نحن نعيش من دون أن نعيد التفكير في كل شيء من البداية في كل مرة. ويمكننا إصدار الأحكام بسرعة أكبر باستخدام الأساليب التي نجحت من قبل، والقواعد التي تعلمناها، وخبرات الآخرين بوصفها معرفة. تكمن قيمة المعرفة في قدرتها على حمل الماضي إلى الحاضر. لكن هذه الراحة تنطوي أيضًا على خطر في الاتجاه المعاكس. فما كان صحيحًا في الماضي ليس بالضرورة صحيحًا اليوم حتى في الظروف نفسها. وهناك فرق بين استخدام المعرفة وبين إجبار الحاضر على الانضواء في نمط من الماضي.
فعلى سبيل المثال، حتى لو حققت طريقة دراسية ما نتائج جيدة من قبل، فقد تتطلب المهمة التالية قدرات مختلفة أو تتيح مقدارًا مختلفًا من الوقت. حقيقة أن «هذه الطريقة نجحت من قبل» مهمة، لكنها وحدها لا تحدد أن الطريقة نفسها هي المثلى الآن. فتحويل مثال ناجح مباشرةً إلى قاعدة يثبت الإجابة قبل التحقق من اختلافات الحاضر. وكلما كانت المعرفة أكثر رسوخًا، قد يصبح من الأسهل أحيانًا إغفال التغييرات الصغيرة التي لا تنسجم معها.
ولأن الذكاء الاصطناعي يستطيع استخدام كميات هائلة من معلومات الماضي، فهو مرتبط بهذه المشكلة ارتباطًا وثيقًا. وهو يجيد العثور على أوضاع متشابهة في الحالات السابقة وإظهار الاتجاهات العامة. لكن التشابه والتطابق أمران مختلفان. فإذا اختلف الشخص الحالي أو الهدف أو البيئة أو أحد القيود، فإن طريقة استخدام معرفة الماضي تتغير أيضًا. وكلما عرف الذكاء الاصطناعي المزيد عن الماضي، بدا تفسير «هكذا كانت الأمور حتى الآن» أكثر إقناعًا، ولذلك يجب التعامل بوعي مع اختلافات الحاضر.
ولتجنب نقل المعرفة مباشرةً إلى الحاضر، يمكن التعامل معها لا بوصفها إجابة، بل بوصفها مادة للمقارنة. ويمكننا أن نسأل: «في الماضي، كانت هذه النتيجة شائعة في ظل هذه الشروط. فهل ما زالت تلك الشروط قائمة الآن؟» إن إضافة هذه الخطوة الواحدة تحول المعرفة من قاعدة تحكم الحاضر إلى فرضية تساعد على فهمه. والمقصود ليس التخلي عن الماضي، بل وضع مسافة للتحقق بين الماضي والحاضر.
وهذه المسافة ضرورية حتى عندما تكون المعرفة موثوقة بدرجة كبيرة. فحتى المعرفة الراسخة لها شروط تحدد نطاق تطبيقها. وقد تكون القاعدة العامة صحيحة من دون أن تنطبق مباشرةً على كل حالة فردية. والسؤال المهم ليس فقط «هل هذه المعرفة صحيحة؟»، بل أيضًا «هل شروط استخدام هذه المعرفة متوافرة هنا؟» فحتى المعرفة الصحيحة قد تؤدي إلى حكم خاطئ إذا جرى تجاهل شروط تطبيقها.
وينطبق الأمر نفسه على الخبرة البشرية. فالخبرة المتراكمة على مدى زمن طويل تساعدنا على فهم المواقف بسرعة. لكن كلما ازدادت خبرتنا ثراءً، أصبح من الأسهل أن نطبق نمطًا مألوفًا على حدث جديد. وعندما نشعر تحديدًا بأن «هذا هو نفسه ما حدث من قبل»، نحتاج إلى التحقق مما هو متشابه وما هو مختلف. امتلاك المعرفة وعدم التقيد بها ليسا أمرين متناقضين. بل إن هذا الموقف ضروري لكي تظل المعرفة مفيدة بمرور الوقت.
وعندما يمتلك الذكاء الاصطناعي معلومات سابقة عن شخص ما، يصبح هذا المبدأ أكثر أهمية. فالتفضيلات السابقة والأحكام الماضية والسلوك المتكرر يمكن أن تقدم دلائل لفهم الحاضر. لكن الناس يتغيرون. وإذا تحولت اتجاهات الماضي إلى صورة ثابتة مفادها أن «هذا هو نوع الشخص الذي يكونه»، فقد يبدو الذكاء الاصطناعي وكأنه يفهمه، بينما يبتعد في الوقت نفسه عمن يكونه ذلك الشخص الآن. يمكن للماضي أن يكون مادة للتنبؤ بالحاضر، لكنه ليس الشخص نفسه في الحاضر.
ودور المعرفة في Sai＊aus لا يقتصر كذلك على زيادة مقدار ما تراكم. فالمهم هو القدرة على التعامل مع الفروق بين ما تراكم وبين الحوار الحالي. ويمكن استخدام الفهم السابق مع تصحيحه في الوقت نفسه بالكلمات الحالية. وحتى معلومات الماضي المفيدة لا ينبغي وضعها فوق نية الشخص الحالية. ومع هذه العلاقة، يمكن استخدام المعرفة لا لإنشاء صورة ثابتة عن الشخص، بل أيضًا لاكتشاف التغيير.
تساعد الإجابات الصحيحة في الماضي على إصدار حكم اليوم. لكنها لا تحدد مسبقًا الإجابة الصحيحة لليوم. فالمعرفة ليست بديلًا عن الواقع؛ إنها خبرة يمكن أن نحملها معنا لكي نتحقق من الواقع. وإذا بقيت مسافة بين الماضي والحاضر، أمكننا الاحتفاظ بالمعرفة المتراكمة مع تقبل الفروق الجديدة. أن نستخدم ما نعرفه، ومع ذلك ننظر إلى الحاضر مرة أخرى: هذا الموقف يحول المعرفة من إجابة جامدة إلى فهم حي.
ليست إجابات. بل فهم.