عصر ما قبل تدريب الذكاء الاصطناعي سينتهي قريبًا – المؤسس المشارك لشركة OpenAI
في تصريحٍ مثير للجدل، أعلن إيليا سوتسكيفر، المؤسس المشارك لشركة OpenAI، أن عصر ما قبل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على كميات ضخمة من البيانات يقترب من نهايته. يشير سوتسكيفر إلى أن الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى إيجاد طرق جديدة لتطوير ذكاء الآلة وتوسيع نطاقه للتغلب على القيود الحالية.
قيود نماذج ما قبل التدريب
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، مثل GPT-3، على عملية “ما قبل التدريب” حيث يتم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة قبل ضبطها لمهام محددة. لكن هذه الطريقة تواجه تحديات متزايدة:
- تكلفة البيانات: جمع وتجهيز كميات هائلة من البيانات عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.
- التحيز في البيانات: قد تعكس البيانات المستخدمة في التدريب تحيزات موجودة في المجتمع، مما يؤدي إلى نتائج غير منصفة أو تمييزية.
- قابلية التوسع: يصبح تدريب نماذج أكبر وأكثر تعقيدًا أمرًا صعبًا للغاية مع زيادة حجم البيانات.
الحاجة إلى أساليب جديدة
يرى سوتسكيفر أن التغلب على هذه القيود يتطلب ابتكار أساليب جديدة لتدريب الذكاء الاصطناعي. ويشير إلى بعض الاحتمالات، مثل:
- التعلم بدون إشراف: تدريب النماذج على البيانات بدون تصنيفات أو إرشادات بشرية.
- التعلم المعزز: تدريب النماذج من خلال التفاعل مع بيئة افتراضية وتلقي مكافآت على الأداء الجيد.
- التعلم من خلال التفاعل البشري: دمج التفاعل البشري في عملية التدريب لتحسين دقة النماذج.
- التركيز على نماذج أصغر وأكثر كفاءة: بدلاً من السعي لإنشاء نماذج ضخمة، يمكن التركيز على تطوير نماذج أصغر يمكنها أداء مهام محددة بكفاءة عالية.
مستقبل الذكاء الاصطناعي
يعتقد سوتسكيفر أن انتهاء عصر ما قبل التدريب سيفتح الباب أمام جيل جديد من نماذج الذكاء الاصطناعي، أكثر كفاءة وقدرة على التعلم والتكيف. وستكون هذه النماذج قادرة على حل مشاكل أكثر تعقيدًا وتقديم حلول مبتكرة في مختلف المجالات.
من المتوقع أن يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تحولات جذرية في السنوات القادمة. وسيكون من المثير للاهتمام متابعة تطور هذه التكنولوجيا ورؤية كيف ستؤثر على حياتنا في المستقبل.
