في مختبرات مليئة بالشاشات والمعالجات الهادئة، قضى الذكاء الاصطناعي سنوات في تعلم لغة الأنماط. يقرأ مكتبات ضخمة من النصوص، ويتعرف على الوجوه في الصور، ويتنبأ بالكلمة التالية في جملة بطلاقة ملحوظة. ومع ذلك، وراء توهج الشاشة يكمن نوع مختلف من المعرفة - وزن الأشياء، وثبات الجاذبية، واليقين البسيط بأن كوبًا موضوعًا على حافة الطاولة قد يسقط.
بالنسبة للعديد من الباحثين، يمثل هذا الفهم اليومي الأفق التالي للآلات.
هذا الأسبوع، أعلن عالم الذكاء الاصطناعي البارز يان لوكون عن مشروع جديد يهدف إلى تقريب الذكاء الاصطناعي من ذلك الأفق. لوكون، المعروف بعمله الرائد في التعلم العميق ودوره كعالم رئيسي للذكاء الاصطناعي في ميتا، ساعد في جمع حوالي مليار دولار لشركة ناشئة تركز على بناء أنظمة يمكنها فهم والتفكير في العالم الفيزيائي.
يعكس المشروع اعتقادًا متزايدًا بين الباحثين بأن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية - على الرغم من قدراتها اللغوية الملحوظة - لا تزال تفتقر إلى الحدس الأعمق الذي يطوره البشر بشكل طبيعي من خلال التجربة. بينما يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تحليل النصوص أو توليد الصور، فإنها غالبًا ما تكافح للتنبؤ بكيفية تفاعل الأشياء في البيئات الحقيقية أو لفهم السبب والنتيجة بالمعنى الفيزيائي.
لقد جادل لوكون منذ فترة طويلة بأن تحقيق ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا سيتطلب أنظمة قادرة على نمذجة العالم الحقيقي بدلاً من مجرد التعرف على الأنماط في البيانات. لقد استكشفت أبحاثه ما يصفه بـ "نماذج العالم"، وهي أطر حسابية تسمح للآلات بتعلم كيفية تصرف البيئات بمرور الوقت.
تهدف الشركة الناشئة الممولة حديثًا إلى دفع هذا المفهوم إلى الأمام من خلال تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها محاكاة والتفكير في التفاعلات الفيزيائية. يمكن أن تساعد مثل هذه النماذج في النهاية الروبوتات على التنقل في بيئات معقدة، وتحسين المركبات الذاتية القيادة، وتعزيز المحاكاة المستخدمة في العلوم والهندسة.
تأتي هذه الفكرة في لحظة تتسارع فيها السباق العالمي لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بسرعة. تستثمر الشركات عبر قطاع التكنولوجيا مليارات الدولارات في نماذج جديدة وبنية تحتية، مدفوعة بالاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي سيشكل الصناعات بدءًا من الرعاية الصحية والتصنيع إلى النقل والمالية.
داخل هذا السباق، تعكس نهج لوكون تركيزًا مختلفًا بعض الشيء. بدلاً من التركيز فقط على نماذج اللغة الأكبر، غالبًا ما تبرز أبحاثه أهمية التعلم من الملاحظة - حيث تبني الآلات تمثيلات داخلية للعالم بطرق تشبه كيفية تعلم الحيوانات والبشر من بيئتهم.
يعتقد مؤيدو هذا الاتجاه أن الأنظمة القادرة على فهم العالم الفيزيائي يمكن أن تفتح تطبيقات جديدة تتجاوز النصوص والصور. قد تتعلم الروبوتات التلاعب بالأشياء بشكل أكثر موثوقية، وقد تتكيف الآلات الصناعية مع البيئات غير المتوقعة، وقد تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي في التفكير في السبب والنتيجة بدقة أكبر.
تشير التقارير إلى أن جولة التمويل للشركة الناشئة تشمل دعمًا من مستثمرين كبار في التكنولوجيا وشركات رأس المال المغامر، مما يدل على اهتمام قوي بالنهج التي توسع من قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية.
ومع ذلك، فإن بناء آلات تفهم حقًا العالم الفيزيائي لا يزال أحد أكثر التحديات تعقيدًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي. على عكس التعرف على اللغة أو الصور، يتكشف العالم الحقيقي من خلال الحركة المستمرة، وعدم اليقين، والعديد من القوى المتفاعلة.
في الوقت الحالي، يمثل مشروع لوكون الجديد خطوة أخرى في تلك الاستكشاف الطويلة - تذكيرًا بأنه بينما أصبحت الآلات طليقة في البيانات، لا يزال المنطق الأعمق للواقع يمثل حدودًا للذكاء الاصطناعي.
تخطط الشركة لاستخدام التمويل الجديد لتطوير تقنيتها وتوسيع فرق البحث التي تركز على هياكل نماذج العالم وأنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
تنبيه حول الصور الذكائية: المرئيات المضمنة مع هذه المقالة هي رسومات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لأغراض مفاهيمية.
المصادر
رويترز بلومبرغ فاينانشيال تايمز تيك كرانش وول ستريت جورنال