يرى سيرجي برين من جوجل طريقًا نحو الذكاء الاصطناعي العام، لكن ليس أبعد من ذلك

في مقابلة أجريت مؤخرًا مع AGI House، وصف سيرجي برين برج الجوزاء بأنه نظام لا تتطور قدراته فحسب، بل تدمج المعرفة العالمية عبر اللغات والطرائق. وقال إن البرنامج الذي يعمل عليه الذكاء الاصطناعي قد تطور أيضًا إلى ما هو أبعد مما تم تصميمه في الأصل من أجله، وبينما يستطيع برين تصور الجوزاء وهو يحقق الذكاء الاصطناعي العام، فإنه أيضًا لا يستطيع رؤية ما سيأتي بعد ذلك.

AGI: الذكاء العام الاصطناعي

AGI هو مستوى من الذكاء الاصطناعي يمكنه تعلم المعرفة وفهمها وتطبيقها عبر المهام بطريقة مشابهة للبشر. يستطيع الذكاء الاصطناعي اليوم إنتاج إجابات مفيدة، وكتابة التعليمات البرمجية، وتحليل الصور، وحل العديد من المشاكل الضيقة، ولكنه لا يفهم بعد العالم أو يطبق المعرفة بشكل مستقل عبر المجالات بالطريقة التي يستطيع بها الإنسان.

تعمل كل من OpenAI وGoogle DeepMind وAnthropic على تطوير الذكاء الاصطناعي العام، لكنهم يؤكدون على أسباب مختلفة لما يريدون فعله به. يركز OpenAI على الفوائد الاقتصادية، ويركز Google DeepMind على الاكتشاف العلمي، وتعطي الأنثروبيك الأولوية للتقدم البشري.

الشيء الكبير التالي: قدرات الذكاء الاصطناعي تتقارب

قال برين إن التقدم السابق الذي حققته Google في مجال الذكاء الاصطناعي اعتمد على نماذج متخصصة تم تصميمها لمهام محددة. لكنه قال إن برج الجوزاء يحقق بشكل متزايد أداءً متطورًا في مجالات متعددة مثل الرياضيات والتفكير العلمي. ما تراه جوجل هو أن القدرات التي كانت تعتمد على النماذج المدربة للقيام بأشياء محددة تفسح المجال الآن لعائلات نموذجية يمكنها القيام بكل شيء: التقارب.

وقال أيضًا إن التقارب شيء حدث؛ لم يكن هذا شيئًا توقعه عندما بدأت Google في تطوير الذكاء الاصطناعي.

كان سياق إجابته عبارة عن سؤال حول ماهية الشيء الكبير التالي، وكانت إجابته هي التقارب.

أجاب برين:

“أعتقد أن الشيء المثير هو أن كل هذه الأشياء تتقارب مع نفس النماذج العامة.

في الماضي، كان علينا أن يكون لدينا نماذج متخصصة. وفي حالة طي البروتين، فمن الواضح أننا لا نزال نفعل ذلك.

ولكن على نحو متزايد، يمكن أن تكون برامجنا الرئيسية في Gemini LLM هي أحدث ما توصلت إليه الرياضيات، على سبيل المثال، وأنواع أخرى من الأسئلة العلمية. لذا فإن هذا التقارب، لا أعلم، أعتقد أنه ليس شيئًا كنت أتوقعه حقًا في البداية. لكن كان من المذهل رؤية ذلك.

وأعتقد أن مفهوم النقل هذا يكمن في ذلك، مجرد فكرة أنه عندما تتدرب على فئة معينة من المسائل، دعنا نقول أنك تتدرب على البرمجة، وهذا في الواقع يمكن أن يساعد في تفكيرك الرياضي والعكس صحيح.

وكان من المثير حقًا رؤيته… كما أن القدرة متعددة الوسائط هي أيضًا مثال على ذلك. مثل، هل يمكنك بالفعل الحصول على نقل من القدرة على معالجة الصور إلى القدرة فعليًا على التفكير في نوع من المشكلات النصية الهندسية أيضًا.

يعد نقل التعلم أحد أسباب حدوث التقارب. نقل التعلم هو حيث تقوم بتدريب نموذج على شيء واحد ويتضح أن له فوائد في إنجاز المهام في شيء آخر يبدو أنه لا علاقة له. إذن ما يحدث الآن هو أن Google وجدت أن الجمع بين أشياء مثل التدريب على الرؤية والرياضيات والتفكير يساهم في تحسين القدرات المتعددة.

