قادة الفكر
مشروع MemPalace لميلا جوفوفيتش يهدف إلى حل مشكلة الذاكرة في الذكاء الاصطناعي
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
يفتح ملايين الناس نافذة محادثة يوميًا ويشرعون في شرح أنفسهم للذكاء الاصطناعي. يستمع بانتباه، ويولد ردًا ذكيا على الفور، ثم عندما تنتهي الجلسة، ينسى كل تفاصيل التفاعل.
مقياس هذا الطقس مخيف. يتعامل ChatGPT وحده مع أكثر من مليار استفسار يوميًا، مع أكثر من 800 مليون مستخدم نشط أسبوعيًا في أواخر عام 2025. وقد وصلت تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى أكثر من 16٪ من سكان العالم، وهو رقم لم يكن موجودًا بمعنى ما قبل ثلاث سنوات.
يدعم هذا النموذج بنية تحتية هائلة ذات ثمن بيئي متزايد: استهلكت مراكز البيانات في الولايات المتحدة 183 تيراواط ساعة من الكهرباء في عام 2024، أكثر من 4٪ من إجمالي استهلاك البلاد، أو ما يعادل تقريبًا الطلب السنوي على الكهرباء في باكستان.
نظرًا لعدم وجود ذاكرة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، يتم إنفاق نسبة كبيرة من هذه الطاقة على إعادة إنشاء السياق. التفسيرات المتكررة وإعادة تقديم المشاريع وتصريف السياق في بداية كل جلسة هي حسابات مبددة.
الذاكرة هي ما يتحول به الأداة إلى شريك
المرافقون الذكاء الاصطناعي لا يمتلكون ذاكرة مستمرة افتراضيًا. هذا لن يهم إذا استخدمنا الذكاء الاصطناعي مثل الحاسبة: أدخل رقمًا، احصل على نتيجة، انتقل.
لكن معظم الناس لا يستخدمونه بهذه الطريقة بعد الآن. لديهم محادثات طويلة ومتكررة وغنية بالسياق مع الذكاء الاصطناعي – يبنيون أشياء على مدار أسابيع أو أشهر، ويطورون لغة مشتركة و قرارات وتاريخ. يمكن أن تختلف كمية السياق التي يمكن للذكاء الاصطناعي الحفاظ عليه في أي وقت معين حسب مستوى الاشتراك.
حتى الآن، أثبت الذكاء الاصطناعي أنه أداة رائعة، ولكن منذ مراحل التطوير المبكرة، كان يهدف إلى أن يُعتبر رفيقًا. يتطلب ذلك الذاكرة. بدونها، سيستمر التقدم في التعافي.
تغير الذاكرة المستمرة ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله في الممارسة. يحصل المطور على ذكاء اصطناعي يحتفظ بالقرارات الهندسية والمنطق وراءها. يحصل الفريق على ذكاء اصطناعي يعرف تاريخ المشروع دون الحاجة إلى إعادة التوجيه. يحصل الكاتب على ذكاء اصطناعي جمع المعرفة حول عمله بمرور الوقت. يهم قدرة النموذج أقل من قدرته الفعلية على تجميع المعرفة حول الشخص الذي يستخدمه.
لماذا كان من الصعب حل هذه المشكلة
التحدي ليس فقط في التخزين ولكن في الاسترجاع. في النظرية، يمكنك تغذية كل محادثة سابقة في جلسة جديدة. لكن ذلك يصبح سريعًا غير معقول من الناحية الحاسوبية. نوافذ السياق، على الرغم من توسعها، ليست غير محددة. تصريف أشهر من محادثة غير منظمة في سؤال ليس فقط غير فعال ولكن أيضًا مضيعة للوقت والطاقة.
يقول باراس باندي، مهندس بيانات، صراحة عن الصعوبة الأساسية: “الذاكرة الاصطناعية هي في الواقع مشكلة إيمانية في الاسترجاع ملابس مشكلة تخزين. يمكنك الحفاظ على أي شيء، الجزء الصعب هو استرجاع الشريحة الصحيحة منه في وقت الاستدلال دون تخيل الفجوات. هذا هو نسخة أكثر صعوبة مما كنا نحله في أنظمة البيانات لسنوات، والمجال لا يزال في بدايته”.
تتضمن نهج الذاكرة الاصطناعية الحالية السماح للنظم بتحديد ما يستحق التذكر. لكن السماح للذكاء الاصطناعي بتحديد ما يهم غالبًا ما يلقي بالسياق الدقيق الذي جعل التبادل الأصلي قيمًا. تحافظ على الفكرة العامة ولكن تفقد كل محادثة حيث شرحتم مخاوفك الخاصة والبديل الذي فكرت فيه ورفضته.
السيناريو المثالي سيكون جعل المعلومات الصحيحة قابلة للعثور عليها في اللحظة الصحيحة.
ادخل MemPalace
هذا هو بالضبط المشكلة التي يهدف مشروع MemPalace، وهو مشروع مفتوح المصدر تم إطلاقه مؤخرًا، إلى حلها. بدلاً من تلخيص أو التخلص، يخزن المحادثات بالكامل ويبني هيكلاً قابلاً للتسجيل حولها، مستوحى من تقنية القصر التذكاري اليونانية القديمة، حيث كان الخطباء يضعون الأفكار في غرف محددة من مبنى متخيل لتذكرها لاحقًا.
ما يجعل MemPalace ملحوظًا ليس فقط جمال النهج. إنها النتائج. في المعايير الأكاديمية القياسية لاسترجاع الذاكرة الاصطناعية، سجل MemPalace أعلى الدرجات منشورة على الإطلاق لنظام مجاني، وهو يفعل ذلك أثناء تشغيله بالكامل على جهازك، بدون اشتراك، بدون اعتماد على السحابة، ولا حاجة إلى واجهة برمجة تطبيقات خارجية.
تتقاضى الخدمات التجارية المنافسة بين 20 و 250 دولارًا في الشهر مقابل وظائف مماثلة، وأحيانًا أسوأ أداء.
هذا الجمع بين الأداء الأفضل في فئته، والتشغيل المحلي بالكامل، والمجاني تمامًا غير عادي بما يكفي لتجذب الانتباه. وبما أنه يعمل على جهازك بدلاً من الخوادم عن بُعد، فإن كل استفسار تمرره عبر MemPalace هو استفسار لا يضيف إلى سجل الطاقة المتضخم لصناعة مراكز البيانات.
الصورة الأكبر
MemPalace هو مشروع واحد، لكنه يشير إلى شيء أكبر: الاعتراف بأن الذاكرة المستمرة ليست ميزة إضافية للنظم الاصطناعية، بل إنجاز أساسي للケースات الجديدة للاستخدام الاصطناعي.
تم بناء المشروع بواسطة فريق صغير، ميلا جوفوفيتش (نعم، الممثلة من Resident Evil)، وبن سيجمان، وكلوز، ويتم إدراجه على أنه لديه فقط سبعة تعديلات.
أن نظامًا يتفوق على المنتجات التجارية بفرق工程 مخصص يأتي من جهد متواضع إلى هذا الحد يقول شيئًا عن مكان وجود الصعوبة الحقيقية.
لم تكن المشكلة الحاسوبات أو الموارد. كانت نموذج أوضح لما تحتاج الذاكرة فعلاً إلى القيام به.
