مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

63 خبر
  • نبض الملاعب
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • هدنة وحصار المضيق
  • نبض الملاعب

    نبض الملاعب

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • هدنة وحصار المضيق

    هدنة وحصار المضيق

  • لبنان تحت النيران الإسرائيلية

    لبنان تحت النيران الإسرائيلية

  • فيديوهات

    فيديوهات

تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي

أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).

تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
صورة تعبيرية / Just_Super / Gettyimages.ru

يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.

وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع "غير مرجح" أو "غير مرجح جدا" أن يحقق هذا الهدف المنشود.

وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.

ومنذ طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز الذكاء البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.

وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: "منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية".

وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة "المحولات" (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.

وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.

ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.

كما أشار راسل: "المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات".

وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.

وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.

ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: "في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية".

المصدر: لايف ساينس

التعليقات

لحظة بلحظة.. "هدنة المضيق" متماسكة بين طهران وواشنطن والحصار مستمر وسط مساع لصفقة تعيد تشكيل المشهد

ميدفيديف يشير إلى قائمة أهداف محتملة للضربات الروسية في أوروبا

النص الكامل لاتفاق وقف إطلاق النار بين لبنان وإسرائيل

قائد مقر "خاتم الأنبياء" لقائد الجيش الباكستاني: إيران مستعدة للرد بقوة على أي اعتداء (فيديو)

لحظة بلحظة.. مساع لصفقة كبرى بين واشنطن وطهران تزامنا مع حراك دبلوماسي مكثف وضغوط اقتصادية عالمية

"لا ثالث لهما".. وزير الدفاع الإسرائيلي يخيّر إيران بين أمرين

قائمة روسية بمصانع مسيرات أوكرانية في أوروبا تشعل جدلا في ألمانيا

حزب الله اللبناني: تم إطلاعنا على إعلان وقف إطلاق نار قصير الأجل

أمير قطر وترامب يبحثان هاتفيا التصعيد الإقليمي وأمن الملاحة الدولية

ناريشكين: الجولة الأولى من محادثات إسلام أباد تظهر إدراك واشنطن أنها وصلت إلى طريق مسدود

"رويترز": المفاوضون الأمريكيون والإيرانيون قلصوا طموحاتهم في التوصل إلى اتفاق سلام شامل