في تحول جوهري في مجال الذكاء الاصطناعي، أعلن إيليا سوتسكيفر، المؤسس المشارك في شركة OpenAI، عن نهاية عصر التدريب المبدئي الذي يعتمد على جمع كميات ضخمة من البيانات النصية لتدريب النماذج الذكية في حديثه الأخير، الذي نقلته العديد من منصات التكنولوجيا.

وأشار سوتسكيفر إلى أن هذه الطريقة الحالية لن تواصل العمل على المدى الطويل، وستنتهي بسبب النقص المتوقع في البيانات المتاحة، وهو ما يثير تساؤلات كبيرة حول كيفية تدريب النماذج في المستقبل

التدريب المبدئي: ماذا يعني نهاية العصر؟

وأوضح سوتسكيفر، أن النماذج الحالية تعتمد بشكل كبير على كميات ضخمة من البيانات النصية، مثل التي تُستخدم في تدريب نماذج مثل GPT3 ولكن مع تزايد قدرة الحوسبة وتحسين الخوارزميات، ستواجه مجالات الذكاء الاصطناعي تحديًا في الحصول على المزيد من البيانات الجديدة نحن نعيش في عصر الإنترنت الواحد.

وقال سوتسكيفر، إن هذا يعنى أن البيانات التي نستخدمها قد أصبحت محدودة، وقد وصلنا إلى ذروة البيانات سيؤدي ذلك إلى ضرورة إعادة التفكير في كيفية تدريب النماذج، وإيجاد بدائل لهذه التقنية

الذكاء الاصطناعي يتحول إلى وكيل مستقل

وأكد على أن الذكاء الاصطناعي في المستقبل سيكون أكثر من مجرد أداة تفاعلية، كما تحدث سوتسكيفر عن تحول قادم في الذكاء الاصطناعي نحو أنظمة وكيلة قادرة على اتخاذ قرارات مستقلة في الوقت الذي تقتصر فيه النماذج الحالية على الردود الجاهزة بناءً على الأوامر، ستكون النماذج المستقبلية قادرة على التفكير واتخاذ المبادرة، مثل وكالة افتراضية قادرة على فهم السياق واتخاذ قرارات بناءً عليه هذه النقلة النوعية تعني أن الذكاء الاصطناعي لن يحتاج إلى إشراف مستمر من الإنسان، بل سيقوم بمهماته بشكل مستقل.

البيانات الاصطناعية: المفتاح لفتح أفق جديد في الذكاء الاصطناعي

ومع تزايد القيود المفروضة على البيانات الحقيقية المتاحة، أشار سوتسكيفر إلى أن أحد الحلول المهمة سيكون استخدام البيانات الاصطناعية هذه البيانات ستتم صناعتها باستخدام تقنيات المحاكاة والنماذج التوليدية التي يمكن أن تحاكي الواقع وتغطي الحالات النادرة أو التي يصعب جمع بيانات حقيقية بشأنها على سبيل المثال، قد يتم استخدام البيانات الاصطناعية لتدريب السيارات ذاتية القيادة على التعامل مع مواقف نادرة قد تكون غير موجودة في قواعد البيانات الحقيقية وهذا التطور قد يفتح آفاقًا جديدة لتحسين كفاءة الأنظمة الذكية في المستقبل

نهاية عصر البيانات: التحديات والفرص المستقبلية

والذكاء الاصطناعي يشهد مرحلة تحول كبيرة، حيث يسعى الباحثون لتطوير تقنيات جديدة للتغلب على نقص البيانات التقليدية ومع السعي نحو الوكلاء المستقلين واستخدام البيانات الاصطناعية، سيظل الذكاء الاصطناعي في رحلة مستمرة لتوسيع إمكانياته وتقديم حلول مبتكرة تتجاوز ما هو ممكن اليوم إن نهاية عصر التدريب المبدئي تفتح المجال للعديد من الفرص الجديدة، وستساهم هذه التطورات في دفع الذكاء الاصطناعي إلى مستويات غير مسبوقة من القدرة والفهم