جيدفاير تأمن 7 ملايين دولار لمنصتها المبتكرة للرصد باستخدام الذكاء الاصطناعي المستوحاة من تقنيات "جراحة الدماغ"

غودفاير تؤمن 7 ملايين دولار لتعزيز قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي

نجحت غودفاير، الشركة الناشئة التي تركز على زيادة رؤية نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، في جمع 7 ملايين دولار في جولة تمويل أولية بقيادة Lightspeed Venture Partners. وشارك في التمويل أيضًا Menlo Ventures وSouth Park Commons وWork-Bench وJuniper Ventures وMythos Ventures وBluebirds Capital وعدد من المستثمرين الملائكة المميزين.

التعامل مع معضلة "الصندوق الأسود"

مع زيادة تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، مثل النماذج اللغوية الكبيرة، التي تتضمن الآن مئات المليارات من المعاملات، تصبح هذه النماذج أكثر غموضًا. تخلق خاصية "الصندوق الأسود" هذه عقبات كبيرة للمطورين والشركات التي تسعى لنشر الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق وآمن. وكشفت دراسة حديثة من ماكينزي أن 44% من قادة الأعمال عانوا من عواقب سلبية بسبب سلوكيات غير متوقعة للنماذج.

تسعى غودفاير لتخفيف هذه التحديات من خلال منهج رائد يسمى "قابلية التفسير الميكانيكي"، والذي يتناول كيفية تفكير نماذج الذكاء الاصطناعي واتخاذها للقرارات على مستوى تفصيلي.

تحسين سلوك النموذج

تساعد أدوات غودفاير المبتكرة في فهم وتحرير سلوك نماذج الذكاء الاصطناعي. يوضح إريك هو، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة غودفاير رؤيتهم:

"تجعل أدواتنا الصندوق الأسود لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية شفافًا، حيث تقدم واجهة قابلة للقراءة البشرية توضح عملية اتخاذ القرار خلف مخرجات النموذج. يمكن للمطورين الوصول إلى العمليات الداخلية للنموذج وتعديل أهمية المفاهيم المختلفة للتأثير على قراراته."

يشبه هو هذه العملية بإجراء جراحة عصبية على نماذج الذكاء الاصطناعي، ويحدد ثلاث خطوات أساسية:

1. رسم خريطة الدماغ: "مثلما يستخدم علماء الأعصاب التصوير لفحص الدماغ البشري، نطبق تقنيات التفسير لتحديد المكونات التي تتوافق مع مهام ومفاهيم ونتائج معينة."

2. تصور السلوك: "بمجرد رسم خريطة الدماغ، نوفر أدوات تساعد في تحديد المناطق المشكلة من خلال تمكين المطورين من تحديد القضايا داخل نماذجهم بسهولة."

3. إجراء الجراحة: "مزودين بهذه الفهم، يمكن للمستخدمين تنفيذ تغييرات دقيقة لتحسين الأداء، مثل جراح الأعصاب الذي يضبط بعناية منطقة معينة في الدماغ. وبهذه الطريقة، يمكنهم تعزيز قدرات النموذج وإزالة المشكلات وإصلاح الأخطاء."

يمكن أن يقلل هذا المستوى من الفهم بشكل كبير من الحاجة إلى إعادة التدريب المكلفة أو التعلم التجريبي، مما يسهل تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي.

تشكيل فريق من الطراز الأول

يتألف فريق غودفاير من متخصصين في قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي وتطوير الشركات الناشئة:

- إريك هو، الرئيس التنفيذي: أسس سابقًا RippleMatch، وهي شركة ناشئة في توظيف الذكاء الاصطناعي مدعومة من Goldman Sachs.

- توم مكغراث، كبير العلماء: كان عالم أبحاث كبير سابق في DeepMind، حيث أسس فريق قابلية التفسير الميكانيكي.

- دان بالسام، CTO: شارك في تأسيس RippleMatch، وقاد الجهود الأساسية في تطوير المنصة والتعلم الآلي.

يشدد نيك كاماراتا، خبير قابلية التفسير الذي كان يعمل سابقًا في OpenAI، على أهمية مهمة غودفاير: "يوجد فجوة حيوية بين الأبحاث الرائدة والتطبيقات العملية لأساليب التفسير. فريق غودفاير في وضع مثالي لسد هذه الفجوة."

يعبّر نامدي إيرجبولم، الشريك في Lightspeed Venture Partners، عن تفاؤله بشأن مستقبل غودفاير: "تزداد أهمية قابلية التفسير في تطوير الذكاء الاصطناعي. ستعمل أدوات غودفاير كموارد أساسية، ثورية في طريقة تفاعل المطورين مع النماذج اللغوية الكبيرة. نحن متحمسون لدعم غودفاير في هذا المجال الحيوي من مشهد الذكاء الاصطناعي."

أهداف مستقبلية

تنوي غودفاير استخدام التمويل لتوسيع فرق الهندسة والبحث لديها بينما تعمل على تحسين تقنيتها الأساسية. تهدف الشركة إلى دعم نماذج الوزن المفتوحة المتقدمة، وتعزيز قدرات تحرير النماذج، وإبداع واجهات مستخدم بديهية لتسهيل التفاعل مع تفاصيل النماذج.

كونها شركة ذات منفعة عامة، تلتزم غودفاير بتعزيز فهم الأنظمة المتقدمة في الذكاء الاصطناعي. من خلال تحسين قابلية التفسير وقابلية التحرير لنماذج الذكاء الاصطناعي، تطمح الشركة لتعزيز تقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر أمانًا وموثوقية وفائدة.

تبحث غودفاير حاليًا عن "أفراد مدفوعين بالمهمة وذوي تفكير عميق" للانضمام إلى فريقها والمساهمة في تطوير قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي.