هل نحن على وشك خلق ذكاء يتفوق على الإنسانية؟ يعتقد الكثيرون أننا نقترب من هذا التطور الهائل. الأسبوع الماضي، أطلق إيليا سوتسكيڤر شركته الناشئة "Safe Superintelligence, Inc. (SSI)"، التي تهدف إلى تطوير ذكاء اصطناعي متفوق (ASI)—نموذج AI قد يتجاوز القدرات البشرية. وأكد سوتسكيڤر أن "الذكاء فائق القدرات بات في متناول اليد"، مشددًا على التركيز المتزامن على الأمان والقدرات.
تضفي مؤهلات سوتسكيڤر ثقلًا على أهدافه الطموحة. كأحد الأعضاء المؤسسين والعالم الرئيسي السابق في OpenAI، ساهم في تطوير "AlexNet" في جامعة تورونتو بالتعاون مع جيفري هينتون وأليكس كريزيفسكي، وهو لحظة محورية في تقدم التعلم العميق على مدار العقد الماضي.
مؤخراً، لخص ماسايوشي سون، الرئيس التنفيذي لشركة SoftBank، تفاؤل سوتسكيڤر، متوقعًا أن الذكاء الاصطناعي "سيكون أذكى بمقدار 10,000 مرة من البشر خلال 10 سنوات." ووصف تحقيق ASI بأنه مهمته الحياتية.
هل سنشهد AGI خلال 5 سنوات؟
بينما يتجاوز الذكاء الفائق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)—وهو أيضًا افتراضي—سيتفوق AGI على القدرات البشرية في مختلف المهام ذات القيمة الاقتصادية. يقترح هينتون أننا قد نرى AGI خلال خمس سنوات، بينما يتوقع راي كيرزويل من Google أن arrive بحلول 2029. ومع ذلك، فإن عدم وجود توافق في الآراء حول تعريفات AGI يعقد هذه التوقعات.
يجادل بعض الخبراء، مثل الباحث في الذكاء الاصطناعي غاري ماركوس، بأن التركيز الحالي على التعلم العميق ونماذج اللغة لن ينتج AGI، معتبرًا أن هذه التقنيات محدودة بطبيعتها. بينما يصف بيدرو دومينغوس، أستاذ في جامعة واشنطن، الذكاء الفائق بأنه خيال، مدعيًا بشيء من الفكاهة أن "شركة إيليا سوتسكيڤر الجديدة مضمونة النجاح لأن الذكاء الفائق الذي لم يتحقق أبداً مضمون أن يكون آمنًا."
ما القادم في عالم الذكاء الاصطناعي؟
تستمر المناقشات حول AGI والذكاء الفائق، لكن من المهم التفريق بين هذه المفاهيم المستقبلية وقدرات الذكاء الاصطناعي الحالية. بدلاً من الانشغال بإمكانيات بعيدة تغذي إثارة سوق الأسهم وقلق العامة، ينبغي علينا تحويل اهتمامنا إلى التقدم الفوري الذي يستعد لتشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي.
في السنوات القادمة، يمكننا توقع استمرار تطور وزيادة قدرات الذكاء الاصطناعي في مجالات اللغة، والصوت، والصورة، والفيديو. على الرغم من أن هذه الابتكارات قد لا تنتهي بـ AGI أو الذكاء الفائق، فإنها ستعزز من فائدة الذكاء الاصطناعي، وموثوقيته، وتطبيقه عبر مختلف القطاعات.
تظل التحديات قائمة؛ أبرزها أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن "يهلوس" أحيانًا أو ت fabricates معلومات، مما يقوض الموثوقية ويعيق التبني الواسع. قد تحسن استراتيجيات مثل الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG)، التي تدمج المعلومات في الوقت الحقيقي، و"الإنتروبيا الدلالية"، التي تستخدم نموذج لغة واحد للتحقق من آخر، من دقة النتائج.
التنقل في مشهد الذكاء الاصطناعي
مع ازدياد موثوقية أدوات الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة، من المرجح أن تزداد تكاملها في التطبيقات التجارية وعمليات العمل. لم تحقق العديد من الجهود الحالية التوقعات، وهو ما يمكن تفهمه بالنظر إلى أن الذكاء الاصطناعي يمثل تحولًا هائلًا. لا يزال جمع المعلومات وتعلم كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بفعالية قيد التقدم.
