الرئيس التنفيذي لديب مايند يكشف عن جيميني، خوارزمية الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي لتتجاوز شات جي بي تي

أعلن ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind التابعة لجوجل، عن تطوير نظام ذكاء اصطناعي جديد يُدعى جيميني، يهدف إلى تجاوز قدرات ChatGPT التابعة لـ OpenAI. جيميني من DeepMind، قيد التطوير حالياً، هو نموذج لغوي كبير مشابه لـ GPT-4، لكنه يدمج التقنيات المستخدمة في AlphaGo، البرنامج الذي هزم لاعباً بطلاً في لعبة اللوحة Go في عام 2016. ومن خلال الجمع بين مزايا نماذج اللغة وقدرات اللعب، تسعى جيميني لتقديم وظائف جديدة مثل حل المشكلات والتخطيط.

استخدم AlphaGo، وهو برنامج ذكاء اصطناعي رائد، تقنيات التعلم المعزز والبحث الشجري لإتقان ألعاب معقدة مثل Go. تخطط DeepMind للاستفادة من هذا الخبرة لتعزيز قدرات نماذج اللغة، مما يمكنها من أداء مجموعة أوسع من المهام على الإنترنت وأجهزة الكمبيوتر. وعلى الرغم من أن جيميني لا يزال في مرحلة التطوير، فقد أشار ديميس هاسابيس إلى أنه قد يستغرق عدة أشهر وتكلفة عشرات أو مئات الملايين من الدولارات لإكماله، مما يؤكد أهمية المشروع.

رد جوجل على التهديد التنافسي

بمجرد اكتمالها، يمكن أن تلعب جيميني دوراً محورياً في رد جوجل على التهديد التنافسي الذي تشكله تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT. وعلى الرغم من أن جوجل كانت رائدة في العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي، إلا أنها اختارت التطوير والنشر الحذر للمنتجات القائمة على هذه الابتكارات. ولكن، منذ ظهور ChatGPT، سرعت جوجل من تطوير روبوت الدردشة الخاص بها، Bard، ودمجت الذكاء الاصطناعي التوليدي في منتجات مختلفة، بما في ذلك محرك البحث الخاص بها. وقد أدى دمج DeepMind مع مختبر الذكاء الاصطناعي الرئيسي لجوجل، Brain، إلى إنشاء Google DeepMind، وهي فريق يجمع بين نقاط القوة في كل من المنظمتين. يعتقد ديميس هاسابيس أن 80 إلى 90 في المائة من ابتكارات الذكاء الاصطناعي الأخيرة نشأت إما من DeepMind أو جوجل، مما يجعل هذه التعاون قوة عظمى في هذا المجال.

بعد أن عانى ديميس هاسابيس سابقاً من حمى الذهب في مجال الذكاء الاصطناعي، فهو يدرك ديناميكيات وتحديات التنقل في التقدم التكنولوجي داخل عمالقة التكنولوجيا. أدى استحواذ جوجل على DeepMind في عام 2014، بعد إنجازاتها الرائعة في استخدام التعلم المعزز لإتقان ألعاب الفيديو، إلى إحضار قدرات الذكاء الاصطناعي التي كانت تعتبر بعيدة عقوداً إلى الحاضر. كانت الانتصار المذهل لـ AlphaGo على بطل Go لي سيدول في عام 2016 شهادة على إمكانات الذكاء الاصطناعي لتجاوز الأداء البشري.

توسيع قدرات نماذج اللغة

يتضمن تدريب نموذج لغوي كبير مثل GPT-4 تغذية كميات هائلة من النصوص المنتقاة في برامج التعلم الآلي، مما يسمح له بالتنبؤ بالحروف والكلمات اللاحقة بدقة. يعزز التعلم المعزز، القائم على التغذية الراجعة البشرية، أداء النموذج بشكل أكبر. توفر الخبرة الواسعة لـ DeepMind في التعلم المعزز ميزة فريدة لتطوير جيميني، مما قد يفتح إمكانيات جديدة تتجاوز ما تقدمه نماذج اللغة التقليدية.

بالإضافة إلى الاستفادة من التعلم المعزز، قد يستكشف هاسابيس وفريقه أفكاراً من مجالات أخرى في الذكاء الاصطناعي لتعزيز نماذج اللغة الكبيرة. يعمل باحثو DeepMind عبر مجالات متنوعة، مثل الروبوتات وعلم الأعصاب. مؤخراً، أظهرت الشركة خوارزمية قادرة على تعلم مهام التلاعب باستخدام أذرع روبوتية متنوعة. قد يكون دمج المعرفة المكتسبة من التجارب المادية، على غرار كيفية تعلم البشر والحيوانات، أمراً حاسماً للتقدم في قدرات الذكاء الاصطناعي. يُنظر إلى التغلب على قيود نماذج اللغة التي تتعلم أساساً من البيانات النصية على أنها تحدٍ كبير في هذا المجال.

موازنة التقدم والمخاطر

أريد فهم الأسئلة الكبيرة، الأسئلة الكبيرة حقاً التي عادة ما تدخل في الفلسفة أو الفيزياء إذا كنت مهتماً. اعتقدت أن بناء الذكاء الاصطناعي سيكون أسرع طريق للإجابة على بعض هذه الأسئلة

• ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لـ DeepMind

يواجه ديميس هاسابيس تحدي تسريع جهود جوجل في مجال الذكاء الاصطناعي مع التخفيف من المخاطر المحتملة. أثارت التطورات السريعة في نماذج اللغة مخاوف بين خبراء الذكاء الاصطناعي بشأن الاستخدامات الخبيثة والقدرة على التحكم في هذه التقنيات. يدرك هاسابيس هذه المخاوف لكنه يؤكد أن الفوائد الهائلة للذكاء الاصطناعي، لا سيما في الاكتشاف العلمي، تستلزم استمرار تطويره. وعلى الرغم من أن البعض دعا إلى إيقاف إنشاء خوارزميات أكثر قوة، يظل هاسابيس ملتزماً بالتقدم المسؤول في مجال الذكاء الاصطناعي ويعتقد أن البحث الشامل، واختبارات التقييم، والتعاون مع خبراء خارجيين أمر ضروري لمعالجة المخاطر بفعالية.