ذكاء اصطناعي يتعلم من أخطائه يوميا.. رهان وادي السيليكون الجديد

ينظر الباحثون في قطاع الذكاء الاصطناعي إلى آلية تدريب نماذجها على أنها العائق الأكبر أمام تطورها بشكل كبير، إذ يتوقف تطور النماذج عقب أن يتم طرحها لأنها غير قادرة على التعلم باستمرار، ويتطلب الأمر طرح جيل جديد من النموذج لتحسينه وجعله أكثر قدرة. ويحاول مجموعة من باحثي الذكاء الاصطناعي الذين عملوا سابقا في عدة شركات كبرى بالقطاع مثل " غوغل ديب مايند" (Google DeepMind) وأبل و"أوبن إيه آي" (OpenAI) وحتى مختبرات "ميتا" للذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة عبر إطلاقهم منصة جديدة تحسن النماذج بانتظام وبشكل مطرد عبر التدريب المباشر على تفاعلات المستخدمين معها، وفق ما جاء في تقرير موقع "وايرد" التقني الأمريكي. وكان المؤسسون أعلنوا عن إطلاق الشركة الجديدة تحت اسم "تراجيكتوري" (Trajectory) عبر منشور في منصة " إكس " من حساب الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك روناك مالدي خلال الأسابيع الماضية، مشيرا إلى أن المنصة التي أطلقوها تتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي التدرب على بيانات تفاعل المستخدمين الموجودة بالفعل داخل النموذج والتي تجمعها المنصات المختلفة. ويضم مجلس الإدارة عددا كبيرا من الأسماء البارزة في قطاع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مثل أرجون كارانام، وهو باحث سابق في الذكاء الاصطناعي بشركة أبل عمل على مشروع "فيجن برو" ، ومايكل العبد الذي عمل سابقا في قسم الروبوتات بشركة غوغل ديب مايند، وذلك فضلا عن كون مالدي نفسه أحد باحثي "ديب مايند" السابقين الذي انضم عقب استقطاب حفنة من أفضل موظفي شركة "ويندسورف" الناشئة وانتقالهم للعمل لدى غوغل في صفقة بلغت قيمتها نحو 2.4 مليار دولار. …