الرائد في مجال الذكاء الاصطناعي ليكون يحث مطوري الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم: ابتعدوا عن التركيز على النماذج اللغوية الكبيرة.

أثار رائد الذكاء الاصطناعي يان لكون نقاشًا حيويًا اليوم، محذرًا الجيل الجديد من المطورين من الاعتماد على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). وقال لكون خلال حدث VivaTech في باريس: "هذا المجال تسيطر عليه الشركات الكبيرة؛ هناك القليل مما يمكنك المساهمة به. تركّز بدلًا من ذلك على أنظمة الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم التي تتجاوز قيود النماذج اللغوية الكبيرة."

سريعةً، أثارت تصريحات لكون، بصفته كبير علماء الذكاء الاصطناعي في Meta وأستاذًا في جامعة نيويورك، تساؤلات حول قيود النماذج اللغوية الحالية. وعند سؤاله على منصة X (تويتر سابقًا)، قام بالتفصيل، قائلًا: "أنا أطور أنظمة ذكاء اصطناعي من الجيل القادم، وليس النماذج اللغوية الكبيرة. أساسيًا، أقترح ‘تنافسوا معي!’ كلما زادت العقول التي تتناول هذا، كان ذلك أفضل!"

على الرغم من دعوته للعمل، سعى العديد من المستخدمين للحصول على توضيح حول معنى "الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم" والبدائل المحتملة للنماذج اللغوية الكبيرة. شارك المطورون وعلماء البيانات والمتخصصون في الذكاء الاصطناعي مجموعة من الأفكار على X، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي القائم على الحدود، والذكاء الاصطناعي التمييزي، والتعددية في المهام، والتعددية في الوسائط، والتعلم العميق الفئوي، والنماذج المعتمدة على الطاقة، والنماذج اللغوية الصغيرة الهادفة، والحالات الاستخدامية المتخصصة، والتخصيص الدقيق، ونماذج الفضاءات الحالة، والأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي المتمثل.

قامت بعض المستخدمين باقتراح استكشاف شبكات كولموغوروف-أرنولد (KANs)، كخطوة متقدمة واعدة في الشبكات العصبية. وقد عرّف أحد المستخدمين خمسة أنظمة ذكاء اصطناعي من الجيل القادم:

- الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط

- التفكير والذكاء العام

- الذكاء الاصطناعي المتمثل والروبوتيات

- التعلم غير المراقب والتعلم الذاتي

- الذكاء الاصطناعي العام (AGI)

نصح آخر بأن على كل طالب إتقان الأساسيات مثل:

- الإحصاء والاحتمالات

- معالجة وتحويل البيانات

- التعرف الكلاسيكي على الأنماط (مثل، باي الساذج، أشجار القرار، الغابات العشوائية)

- الشبكات العصبية الاصطناعية

- الشبكات العصبية الالتفافية

- الشبكات العصبية المتكررة

- الذكاء الاصطناعي التوليدي

في المقابل، جادل البعض بأن الوقت مناسب للتفاعل مع النماذج اللغوية الكبيرة، حيث أن التطبيقات لا تزال غير مستكشفة بشكل كبير. لا يزال هناك الكثير لنتعلمه عن كيفية التنبيه، وكسر الحجب، وسهولة الوصول.

انتقد بعض النقاد تطوير Meta الواسع للنماذج اللغوية، مقترحين أن تصريحات لكون تستهدف كبح المنافسة. كما قال أحد المستخدمين: "عندما يقول رئيس الذكاء الاصطناعي في شركة كبيرة، ‘لا تنافسوا’، يجعلني أريد المنافسة."

لكون، الذي يؤيد الذكاء الاصطناعي القائم على الأهداف والأنظمة مفتوحة المصدر، صرح في مقابلة حديثة مع Financial Times أن النماذج اللغوية الكبيرة تفتقر إلى التفكير المنطقي ولن تصل أبدًا إلى مستوى ذكاء البشر. "إنها لا تفهم العالم الفيزيائي، تفتقر إلى الذاكرة المستمرة، لا تستطيع التفكير بشكل منطقي، ولا تخطط بشكل هرمي," أكد.

قدمت Meta مؤخرًا بنية V-JEPA التنبؤية المشتركة للفيديو، المصممة لفهم والتعرف على تفاعلات الكائنات المعقدة. تتماشى هذه الابتكار مع رؤية لكون للذكاء الآلي المتقدم.

يتفق العديد من خبراء الصناعة مع لكون حول قيود النماذج اللغوية الكبيرة. وصف تطبيق الدردشة بالذكاء الاصطناعي Faune رؤيته بأنها "رائعة"، مشددًا على أن الأنظمة ذات الحلقة المغلقة تواجه صرامة كبيرة. "مبتكر ذكاء اصطناعي يمكنه التعلم والتكيف كإنسان من المحتمل أن يحصل على جائزة نوبل," أكدوا.

أشار آخرون إلى "المبالغة" في التركيز على النماذج اللغوية الكبيرة في الصناعة، معتبرين أنها طريق مسدود للتقدم الحقيقي. واعتبرها البعض أدوات توصيل بسيطة تربط الأنظمة بكفاءة، مشابهة لمشغلي الهواتف.

لكون ليس غريبًا عن الجدل، فقد شارك في نقاشات حادة مع رواد الذكاء الاصطناعي الآخرين مثل جيفري هينتون، أندرو نج، ويوشوا بنجيو حول المخاطر الوجودية التي تطرحها الذكاء الاصطناعي، مؤكدًا في كثير من الأحيان أن هذه المخاوف مبالغ فيها.

تذكر أحد المعلقين مقابلة حديثة مع هينتون، الذي دعم التوجه الشامل نحو النماذج اللغوية الكبيرة، مؤكدًا على وجود علاقة وثيقة بين عقول البشر والذكاء الاصطناعي. "من الرائع ملاحظة مثل هذا الخلاف الجوهري," علق المستخدم.

من غير المحتمل أن يتم حل هذا الصراع في وجهات النظر قريبًا.