من الذكاء الاصطناعي العام (AGI) إلى الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI): ملخص من Google DeepMind

يتحدث معظم الناس عن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) باعتباره الهدف النهائي.

تُغير ورقة بحثية حديثة من Google DeepMind محور التركيز؛ فهي تطرح سؤالاً أكثر صعوبة: ماذا يحدث بعد الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟

تميز الورقة البحثية بين مرحلتين:

  • الذكاء الاصطناعي العام (AGI): ذكاء اصطناعي يعمل بمستوى الإنسان المتوسط عبر مهام متعددة، ويمكنه الاستنتاج والتخطيط وحل المشكلات.
  • الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI): ذكاء اصطناعي يتفوق على مجموعات كبيرة من الخبراء البشر في جميع المجالات تقريبًا.

لا يقتصر الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) على كونه مجرد نموذج يفوز في الشطرنج أو يكتب الأكواد البرمجية، بل هو نظام يمكنه التفوق على مختبرات أبحاث أو شركات بأكملها.

توضح الورقة البحثية أربع طرق ننتقل من خلالها من AGI إلى ASI:

  • التوسع (Scaling): استخدام المزيد من البيانات، وقدرات حوسبة أكبر، وأجهزة أفضل.
  • التحولات الخوارزمية (Algorithmic Shifts): إيجاد بنيات أفضل مثل Transformer، بدلاً من مجرد جعل النماذج أكبر حجماً.
  • التحسين الذاتي المتكرر (Recursive Self-Improvement): مساعدة الذكاء الاصطناعي للباحثين في كتابة أكواد برمجية أفضل للذكاء الاصطناعي، مما يخلق حلقة تغذية راجعة حيث يسرع الذكاء الاصطناعي من عملية تطويره الخاص.
  • الأنظمة متعددة الوكلاء (Multi-Agent Systems): الانتقال من نموذج واحد ضخم إلى آلاف الوكلاء المتخصصين في الذكاء الاصطناعي الذين يعملون معاً مثل المؤسسات البشرية.

ومع ذلك، هناك عدة عقبات قد تبطئ هذا التقدم:

  • حدود البيانات: قد تنفد منا النصوص البشرية عالية الجودة.
  • القيود المادية: يتطلب التوسع كميات هائلة من الطاقة، والرقائق، ومراكز البيانات.
  • صعوبة البحث: مع تحسن الذكاء الاصطناعي، قد تصبح المشكلات المتبقية أصعب بكثير في الحل.
  • العوامل البشرية: ستشكل السلامة، والتشريعات، والمقاومة الاجتماعية سرعة التطور.

بالنسبة للمهندسين والمطورين، هذا ليس مجرد نقاش فلسفي، بل هو تحدٍ هندسي.

سيعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي على:

  • بناء بنيات موثوقة للوكلاء (agent architectures).
  • تحسين الذاكرة طويلة المدى واستخدام الأدوات.
  • ابتكار طرق أفضل لتقييم الأنظمة التي تتجاوز القدرات البشرية.
  • إدارة الأنظمة الموزعة للوكلاء المتعددين.

الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو محطة رئيسية، أما الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) فهو تحول في النطاق.

المصدر: https://dev.to/marrouchi/from-agi-to-asi-a-summary-of-google-deepminds-latest-paper-2ndd