المحولات “مرنة بشكل غريب”

سُئل برين عما إذا كانت المحولات ستلعب دورًا في الذكاء الاصطناعي العام. المحولات هي البرنامج الذي يعمل عليه الذكاء الاصطناعي والاختراق الذي مكّن أشياء مثل ChatGPT. تشير إجابة برين إلى MOE، والتي تعني مزيج من الخبراء. وزارة التربية هي تقنية لتوجيه مهام محددة إلى “خبراء” داخليين متخصصين لزيادة الكفاءة.

بالنسبة لسؤال ما إذا كان AGI سيتم تشغيله على المحولات، أجاب برين:

“لقد كانت المحولات مرنة بشكل غريب. فنحن نستخدمها للصور والفيديو بالإضافة إلى النص. لذا فقد تجاوزت قدرتها الأصلية.

الآن، لكي نكون منصفين، على طول الطريق، لقد تغيروا أيضًا. أعني، لدينا أي نوع متناثر من محولات وزارة الطاقة. أعني أن هناك الكثير من التفاصيل الصغيرة التي تغيرت على طول الطريق، لذا فهي ليست مثل ورقة المحولات تمامًا.

إذا كان بإمكاني التخمين، هل يمكن أن يكون هناك شيء قريب من ذلك هو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟ أود أن أقول نعم.

هذا مجرد تخميني، فقط لأنهم تمكنوا من التطور كثيرًا.

لكن كما قلت، إنهم يتغيرون. إنها ليست مثل نفس الشيء تمامًا مثل ورقة المحولات الأصلية.

النماذج العالمية تتقارب مع الجوزاء

سُئل برين عما إذا كانت النماذج العالمية ستساعد الذكاء الاصطناعي في تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، إذا كان ذلك جزءًا من الوصول إلى هذا الهدف. النموذج العالمي هو محاكاة داخلية للواقع يقوم بها الذكاء الاصطناعي، مما يساعده على توقع ما قد يحدث بعد ذلك. ومن خلال التنبؤ بعواقب الإجراءات المختلفة، يمكنه اتخاذ قرارات أفضل والتخطيط للمستقبل.

وذكر Gemini Omni من Google كمثال على هذا الاتجاه في الذكاء الاصطناعي. تم تقديم Gemini Omni في منتصف شهر مايو في Google I/O. تصفها Google بأنها عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط الجديدة “أي مدخلات إلى مخرجات”. فهو يجمع بين قدرات الجوزاء المنطقية وقدرات الوسائط التوليدية، بدءًا من إنشاء الفيديو وتحريره. تصفه Google بأنه نموذج يمكنه في النهاية “إنشاء أي شيء من أي مدخلات”.

السؤال المطروح كان:

“ما هو منظورك حول كيف يمكن للنماذج العالمية أن تساعد في الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام؟”

أجاب برين:

“نعم، أعني أن العارضات العالميات يشبهن الفيديو، في الأساس، العارضات. وأعتقد أن هناك زوجين – يتحدث الناس عن الذكاء الاصطناعي العام على نطاق واسع جدًا.

أفكر في الأمر، أعتقد أن الذكاء الاصطناعي العام هو فكرة أن الذكاء الاصطناعي يمكنه بالفعل تحسين نفسه.

لكن هناك أشخاص آخرين، وأعتقد أن هؤلاء الأشخاص على الأرجح أكثر صحة، يعتقدون نوعًا ما أن الذكاء الاصطناعي العام يعني، حسنًا، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أن يكون قادرًا على فعل أي شيء يمكن لأي شخص القيام به.

وهذان شيئان مختلفان.

لذا، لكي تفعل أي شيء يمكن لأي شخص أن يفعله، فأنت بالتأكيد بحاجة إلى أن تكون قادرًا على فهم العالم المادي والتفاعل معه.

لذلك، من الواضح أن القدرة على المعرفة والحلم والتخيل لما سيحدث في العالم إذا قمت بشيء ما وفهمته أمر مهم.

لذا، أعتقد أن النماذج العالمية، نعم، إذا كنت ستفعل كل شيء، كما تعلمون، يمتد إلى الروبوتات وأشياء من هذا القبيل، فإن النماذج العالمية هي المفتاح.

ونعم، ربما كان لديكم المزيد من الوقت للعب مع نموذج Gem Omni الخاص بنا بصراحة أكثر مني، لأنني منغمس في لعبة تحسين الذات.

لكن نعم، لقد عملنا على ذلك لفترة طويلة، Omni هو الإصدار الأحدث من ذلك.

