مشروع ميلا جوفوفيتش MemPalace يهدف إلى حل مشكلة الذاكرة في الذكاء الاصطناعي

يفتح ملايين الناس نافذة محادثة يوميًا ويعtajنون في شرح أنفسهم للذكاء الاصطناعي (AI). يستمع باهتمام، ويولد जवابًا ذا صوت ذكي على الفور، ثم عندما تنتهي الجلسة، ينسى كل التفاصيل حول 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 بشكل معنوي قبل ثلاث سنوات.

دعم هذا النموذج بنية تحتية ضخمة مع ثمن بيئي متزايد: استهلكت مراكز البيانات في الولايات المتحدة 183 تيراوات 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 تلك الطاقة لإعادة إنشاء السياق. التفسيرات المتكررة، وإعادة تقديم المشاريع، وتصريف السياق في بداية كل جلسة هي حسابات مبددة.

الذاكرة هي ما يحول الأداة إلى شريك

المرافقون الذكاء الاصطناعي لا يملكون ذاكرة مستمرة افتراضيًا. هذا لن يهم إذا استخدمنا الذكاء الاصطناعي مثل الحاسبة: إدخال رقم، الحصول على نتيجة، الانتقال.

لكن معظم الناس لا يستخدمونه بهذه الطريقة بعد الآن. لديهم محادثات طويلة ومتكررة وذات سياق عميق مع الذكاء الاصطناعي – بناء الأشياء على مدار أسابيع أو أشهر، وتطوير لغة مشتركة وقرارات وتاريخ. يمكن أن تختلف كمية السياق التي يمكن للذكاء الاصطناعي الحفاظ عليها 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. تتطلب تلك الطموح ذاكرة. بدونها، سيستمر التقدم في إعادة التشغيل.

تغير الذاكرة المستمرة ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله في الممارسة. يحصل المطور على ذكاء اصطناعي يحتفظ بالقرارات المعمارية والlogic وراءها. يحصل الفريق على واحد يعرف تاريخ المشروع دون الحاجة إلى إعادة Briefing. يحصل الكاتب على واحد جمع المعرفة حول عمله بمرور الوقت. يهم قدرة النموذج أقل من ما إذا كان يمكنه في الواقع تجميع المعرفة حول الشخص الذي يستخدمه.

لماذا كان من الصعب حل هذه المشكلة

التحدي ليس فقط التخزين ولكن الاسترجاع. في النظرية، يمكنك تغذية كل محادثة سابقة في جلسة جديدة. ولكن ذلك يصبح سريعًا غير منطقي من الناحية الحسابية. نوافذ السياق، على الرغم من توسعها، ليست لا نهاية لها. تصريف أشهر من محادثة غير منظمة في سؤال ليس فقط غير فعال ولكن أيضًا يستهلك الوقت والطاقة.

يقول باراس باندي، مهندس البيانات، صعوبة الأساسية بكل بساطة: “ذاكرة الذكاء الاصطناعي هي في الواقع مشكلة إيمان بالاسترجاع متنكرة بمشكلة التخزين. يمكنك الحفاظ على أي شيء، الجزء الصعب هو استرجاع الشريحة الصحيحة منه في وقت الاستدلال دون تحريف الفجوات. هذا هو نسخة أكثر صعوبة مما كنا نحله في أنظمة البيانات لسنوات، والمجال لا يزال في بدايته”.

تتضمن نهج الذاكرة الحالية للذكاء الاصطناعي السماح للنظم بتحديد ما يستحق التذكر. ولكن السماح للذكاء الاصطناعي بتحديد ما يهم غالبًا ما يلقي بالضبط السياق الدقيق الذي جعل التبادل الأصلي قيمًا. تحتفظ بالفكرة العامة ولكن تفقد كل محادثة حيث أوضحت مخاوفك الخاصة، والبديلات التي فكرت فيها ورفضتها.

السيناريو المثالي سيكون جعل المعلومات الصحيحة قابلة للعثور عليها في اللحظة المناسبة.

ادخل MemPalace

هذا هو بالضبط المشكلة التي يهدف إليها MemPalace ، وهو مشروع مفتوح المصدر تم إطلاقه مؤخرًا. بدلاً من تلخيص أو إلقاء، يحفظ المحادثات بالكامل ويبني هيكلاً قابلًا للتنقل حولها، مستوحى من تقنية القصر التذكاري اليونانية القديمة، حيث كان الخطباء يضعون الأفكار في غرف محددة من بناء متخيل لتذكرها لاحقًا.

ما يجعل MemPalace ملحوظًا ليس فقط جمال النهج. إنه النتائج. في المعايير الأكاديمية القياسية لاسترجاع الذاكرة الاصطناعية، سجل MemPalace أعلى النقاط المنشورة على الإطلاق لنظام مجاني، ويفعل ذلك أثناء تشغيله بالكامل على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، بدون اشتراك، بدون اعتماد على السحابة، ولا حاجة إلى واجهة برمجة تطبيقات خارجية.

تتقاضى خدمات تجارية منافسة بين 20 و 250 دولارًا في الشهر مقابل وظيفة مماثلة، وأحيانًا أسوأ أداء.

أن هذا الجمع بين الأداء من الدرجة الأولى، والتشغيل الكامل على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، وبكامل حرية الاستخدام، أمر غير عادي بما يكفي ليكون يستحق الانتباه. وبما أن تشغيله على جهاز الكمبيوتر الخاص بك بدلاً من الخوادم عن بُعد، فإن كل استفسار توجيهه من خلال MemPalace هو استفسار لا يضيف إلى سجل الطاقة المتضخم لصناعة مراكز البيانات.

الصورة الأكبر

MemPalace هو مشروع واحد، ولكنه يشير إلى شيء أكبر: الاعتراف بأن الذاكرة المستمرة ليست ميزة إضافية متميزة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، إنما هي إنجاز أساسي لاستخدامات الذكاء الاصطناعي الجديدة.

تم بناء المشروع بواسطة فريق صغير، ملا جوفوفيتش (نعم، الممثلة من ريزدنت إيفل)، بن سيجمان، وكلوز، ويتم سرد أنه يحتوي على فقط سبعة التزامات.

أن نظامًا يتفوق على المنتجات التجارية بفرق工程ية مخصصة جاء من جهد رقيق مثل هذا يقول شيئًا حول مكان وجود الصعوبة الحقيقية.

لم تكن المشكلة الكمبيوتر أو الموارد. كان نموذج أ_CLEAR لما يجب أن تفعله الذاكرة بالفعل.