صناعة الذكاء الاصطناعي (AI) تحول تركيزها نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، مع تأكيد الخبراء على الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي اللامركزي لتحقيق التفكير على مستوى الإنسان وإكمال المهام.
الذكاء الاصطناعي اللامركزي: مفتاح مستقبل AGI
تسعى صناعة الذكاء الاصطناعي (AI)، التي تستفيد من موجة غير مسبوقة من النمو والابتكار، الآن إلى تحقيق الحدود التالية: الذكاء الاصطناعي العام (AGI). في حين أن جولات التمويل الكبيرة التي حصلت عليها شركات الذكاء الاصطناعي البارزة، مثل جولات التمويل بمليارات الدولارات لشركة أنثروبيك وصعود مistral AI السريع إلى حالة يونيكورن، تسلط الضوء على ثقة المستثمرين الكبيرة في المسار الحالي للذكاء الاصطناعي، يعتقد الخبراء أن الإمكانات الحقيقية لهذا المجال لم تُستغل بعد بشكل كامل.
هيمانشو تياغي، أحد مؤسسي سينتيانت وأستاذ في المعهد الهندي للعلوم، يجادل بأن الطريق إلى AGI يكمن في احتضان الذكاء الاصطناعي اللامركزي. وفي مواجهة التحديات المتعلقة بتطوير ذكاء اصطناعي قادر على التفكير على مستوى الإنسان وإكمال المهام، أكد تياغي على الحاجة إلى "بيانات جديدة تمامًا حول استراتيجيات الإنسان ونماذج متخصصة مدربة على هذه البيانات."
يحتج بأنه يجب أن تتجاوز البيانات المطلوبة لبناء AGI المعلومات المتاحة بسهولة على الإنترنت. بدلاً من ذلك، تشمل "استراتيجيات ومبادئ أعمق يستخدمها البشر لمهام مختلفة"، مثل تقنيات المبيعات المعقدة أو تصميم العلامات التجارية المبتكرة. هذه البيانات، التي غالبًا ما تكون متجذرة في المنافسات الاستراتيجية مثل المقابلات التقنية، تمثل تحديًا كبيرًا في الجمع. "إذا اخترنا صوامع مركزية لجمع هذه البيانات، فستكون ذات فائدة محدودة"، أوضح تياغي، مؤيدًا لـ "آليات لامركزية ومفتوحة ومحفزة" لجمع البيانات القيمة حقًا.
تمتد التحديات إلى تطوير النماذج، حيث يؤكد تياغي على الحاجة إلى "أن يتمكن الناس من المساهمة بحرية في نماذجهم المدربة بمهارات معينة وتوافق." كما يشير إلى ضرورة توفير "موارد حوسبة بمقياس جوجل لتدريب نماذجهم." وفقًا لتياغي، "إن ملكية النموذج اللامركزية مع الحوافز والتدريب اللامركزي تحل هذه المشاكل."
إن الدفع نحو الذكاء الاصطناعي اللامركزي يكتسب زخماً حيث تكافح الصناعة مع قيود البيانات المركزية وتطوير النماذج. مع تمثيل AGI للقفزة الكبرى التالية في تطور الذكاء الاصطناعي، فإن القدرة على استغلال الذكاء البشري المتنوع وتدريب النماذج بشكل تعاوني يمكن أن تكون حاسمة.
تشير رؤى تاياجي، التي تم مشاركتها مع أخبار Bitcoin.com، إلى أن مستقبل AGI قد لا يتم بناؤه في مختبرات مغلقة لعمالقة التكنولوجيا، بل من خلال نظام بيئي تعاوني ومركزه اللامركزي. تتماشى هذه الرؤية مع الاتجاه الأوسع نحو اللامركزية عبر مختلف الصناعات، حيث تُعتبر الابتكارات المدفوعة من المجتمع بشكل متزايد محفزًا قويًا للتقدم. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يظل دور المنصات اللامركزية في تشكيل مستقبله مجالًا حاسمًا للاستكشاف.
تحذير للمطورين الشباب
وفي الوقت نفسه ، يجادل المؤسس المشارك ل Sentient بأن بناء الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي ، وخاصة الحلول التي تهدف إلى تحقيق AGI ، هو مهمة معقدة مليئة بالتحديات وتتطلب نهجا دقيقا. ويحذر المطورين الشباب من "التفاؤل الأولي الكبير" الذي غالبا ما يصاحب بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، مؤكدا أن الرحلة من إثبات المفهوم إلى منتج مستقر وقابل للتطوير محفوفة بالتعقيدات.
تقدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، على الرغم من قوتها، أخطاء وعيوب، بما في ذلك الهلوسة، ومشاكل في الحقائق، ومخاطر أمنية محتملة. ويقول إن معالجة هذه التحديات تتطلب طبقة برمجية جديدة وتدريب نموذج متخصص - وهي قدرات قد تفتقر إليها الفرق في مراحلها الأولى.
نصيحته هي "التركيز بشكل حاد على حالة الاستخدام المحددة والاعتماد على العروض الخارجية لحل هذه القضايا." ويبرز أن Chat Sentient مصمم لتقديم مثل هذه الخدمات، حيث يقدم واجهات برمجة تطبيقات البحث الذكي، ونماذج مستضافة، وأطر عمل وكيلة، ومكتبات Trusted Execution Environment (TEE) كأدوات متاحة لبناة الوكلاء. ومن الجدير بالذكر أن نماذج Sentient مصممة لحالات استخدام ومجتمعات محددة ومفتوحة المصدر، مما يسمح للمطورين بفهم وظيفتها وتجنب الاعتماد على بائع معين.
رؤية Sentient تمتد إلى ما هو أبعد من مجرد توفير الأدوات. تهدف إلى تعزيز "عرض الذكاء الجماعي الفاعل" لمستخدمي الذكاء الاصطناعي، مما يساهم في الهدف الأوسع لبناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي العام المفتوح حقًا. تتماشى هذه الالتزام بالنماذج والأطر مفتوحة المصدر مع التركيز المتزايد على الذكاء الاصطناعي اللامركزي، حيث تعتبر التنمية التعاونية والابتكار المدفوع من المجتمع أمورًا حاسمة لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي العام.
بالإضافة إلى توفير أدوات لبناة الوكلاء، يضع تطبيق Sentient Chat نفسه كمنافس لمحركات البحث التقليدية من خلال بناء روبوت دردشة ذكاء اصطناعي مملوك من المجتمع، كما كشف تياغي. ويجادل أن هذه الطريقة تقدم ميزة كبيرة على النماذج الحالية التي تركز بشكل رئيسي على استرجاع المعلومات.
شرح طيّاجي أنه بينما هيمنت جوجل على البحث لعقود، فإن نموذجها محدود أساسًا في العثور على المعلومات على الإنترنت. "نظرًا لأن جوجل تحقق معظم إيراداتها من الإعلانات من خلال توصية المصادر لهذه المعلومات، سيكون من الصعب جدًا على جوجل الابتعاد عن هذا،" قال. ومع ذلك، يعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمثل فرصة لتجاوز هذا القيد.
تعطيل الوضع الراهن
"يمكننا ببساطة إنجاز الأمور مباشرة بدلاً من جمع المعلومات أولاً، وتحليلها، ثم اتخاذ الإجراءات"، قال تياغي. لتحقيق ذلك، تقوم سنتينت شات ببناء نظام بيئي من وكلاء الذكاء الاصطناعي المدعومين بمصادر بيانات متنوعة ومساهمات من مجتمع المطورين.
"لتحقيق هذا المستقبل المجنون، نحن بحاجة إلى العديد من المصادر المتنوعة للبيانات المفهرسة والعديد من البناة لتقديم وكلاء يتخذون الإجراء النهائي"، أكد تاياغي. يتطلب هذا نظامًا بيئيًا شفافًا ومفتوحًا حيث يتم تحفيز مزودي البيانات وبناة الوكلاء على المشاركة، كل ذلك تحت إدارة المجتمع.
أوضح المؤسس المشارك أهمية فهم مزودي البيانات للقيمة التي تضيفها بياناتهم إلى المنصة وقدرة بناة الوكلاء على دمج وتقديم خدمات متنوعة بسلاسة. ويشير إلى أن هذه المقاربة التي تحكمها المجتمع ضرورية لتعزيز الابتكار وخلق تجربة بحث أكثر ديناميكية وتركزًا على العمل.
أشار تياغي أيضًا إلى التوسع السريع في قدرات دردشة سينتينت، قائلاً: "بالمناسبة، هناك أكثر من 15 وكيلًا قادمة على دردشة سينتينت!" وهذا يشير إلى منصة متنامية مع وظائف متزايدة والتزام بتمكين مجتمعها من المستخدمين والمطورين.
في جوهرها، تهدف محادثة Sentient إلى تجاوز البحث التقليدي من خلال بناء منصة تعاونية مدفوعة بالمجتمع تتيح للمستخدمين إنجاز المهام مباشرة من خلال وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما قد ي disrupt نموذج البحث الحالي.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
مؤسس شريك في Sentient: الذكاء الاصطناعي اللامركزي ضروري لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام
صناعة الذكاء الاصطناعي (AI) تحول تركيزها نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، مع تأكيد الخبراء على الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي اللامركزي لتحقيق التفكير على مستوى الإنسان وإكمال المهام.