أومني أيضًا رائع جدًا لأنه هو نفسه تمامًا، كما تعلمون، الجوزاء، مثلما قمنا بتدريبه أيضًا مع كل النص وكل الأشياء الأخرى، يتدرب بنفس الطريقة تمامًا.

حقيقة أن هذه تتلاقى هي نوع من المدهش. لكن نعم، أنت بحاجة إلى هذه القدرة حتى تتمكن من التفاعل جسديًا.

الوجبات الجاهزة هي أن الجوزاء يتخذ اتجاهًا جديدًا مع تقارب النماذج العالمية. إنها المرحلة التالية من النمو.

ماذا يأتي بعد AGI؟

سأل أحدهم برين عما سيأتي بعد الذكاء الاصطناعي العام، وكان هذا سؤالًا جيدًا حقًا. الأمر المثير للاهتمام في إجابة برين هو أنه لم يكن لديه إجابة. وكان رد برين أنه لا يستطيع أن يرى أبعد من ذلك. وقارن الذكاء الاصطناعي بموجات التكنولوجيا السابقة مثل الويب والحوسبة المحمولة، لكنه لم يحدد نموذجًا لما سيأتي بعد ذلك.

والمعنى الضمني هو أن معرفة ما يأتي بعد الذكاء الاصطناعي العام سيكون في حد ذاته فرصة كبيرة.

قال:

“واو، هذا سؤال عظيم.

ما هو نوع التالي بعد أن نصل إلى AGI؟

أعني، أعتقد أن الجميع يركزون بشكل كبير على تسريع النمو في الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي. ماذا يأتي بعد؟

لقد بدأنا بالبحث على الويب والإنترنت بشكل واضح. لقد مررنا بجيل الهاتف المحمول، والذي كان بمثابة انفجار كبير آخر.

أعتقد أن الناس الآن كذلك – الآن أصبح الذكاء الاصطناعي اتجاهًا صناعيًا جديدًا ضخمًا. وماذا يأتي بعد ذلك؟

يا فتى.. أعني، أعتقد أنه إذا تمكنت من الإجابة على هذا السؤال، فسيكون بين يديك شركة رائعة.

ماذا يعني كل ذلك

• يرى برين أن الذكاء الاصطناعي يتجه نحو الذكاء الاصطناعي العام من خلال التقارب.
• لقد تم دمج القدرات التي كانت تعالجها النماذج المنفصلة في السابق في عائلات نموذجية أوسع.
• يساعد نقل التعلم أحد أنواع الخبرة على تحسين الأداء في نوع آخر.
• تستمر المحولات في التطور.
• قد تكون النماذج العالمية هي المرحلة التالية من نمو الجوزاء.
• ربما لا أحد يعرف ما يأتي بعد الذكاء الاصطناعي العام حتى يحققه.

تعمل كل من OpenAI وGoogle DeepMind وAnthropic على إنشاء الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، مع إعطاء الأولوية للأهداف المختلفة له.

يقدم وصف برين لـ Gemini لمحة عن الكيفية التي تعتقد بها Google أنه يمكن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام. ووصف عملية التقارب، حيث تظهر القدرات التي كانت تتطلب أنظمة منفصلة في السابق بشكل متزايد ضمن نفس عائلة النماذج. أحد أسباب حدوث ذلك هو نقل التعلم، حيث يؤدي تدريب النموذج في مجال واحد إلى تحسين قدراته في مجال آخر.

وهذا التقارب نفسه يمتد الآن إلى النماذج العالمية. وبدلاً من التعامل مع فهم العالم المادي باعتباره نظامًا منفصلاً، تعمل جوجل على دمج هذه القدرات في برنامج جيميني نفسه. وأشار برين إلى برنامج Gemini Omni كمثال لكيفية تحول التفكير والفهم متعدد الوسائط وقدرات النموذج العالمي بشكل متزايد إلى جزء من نفس النظام.

ما يأتي بعد الذكاء الاصطناعي العام يبقى سؤالًا مفتوحًا. قال برين إنه يستطيع أن يتخيل استمرار بنيات الذكاء الاصطناعي الحالية في التطور نحو الذكاء الاصطناعي العام، ولكن عندما سُئل عما يتبع ذلك، لم يكن لديه إجابة. إذا كان الذكاء الاصطناعي العام هو الحدود التالية، فإن كل ما يأتي بعده يمكن أن يكون الأساس لجيل جديد تمامًا من الشركات والتقنيات.

وهذا هو ما نتجه إليه مع الذكاء الاصطناعي.

شاهد المقابلة هنا:

صورة مميزة/لقطة شاشة