تقنيات تدريب جديدة.. تحوُّل في السباق نحو الذكاء الاصطناعي المتقدم

تسعى شركات الذكاء الاصطناعي مثل أوبن إيه آي للتغلب على التأخيرات والتحديات في تطوير نماذج لغوية أكثر تعقيداً. ومن خلال تحسين تقنيات التدريب بأساليب تتسم بالتفكير البشري، يهدف العلماء إلى تطوير خوارزميات يمكنها “التفكير”.

عشرات العلماء يؤكدون أن التقنيات المستخدمة في نماذج مثل O1، التي أصدرتها أوبن إيه آي، قد تغير قواعد اللعبة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يؤثر على الموارد المطلوبة من طاقة ورقائق معالجة. رغم عدم تعليق أوبن إيه آي على هذا الأمر، فقد أكدت شركات التكنولوجيا أن “توسيع نطاق” النماذج بإضافة بيانات وقوة حوسبة سيساهم في تحسين الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يتحدث بعض العلماء حالياً عن قيود نهج “الأكبر هو الأفضل”.

إيليا سوتسكيفر، المؤسس المشارك لأوبن إيه آي، أشار إلى أن نتائج توسيع نطاق التدريب قد وصلت إلى مرحلة الثبات. سوتسكيفر، الذي أسس مختبر الذكاء الاصطناعي سيف سوبر إنتليجنس (SSI) هذا العام، يعتقد أن المنحى الحالي قد لا يكون كافياً لتحقيق تقدم إضافي.

لقد بدأت تقنيات جديدة، مثل “الحوسبة في وقت الاختبار”، تبرز في الأفق، حيث تعزز النماذج الحالية أثناء مرحلة الاستخدام الفعلي. نوام براون من أوبن إيه آي قدم مثالاً عن تحسين الأداء من خلال التطبيق العملي.

نموذج O1 يمثل نقطة تحول، حيث يعتمد على “التفكير متعدد الخطوات” مما يمكّنه من أداء مهام معقدة بشكل يشبه البشر. وفي الوقت نفسه، تعمل شركات مثل أنثروبك وغوغل على تطوير نماذج مماثلة.

تحولة تقنيات الاستدلال قد تؤثر بشكل كبير على السوق العالمية لرقائق الذكاء الاصطناعي، حيث قد تتنافس شركات جديدة مع إنفيديا التي تربعت على عرش السوق. الطلب المتزايد على رقائق الاستدلال قد يغير استراتيجيات الشركات الكبرى في هذا القطاع، مما ينذر بتغيرات كبيرة في سوق الذكاء الاصطناعي.