الذكاء الاصطناعي اللامركزي: مفتاح مستقبل AGI
تسعى صناعة الذكاء الاصطناعي (AI)، التي تستفيد من موجة غير مسبوقة من النمو والابتكار، الآن إلى تحقيق الحدود التالية: الذكاء الاصطناعي العام (AGI). في حين أن جولات التمويل الكبيرة التي حصلت عليها شركات الذكاء الاصطناعي البارزة، مثل جولات التمويل بمليارات الدولارات لشركة أنثروبيك وصعود مistral AI السريع إلى حالة يونيكورن، تسلط الضوء على ثقة المستثمرين الكبيرة في المسار الحالي للذكاء الاصطناعي، يعتقد الخبراء أن الإمكانات الحقيقية لهذا المجال لم تُستغل بعد بشكل كامل.
هيمانشو تياغي، أحد مؤسسي سينتيانت وأستاذ في المعهد الهندي للعلوم، يجادل بأن الطريق إلى AGI يكمن في احتضان الذكاء الاصطناعي اللامركزي. وفي مواجهة التحديات المتعلقة بتطوير ذكاء اصطناعي قادر على التفكير على مستوى الإنسان وإكمال المهام، أكد تياغي على الحاجة إلى "بيانات جديدة تمامًا حول استراتيجيات الإنسان ونماذج متخصصة مدربة على هذه البيانات."
يحتج بأنه يجب أن تتجاوز البيانات المطلوبة لبناء AGI المعلومات المتاحة بسهولة على الإنترنت. بدلاً من ذلك، تشمل "استراتيجيات ومبادئ أعمق يستخدمها البشر لمهام مختلفة"، مثل تقنيات المبيعات المعقدة أو تصميم العلامات التجارية المبتكرة. هذه البيانات، التي غالبًا ما تكون متجذرة في المنافسات الاستراتيجية مثل المقابلات التقنية، تمثل تحديًا كبيرًا في الجمع. "إذا اخترنا صوامع مركزية لجمع هذه البيانات، فستكون ذات فائدة محدودة"، أوضح تياغي، مؤيدًا لـ "آليات لامركزية ومفتوحة ومحفزة" لجمع البيانات القيمة حقًا.
تمتد التحديات إلى تطوير النماذج، حيث يؤكد تياغي على الحاجة إلى "أن يتمكن الناس من المساهمة بحرية في نماذجهم المدربة بمهارات معينة وتوافق." كما يشير إلى ضرورة توفير "موارد حوسبة بمقياس جوجل لتدريب نماذجهم." وفقًا لتياغي، "إن ملكية النموذج اللامركزية مع الحوافز والتدريب اللامركزي تحل هذه المشاكل."
إن الدفع نحو الذكاء الاصطناعي اللامركزي يكتسب زخماً حيث تكافح الصناعة مع قيود البيانات المركزية وتطوير النماذج. مع تمثيل AGI للقفزة الكبرى التالية في تطور الذكاء الاصطناعي، فإن القدرة على استغلال الذكاء البشري المتنوع وتدريب النماذج بشكل تعاوني يمكن أن تكون حاسمة.
تشير رؤى تاياجي، التي تم مشاركتها مع أخبار Bitcoin.com، إلى أن مستقبل AGI قد لا يتم بناؤه في مختبرات مغلقة لعمالقة التكنولوجيا، بل من خلال نظام بيئي تعاوني ومركزه اللامركزي. تتماشى هذه الرؤية مع الاتجاه الأوسع نحو اللامركزية عبر مختلف الصناعات، حيث تُعتبر الابتكارات المدفوعة من المجتمع بشكل متزايد محفزًا قويًا للتقدم. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يظل دور المنصات اللامركزية في تشكيل مستقبله مجالًا حاسمًا للاستكشاف.
تحذير للمطورين الشباب
وفي الوقت نفسه ، يجادل المؤسس المشارك ل Sentient بأن بناء الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي ، وخاصة الحلول التي تهدف إلى تحقيق AGI ، هو مهمة معقدة مليئة بالتحديات وتتطلب نهجا دقيقا. ويحذر المطورين الشباب من "التفاؤل الأولي الكبير" الذي غالبا ما يصاحب بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، مؤكدا أن الرحلة من إثبات المفهوم إلى منتج مستقر وقابل للتطوير محفوفة بالتعقيدات.
تقدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، على الرغم من قوتها، أخطاء وعيوب، بما في ذلك الهلوسة، ومشاكل في الحقائق، ومخاطر أمنية محتملة. ويقول إن معالجة هذه التحديات تتطلب طبقة برمجية جديدة وتدريب نموذج متخصص - وهي قدرات قد تفتقر إليها الفرق في مراحلها الأولى.
نصيحته هي "التركيز بشكل حاد على حالة الاستخدام المحددة والاعتماد على العروض الخارجية لحل هذه القضايا." ويبرز أن Chat Sentient مصمم لتقديم مثل هذه الخدمات، حيث يقدم واجهات برمجة تطبيقات البحث الذكي، ونماذج مستضافة، وأطر عمل وكيلة، ومكتبات Trusted Execution Environment (TEE) كأدوات متاحة لبناة الوكلاء. ومن الجدير بالذكر أن نماذج Sentient مصممة لحالات استخدام ومجتمعات محددة ومفتوحة المصدر، مما يسمح للمطورين بفهم وظيفتها وتجنب الاعتماد على بائع معين.
رؤية Sentient تمتد إلى ما هو أبعد من مجرد توفير الأدوات. تهدف إلى تعزيز "عرض الذكاء الجماعي الفاعل" لمستخدمي الذكاء الاصطناعي، مما يساهم في الهدف الأوسع لبناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي العام المفتوح حقًا. تتماشى هذه الالتزام بالنماذج والأطر مفتوحة المصدر مع التركيز المتزايد على الذكاء الاصطناعي اللامركزي، حيث تعتبر التنمية التعاونية والابتكار المدفوع من المجتمع أمورًا حاسمة لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي العام.
بالإضافة إلى توفير أدوات لبناة الوكلاء، يضع تطبيق Sentient Chat نفسه كمنافس لمحركات البحث التقليدية من خلال بناء روبوت دردشة ذكاء اصطناعي مملوك من المجتمع، كما كشف تياغي. ويجادل أن هذه الطريقة تقدم ميزة كبيرة على النماذج الحالية التي تركز بشكل رئيسي على استرجاع المعلومات.
شرح طيّاجي أنه بينما هيمنت جوجل على البحث لعقود، فإن نموذجها محدود أساسًا في العثور على المعلومات على الإنترنت. "نظرًا لأن جوجل تحقق معظم إيراداتها من الإعلانات من خلال توصية المصادر لهذه المعلومات، سيكون من الصعب جدًا على جوجل الابتعاد عن هذا،" قال. ومع ذلك، يعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمثل فرصة لتجاوز هذا القيد.
تعطيل الوضع الراهن
"يمكننا ببساطة إنجاز الأمور مباشرة بدلاً من جمع المعلومات أولاً، وتحليلها، ثم اتخاذ الإجراءات"، قال تياغي. لتحقيق ذلك، تقوم سنتينت شات ببناء نظام بيئي من وكلاء الذكاء الاصطناعي المدعومين بمصادر بيانات متنوعة ومساهمات من مجتمع المطورين.
"لتحقيق هذا المستقبل المجنون، نحن بحاجة إلى العديد من المصادر المتنوعة للبيانات المفهرسة والعديد من البناة لتقديم وكلاء يتخذون الإجراء النهائي"، أكد تاياغي. يتطلب هذا نظامًا بيئيًا شفافًا ومفتوحًا حيث يتم تحفيز مزودي البيانات وبناة الوكلاء على المشاركة، كل ذلك تحت إدارة المجتمع.
أوضح المؤسس المشارك أهمية فهم مزودي البيانات للقيمة التي تضيفها بياناتهم إلى المنصة وقدرة بناة الوكلاء على دمج وتقديم خدمات متنوعة بسلاسة. ويشير إلى أن هذه المقاربة التي تحكمها المجتمع ضرورية لتعزيز الابتكار وخلق تجربة بحث أكثر ديناميكية وتركزًا على العمل.
أشار تياغي أيضًا إلى التوسع السريع في قدرات دردشة سينتينت، قائلاً: "بالمناسبة، هناك أكثر من 15 وكيلًا قادمة على دردشة سينتينت!" وهذا يشير إلى منصة متنامية مع وظائف متزايدة والتزام بتمكين مجتمعها من المستخدمين والمطورين.
في جوهرها، تهدف محادثة Sentient إلى تجاوز البحث التقليدي من خلال بناء منصة تعاونية مدفوعة بالمجتمع تتيح للمستخدمين إنجاز المهام مباشرة من خلال وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما قد ي disrupt نموذج البحث الحالي.