مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

68 خبر
  • هدنة بين حزب الله وإسرائيل
  • هدنة وحصار المضيق
  • محاولة اغتيال ترامب
  • هدنة بين حزب الله وإسرائيل

    هدنة بين حزب الله وإسرائيل

  • هدنة وحصار المضيق

    هدنة وحصار المضيق

  • محاولة اغتيال ترامب

    محاولة اغتيال ترامب

  • نبض الملاعب

    نبض الملاعب

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • لافروف: موسكو منفتحة دائما على الحوار مع واشنطن بشأن تسوية الأزمة الأوكرانية

    لافروف: موسكو منفتحة دائما على الحوار مع واشنطن بشأن تسوية الأزمة الأوكرانية

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

جهاز الخدمة السرية يكشف عن وضع ترامب ومطلق النار بعد محاولة الاغتيال

إيران لحظة بلحظة.. حراك دبلوماسي في إسلام آباد ومسقط يواجه تعثر الوساطة الأمريكية ورهانات الحرب

لبنان لحظة بلحظة.. غارات إسرائيلية مكثفة تبدد آمال صمود الهدنة

"كوفية فلسطينية" و"ضيف يتابع عشاءه".. مواقف ولقطات من مسرح محاولة اغتيال ترامب (فيديوهات)

"توتال إنرجيز" تحذر: بقاء 20% من احتياطيات النفط والغاز في مضيق هرمز سيؤدي إلى "عواقب وخيمة"

ترامب يتلقى الرسائل من زعماء وقادة العالم بعد محاولة اغتياله

مسؤول إيراني رفيع يعلن انتهاء "عهد الضيافة" في مضيق هرمز

"أكسيوس": إسرائيل أرسلت منظومة في "القبة الحديدية" إلى الإمارات في بداية الحرب على إيران

سلطان عمان يبحث مع عراقجي جهود إنهاء المواجهة بين طهران وواشنطن