Thinking Machines تتحدى OpenAI: الذكاء الخارق القادم سيتعلم لا يتضخم
باحث في شركة Thinking Machines يتحدى OpenAI: الذكاء الخارق سيتعلم لا يتضخم
طرح باحث في شركة Thinking Machines Lab، وهي شركة ناشئة أسستها ميرا موراتي، المديرة التقنية السابقة في OpenAI، رؤية تتحدى النهج السائد القائم على تضخيم النماذج.
الشركة، التي جمعت تمويلًا قياسيًا بلغ ملياري دولار، تراهن على أن الحل يكمن في تصميم أنظمة تتعلم بصورة أفضل.
صرح رافائيل رافائيلوف، الباحث في الشركة، أمام جمهور في مؤتمر TED AI بسان فرانسيسكو قائلًا: «أعتقد أن أول ذكاء خارق سيكون متعلمًا فائقًا».
وأوضح أن هذا الذكاء سيتمكن من التكيف واقتراح نظرياته الخاصة واختبارها، في عملية تعلم مستمرة، وهو ما يتناقض مع استراتيجية عمالقة مثل OpenAI وGoogle.
المشكلة الجوهرية في الأنظمة الحالية، بحسب رافائيلوف، هي أنها لا تستوعب خبراتها.
وعلق على ذلك بالقول: «كل يوم هو اليوم الأول في الوظيفة بالنسبة للنماذج التي نمتلكها اليوم». فهي تنجز المهمة المطلوبة منها، لكنها تبدأ من الصفر في اليوم التالي، على عكس الإنسان الذي يتطور مع الخبرة.
هذا الخلل يجعل الأنظمة تلجأ إلى حلول مؤقتة بدلًا من الفهم الحقيقي، فهي تركز فقط على إنجاز الهدف المباشر دون بناء معرفة تراكمية.
الحل الذي يقترحه رافائيلوف هو تغيير طريقة التدريب بالكامل. فبدلًا من مكافأة النموذج على حل مسألة واحدة ثم تجاهل ما تعلمه، يجب أن نقدم له ما يشبه «الكتاب الدراسي». بهذا الأسلوب، يصبح الهدف هو مكافأة التقدم والقدرة على التعلم المستمر.
بهذه الرؤية، فإن الذكاء الخارق القادم لن يكون «نموذجًا إلهيًا» يحل كل شيء، بل «متعلمًا فائقًا» يستكشف ويحسن من نفسه باستمرار.
هذا هو الرهان الذي تضعه شركة Thinking Machines بتقييمها البالغ 12 مليار دولار، وهو مسار أصعب ولكنه قد يكون الطريق الصحيح نحو ذكاء عام حقيقي.
