يسابق عمالقة وادي السيليكون الزمن لتطوير جيل جديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على تنفيذ المهام المعقدة بشكل مستقل.
يأتي ذلك وسط قناعة متزايدة بأن المفتاح يكمن في ما يُعرف بـ "بيئات التعلم المعزز"، وهي محاكاة واقعية تُستخدم لتدريب هذه الوكلاء.
اعتمدت الثورة السابقة للذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات ضخمة، بحسب تقرير نشره موقع "تك كرانش" واطلعت عليه "العربية Business".
ويراهن الباحثون والمستثمرون الآن على بيئات المحاكاة، التي تُشبه ساحات تدريب تُمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من اختبار قدراتهم في مهام متعددة الخطوات، مثل التسوق عبر الإنترنت أو استخدام تطبيقات برمجية مختلفة.
قالت جينيفر لي، الشريكة في "Andreessen Horowitz": "جميع مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى تبني هذه البيئات داخليًا، لكن تعقيدها يجبرها أيضًا على البحث عن مزودين خارجيين"، في إشارة إلى الفرص المتاحة للشركات الناشئة.
شركات ناشئة في الواجهة
الرهان على هذه التقنية أطلق موجة جديدة من الشركات الناشئة مثل "Mechanize" و"Prime Intellect"، التي تجذب تمويلات ضخمة وتستقطب مهندسين برواتب فلكية لتصميم بيئات محاكاة أكثر تطورًا.
في المقابل، تسعى شركات كبرى مثل "Surge" و"Mercor"، التي اعتادت العمل في تصنيف البيانات، إلى إعادة توجيه مواردها نحو بناء بيئات تعلم معزز، وسط تقارير عن استثمارات بمليارات الدولارات من مختبرات كبرى مثل "أنثروبيك".
السباق نحو الوكيل الأذكى
بيئات التعلم المعزز ليست جديدة، إذ اعتمدت عليها أنظمة شهيرة مثل "AlphaGo" من "ديب مايند" عام 2016، لكنها اليوم أكثر طموحًا.
فبدلاً من وكلاء متخصصين في لعبة واحدة أو مهمة محددة، يسعى الباحثون لتطوير وكلاء عامّين قادرين على التعامل مع سيناريوهات مفتوحة ومعقدة.
لكن التحدي يكمن في أن هذه البيئات مكلفة حسابيًا ومعرضة لـ "الثغرات"، حيث قد يتعلم الوكيل خداع النظام للحصول على المكافأة دون إنجاز المهمة.
ورغم التفاؤل، يبدي بعض الخبراء حذرًا، أندريه كارباثي، أحد أبرز الباحثين في الذكاء الاصطناعي والمستثمر في "Prime Intellect"، قال عبر منصة "إكس": "أنا متفائل بشأن البيئات، لكنني متشائم بشأن التعلم المعزز نفسه".
