“عالم الذكاء الاصطناعي” يخترع ويجري تجاربه الخاصة

للوهلة الأولى، قد لا تبدو الدفعة الأخيرة من الأوراق البحثية التي أنتجها مختبر بارز للذكاء الاصطناعي في جامعة كولومبيا البريطانية في فانكوفر، جديرة بالملاحظة. تتميز بتحسينات تدريجية على الخوارزميات والأفكار الحالية، وهي تشبه محتويات مؤتمر أو مجلة متوسطة الذكاء الاصطناعي.

لكن البحث رائع في الواقع. وذلك لأنه بالكامل عمل “عالم الذكاء الاصطناعي” الذي تم تطويره في مختبر جامعة كولومبيا البريطانية بالتعاون مع باحثين من جامعة أكسفورد وشركة ناشئة تسمى Sakana AI.

يوضح المشروع خطوة مبكرة نحو ما قد يكون بمثابة خدعة ثورية: السماح للذكاء الاصطناعي بالتعلم من خلال اختراع واستكشاف أفكار جديدة. إنهم ليسوا رواية رائعة في الوقت الحالي. تصف العديد من الأوراق البحثية تعديلات لتحسين تقنية توليد الصور المعروفة باسم نمذجة الانتشار؛ ويحدد آخر طريقة لتسريع التعلم في الشبكات العصبية العميقة.

“هذه ليست أفكارًا خارقة. يعترف جيف كلون، الأستاذ الذي يقود مختبر جامعة كولومبيا البريطانية، بأنهم ليسوا مبدعين إلى حد كبير. “لكنها تبدو وكأنها أفكار رائعة جدًا قد يجربها شخص ما.”

على الرغم من روعة برامج الذكاء الاصطناعي اليوم، إلا أنها محدودة بسبب حاجتها إلى استهلاك بيانات التدريب التي يولدها الإنسان. إذا تمكنت برامج الذكاء الاصطناعي بدلاً من ذلك من التعلم بطريقة مفتوحة، من خلال تجربة واستكشاف أفكار “مثيرة للاهتمام”، فقد تطلق العنان لقدرات تتجاوز أي شيء أظهره لها البشر.

وكان مختبر كلون قد طوّر سابقًا برامج ذكاء اصطناعي مصممة للتعلم بهذه الطريقة. على سبيل المثال، حاول برنامج يسمى Omni توليد سلوك الشخصيات الافتراضية في العديد من البيئات المشابهة لألعاب الفيديو، حيث قام بإزالة تلك التي بدت مثيرة للاهتمام ثم كررها بتصميمات جديدة. كانت هذه البرامج تتطلب في السابق تعليمات مرمزة يدويًا من أجل تحديد مدى الاهتمام. ومع ذلك، توفر النماذج اللغوية الكبيرة طريقة للسماح لهذه البرامج بتحديد ما هو أكثر إثارة للاهتمام. استخدم مشروع آخر حديث من مختبر Clune هذا الأسلوب للسماح لبرامج الذكاء الاصطناعي بتخيل الكود الذي يسمح للشخصيات الافتراضية بالقيام بكل أنواع الأشياء في عالم يشبه Roblox.

يعد عالم الذكاء الاصطناعي أحد الأمثلة على مختبر كلون الذي يبحث في الاحتمالات. يأتي البرنامج بتجارب التعلم الآلي، ويقرر ما يبدو أكثر واعدة بمساعدة ماجستير في إدارة الأعمال، ثم يكتب ويشغل الكود البرمجي اللازم – اشطفه وكرره. على الرغم من النتائج المخيبة للآمال، يقول كلون إن برامج التعلم المفتوحة، كما هو الحال مع نماذج اللغة نفسها، يمكن أن تصبح أكثر قدرة مع زيادة قوة الكمبيوتر التي تغذيها.

يقول كلون عن الإمكانيات التي يفتحها حاملو شهادة الماجستير في القانون: “يبدو الأمر وكأننا نستكشف قارة جديدة أو كوكبًا جديدًا”. “نحن لا نعرف ما الذي سنكتشفه، ولكن في كل مكان نتجه إليه، هناك شيء جديد.”

يقول توم هوب، الأستاذ المساعد في الجامعة العبرية في القدس وعالم الأبحاث في معهد ألين للذكاء الاصطناعي (AI2)، إن عالم الذكاء الاصطناعي، مثل ماجستير إدارة الأعمال، يبدو مشتقًا بدرجة كبيرة ولا يمكن اعتباره موثوقًا. ويقول: “لا يوجد أي من العناصر جديرة بالثقة في الوقت الحالي”.

ويشير هوب إلى أن الجهود المبذولة لأتمتة عناصر الاكتشاف العلمي تمتد إلى عقود مضت، إلى عمل رائدي الذكاء الاصطناعي ألين نيويل وهيربرت سايمون في السبعينيات، ثم عمل بات لاحقًا.

لانجلي في معهد دراسة التعلم والخبرة. ويشير أيضًا إلى أن العديد من المجموعات البحثية الأخرى، بما في ذلك فريق في AI2، قامت مؤخرًا بتسخير ماجستير إدارة الأعمال للمساعدة في توليد الفرضيات، وكتابة الأوراق البحثية، ومراجعة الأبحاث. يقول هوب عن فريق جامعة كولومبيا البريطانية: “لقد استحوذوا على روح العصر”. “الاتجاه، بالطبع، ذو قيمة لا تصدق، محتمل.”

ما إذا كانت الأنظمة المستندة إلى LLM قادرة على التوصل إلى أفكار جديدة أو مذهلة حقًا لا تزال غير واضحة. يقول كلون: “هذا هو السؤال الذي تبلغ قيمته تريليون دولار”.

حتى بدون تحقيق إنجازات علمية، قد يكون التعلم المفتوح أمرًا حيويًا لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قدرة وإفادة في الحاضر. يسلط تقرير نشرته هذا الشهر شركة Air Street Capital، وهي شركة استثمارية، الضوء على إمكانات عمل Clune لتطوير عوامل ذكاء اصطناعي أكثر قوة وموثوقية، أو برامج تؤدي مهام مفيدة بشكل مستقل على أجهزة الكمبيوتر. يبدو أن شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى تنظر إلى الوكلاء على أنهم الشيء الكبير التالي.

كشف مختبر Clune هذا الأسبوع عن أحدث مشاريعه التعليمية المفتوحة: برنامج الذكاء الاصطناعي الذي يخترع ويبني عملاء الذكاء الاصطناعي. تتفوق العناصر المصممة بواسطة الذكاء الاصطناعي على العناصر المصممة بواسطة الإنسان في بعض المهام، مثل الرياضيات واستيعاب القراءة. وستكون الخطوة التالية هي ابتكار طرق لمنع مثل هذا النظام من توليد عوامل تسيء التصرف. يقول كلون عن هذا العمل: “إنه من المحتمل أن يكون خطيرًا”. “نحن بحاجة إلى القيام بذلك بشكل صحيح، ولكن أعتقد أن ذلك ممكن.”