يلاحظ الأستاذ في وارتون، إيثان مولك، هذا الشعور، مشيرًا إلى أن لا أحد—من المستشارين إلى بائعي البرمجيات—يمتلك إجابات نهائية حول كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات. ويعتقد أن التقدم سيأتي من العمال والمديرين الذين يجربون هذه الأدوات لتحقيق قيمتها المحتملة.
تسلط الابتكارات الحديثة الضوء على هذه الإمكانية. تسارع خدمات Nvidia الدقيقة لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بينما يُزعم أن روبوت الدردشة Claude Sonnet 3.5 من Anthropic يتفوق على المنافسين. نشهد تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في سياقات متنوعة، من الفصول الدراسية إلى صالات عرض السيارات.
تسريع تقدم الذكاء الاصطناعي
كان أحد المؤشرات المهمة على التقدم السريع هو إعلان Apple الأخير عن Apple Intelligence. من خلال دخولها سوق الذكاء الاصطناعي—غالبًا فقط عندما تنضج التكنولوجيا ويتكون الطلب—تشير Apple إلى أن الذكاء الاصطناعي قد وصل إلى نقطة تحول حاسمة.
تعد Apple Intelligence بتكامل عميق عبر التطبيقات، مما يخلق تجربة مستخدم مخصصة. وبحلول الوقت، سيتمكن المستخدمون من إصدار طلبات معقدة متعددة الخطوات باستخدام اللغة الطبيعية، مما يعمل كـ"عملاء" يسهلون التفاعلات عبر عدة تطبيقات.
استعرضت كريغ فيديريغي، نائب رئيس الهندسة البرمجية، هذه الإمكانية خلال حدث الإطلاق. على سبيل المثال، يمكن للنظام إدارة تضارب المواعيد من خلال العثور على الوثائق ذات الصلة وتوقع حركة المرور، مما يضمن وصول المستخدمين إلى الأحداث الهامة في الوقت المحدد.
تعكس هذه الرؤية لوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين ينفذون مهامًا معقدة تحولًا أوسع في الصناعة نحو ما يسميه البعض "عصر الوكلاء".
صعود الوكلاء المستقلين
تتزايد المناقشات حول التطور من روبوتات الدردشة الأساسية إلى "الوكلاء المستقلين" القادرين على تنفيذ مهام مرتبطة بناءً على طلبات بسيطة. تستخدم هذه الأنظمة نماذج لغة كبيرة (LLMs) لأداء أعمال معقدة، بدءًا من تطوير البرمجيات إلى تنظيم ترتيبات السفر. تعمل شركات مثل Microsoft وOpenAI وGoogle DeepMind على تطوير وكلاء لتautomate المهام المعقدة.
يصف الرئيس التنفيذي لـOpenAI، سام ألتمان، هذه الرؤية بأنها خلق "زميل فائق الكفاءة"، مساعد شخصي حقيقي يفهم سياق حياة الفرد بالكامل.
سيمتد هذا التقدم أيضًا إلى التطبيقات المؤسسية. يشير لاري هيمالاينن، الشريك الكبير في McKinsey، إلى أن هؤلاء الوكلاء يمكن أن يساعدوا في أتمتة العمليات ومساعدة العمال في تقديم العمليات المعقدة.
تتزايد الشركات الناشئة مثل Emergence في مجال الأعمال مع أنظمة تعتمد على الوكلاء مصممة للتعامل مع المهام التي يديرها عادةً موظفو المعرفة.
نظرة للمستقبل
سيعزز تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي تجاربنا الرقمية المترابطة، سواءً على الصعيدين الشخصي والمهني. بينما يبقى الجدول الزمني لتحقيق AGI والذكاء الفائق غير مؤكد، فإن التقدم السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي يضمن تحسينات تحولية.
يسمح التنقل في هذا المشهد المتطور بإمكانات كبيرة للابتكار المدفوع بالذكاء الاصطناعي. من خلال الاستثمارات الاستباقية في الذكاء الاصطناعي، وتعزيز مهارات القوى العاملة، ومعالجة الاعتبارات الأخلاقية، يمكن للشركات أن تضع نفسها في موضع نجاح في هذا المستقبل الديناميكي.
قائمة الترتيب
