تخيل عالما حيث يمكن للآلات أن تفكر وتتعلم كما يفعل البشر، حيث لم يعد حجم البيانات أو قوة الحوسبة يمثل التحدي الأساسي. اليوم، تسعى شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى مثل “OpenAI” لتطوير تقنيات جديدة في تدريب النماذج اللغوية التي تعتمد على أساليب أكثر ذكاءً، لتكون أقرب إلى تفكير البشر. فهل يمكن أن يكون هذا التوجه بداية لحقبة جديدة في عالم الذكاء الاصطناعي؟
نهاية عصر “الأكبر هو الأفضل” في الذكاء الاصطناعي
في العقد الماضي، ركّزت معظم الأبحاث على زيادة حجم البيانات والقدرات الحاسوبية لتعزيز قدرات النماذج اللغوية، إلا أن هذا النهج واجه العديد من التحديات التي عرقلت التقدم في تطوير هذه النماذج. إيلْيا سوتسكيفر، أحد مؤسسي “OpenAI” الرائد في هذا المجال، أوضح أن النتائج الحالية لهذه الأساليب قد وصلت إلى حدٍّ من الاستقرار، ولم تعد تضيف تحسينات كبيرة كما كان متوقعًا. وفقاً له، “لقد انتهى عصر التوسّع، ونحن الآن في عصر الاكتشاف مرة أخرى”.
تحديات تكنولوجية وموارد مكلفة
النماذج اللغوية الكبيرة تتطلب ملايين الدولارات وتستهلك كمًّا هائلًا من الطاقة، ما يشكل عبئاً على الباحثين في مختبرات الذكاء الاصطناعي. إلى جانب ذلك، يُعاني الباحثون من نقص البيانات السهلة والمتاحة، ما يُعقّد عملية التدريب. ومع تصاعد استخدام الطاقة لهذه العمليات، أصبح إيجاد بدائل أكثر كفاءةً أمرًا حتميًا لتقليل الأثر البيئي وخفض التكاليف.
“الحوسبة عند وقت الاختبار”: نهج جديد في تطوير النماذج
يقوم الباحثون الآن بتطوير تقنية تُعرف بـ “الحوسبة عند وقت الاختبار” (Test-Time Compute)، حيث يستطيع النموذج “التفكير” واتخاذ قرارات أكثر تعقيداً في مرحلة الاستخدام الفعلي. تعتمد هذه التقنية على إتاحة المجال للنموذج لتقييم عدة خيارات آنياً قبل اتخاذ القرار الأمثل، ما يمكّنه من حل مشكلات معقدة كالمعادلات الرياضية والبرمجة بأسلوب يشبه تفكير الإنسان. يوضح الباحث نوام براون أن هذه الطريقة تمكّن النموذج من تحقيق أداء أعلى بكثير في مهام تتطلب دقة وتفكيراً معمّقاً.
نماذج جديدة ومنافسة متزايدة بين مختبرات الذكاء الاصطناعي
في ضوء هذه التغيرات، أعلنت “OpenAI” عن نموذجها الجديد “O1″، الذي يتمتع بقدرة على تحليل المسائل بشكل متعدد الخطوات وتفصيلها كما يفعل العقل البشري. لا تزال مختبرات أخرى مثل “Anthropic” و”xAI” و”Google DeepMind” تعمل على تطوير تقنيات مشابهة، ما يزيد من حدّة المنافسة بين هذه الشركات في السباق نحو الوصول إلى نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة.
تأثيرات التحوّل على سوق الشرائح الإلكترونية
قد يكون لهذا التحوّل نحو “الحوسبة عند وقت الاختبار” تأثير كبير على سوق الشرائح الإلكترونية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، حيث يتم التركيز الآن على وحدات حوسبة موزعة وسحابية لتحسين الأداء في مرحلة الاستخدام الفعلي. هذا التغير قد يفرض تحديات جديدة على شركة “Nvidia”، التي هيمنت على سوق الشرائح التدريبية، حيث يُتوقع أن تواجه منافسة أكبر في سوق الشرائح المخصصة للاستخدام الفعلي.
يبدو أن الذكاء الاصطناعي يدخل حقبة جديدة، حيث لم يعد التركيز فقط على حجم البيانات وقوة الحوسبة، بل على كيفية استغلالها بكفاءة أكبر. الشركات الكبرى في هذا المجال تسعى جاهدةً لابتكار تقنيات تضمن استدامة التطور وتحقيق قفزات نوعية في الأداء.
اقرأ أيضا:
فرص الذكاء الاصطناعي للعالم العربي: ماذا تعرف عن هذه المبادرة التي أطلقتها جوجل؟
بيع لوحة آلان تورينج “إله الذكاء الاصطناعي” بـ1.08 مليون دولار
بعد الانتخابات الأميركية: كيف تعامل الذكاء الاصطناعي مع استفسارات وطلبات ملايين الناخبين؟
