هل بدأ عصر جديد لقواعد الذكاء الاصطناعي؟ اكتشف كيف تخطط جوجل لحل مشكلة ندرة البيانات
في خطوة وُصفت بالثورية، كشفت شركة جوجل عن بحث علمي جديد حمل عنوان "عصر التجربة - Era of Experience"، ليشعل من جديد السباق المحموم نحو تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي. البحث الذي شارك فيه ديفيد سيلفر، أحد أبرز الباحثين في جوجل، بالتعاون مع عالم الحوسبة الكندي ريتش ساتون، يسلط الضوء على واحدة من أعقد المشكلات في هذا المجال: ندرة البيانات اللازمة لتدريب النماذج الذكية.
الطرح المثير الذي قدمه الباحثان يتمثل في فكرة أن تقوم النماذج بخلق بياناتها بنفسها، من خلال تفاعلها المباشر مع العالم الواقعي، بدلًا من الاعتماد فقط على البيانات التي ينتجها البشر.
ويرى بعض المراقبين أن هذا التوجه يتضمن انتقادًا ضمنيًا لنموذج شركة OpenAI، التي اعتمدت على محتوى الإنترنت المُنتج من قبل البشر، لتدريب نماذجها مثل ChatGPT. ويبدو أن فريق جوجل يسعى لترسيخ منظور مختلف لمستقبل الذكاء الاصطناعي، أكثر جرأة واستقلالية.
مراحل تطور الذكاء الاصطناعي
استعرض البحث تطوّر الذكاء الاصطناعي الحديث عبر ثلاث مراحل مفصلية:
عصر المحاكاة - Era of Simulation
المرحلة الأولى، التي تعود إلى منتصف العقد الماضي، تميزت باستخدام المحاكاة الرقمية لتدريب نماذج مثل AlphaGo وAlphaZero، واللذَين قلبا الموازين في ألعاب مثل Go والشطرنج. اعتمدت هذه النماذج على خوض ملايين التجارب الافتراضية باستخدام أسلوب "التعلم المعزز"، الذي يمنح النماذج مكافآت عند تحقيق أهداف معينة.
لكن رغم فاعليته، لم يكن هذا النهج قادرًا على التعامل مع تحديات أكثر تعقيدًا وانفتاحًا، مثل الفهم العميق أو التعامل مع سيناريوهات الحياة الواقعية.
عصر البيانات البشرية - Era of Human Data
المرحلة الثانية بدأت فعليًا بعد الورقة البحثية الشهيرة لجوجل عام 2017، "Attention is All You Need"، التي وضعت الأساس للذكاء الاصطناعي التوليدي. تم تدريب النماذج على كميات ضخمة من بيانات الإنترنت البشرية، مما مكن الآلات من تعلُّم الأنماط والسلوكيات الإنسانية.
كانت هذه الحقبة وراء ولادة أدوات مثل ChatGPT، التي غيرت شكل الإنتاج الرقمي في التصميم والكتابة والبرمجة. لكن ومع زيادة الطلب على البيانات البشرية عالية الجودة، بدأت تظهر مشكلة الندرة، مما أعاق النمو والتطور النوعي للنماذج.
عصر التجربة
وهنا يأتي الحل الثوري: "عصر التجربة". المرحلة الثالثة التي يقترحها البحث، تدعو إلى تفعيل الذكاء الاصطناعي ليكون جزءًا من العالم الحقيقي، يتفاعل معه ويولد بياناته من خلال التجربة والملاحظة.
بحسب الباحثَين، هذا النهج الجديد سيتيح للنماذج أن تتعلّم بشكل أكثر استقلالية، ويقرب البشرية من تحقيق الحلم الأكبر: الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، أي الآلات القادرة على التفوق على البشر في معظم المهام.
ويؤكد الباحثان أن البيانات التي سينتجها الذكاء الاصطناعي بالتجربة، ستفوق بمرور الوقت تلك التي ينتجها البشر من حيث الكم والجودة، بفضل تطور تقنيات وخوارزميات التعلم المعزز.
لتوضيح هذه الفكرة، قدم البحث أمثلة تطبيقية مثل: مساعد صحي ذكي يحدد أهدافًا بناءً على نبض القلب والنوم، أو مساعد تعليمي يحسّن نتائج الطلاب من خلال اختبارات مخصصة، أو حتى وكيل بيئي يستخدم بيانات ثاني أكسيد الكربون لمكافحة تغير المناخ.
في جوهره، يمثل عصر التجربة امتدادًا وتجاوزًا لعصر المحاكاة، حيث تنتقل الآلة من التعلم في بيئات افتراضية إلى فهم العالم الواقعي والتفاعل معه، ما يفتح الباب أمام ثورة جديدة قد لا تكون لها حدود.
