من o1 إلى o3: كيف تعمل OpenAI على إعادة تعريف التفكير المعقد في الذكاء الاصطناعي

لقد أعاد الذكاء الاصطناعي التوليدي تعريف ما نعتقد أن الذكاء الاصطناعي قادر على فعله. فما بدأ كأداة للمهام البسيطة المتكررة أصبح الآن يحل بعضًا من أصعب المشكلات التي نواجهها. ولعبت OpenAI دورًا كبيرًا في هذا التحول، حيث قادت الطريق بنظام ChatGPT الخاص بها. أظهرت الإصدارات المبكرة من ChatGPT كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء محادثات تشبه المحادثات البشرية. توفر هذه القدرة لمحة عما كان ممكنًا مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. بمرور الوقت، تقدم هذا النظام إلى ما هو أبعد من التفاعلات البسيطة لمعالجة التحديات التي تتطلب التفكير المنطقي والتفكير النقدي وحل المشكلات. تبحث هذه المقالة في كيفية تحويل OpenAI لنظام ChatGPT من أداة محادثة إلى نظام يمكنه التفكير المنطقي وحل المشكلات.

o1: القفزة الأولى نحو التفكير الحقيقي

جاءت الخطوة الأولى لشركة OpenAI نحو التفكير المنطقي مع إصدار o1 في سبتمبر 2024. قبل o1، كانت نماذج GPT جيدة في فهم النص وتوليده، لكنها واجهت صعوبات في المهام التي تتطلب التفكير المنطقي المنظم. o1 غير ذلكتم تصميمه للتركيز على المهام المنطقية، وتقسيم المشاكل المعقدة إلى خطوات أصغر يمكن إدارتها.

وقد حقق o1 ذلك باستخدام تقنية تسمى سلاسل الاستدلال. وقد ساعدت هذه الطريقة النموذج على معالجة المشكلات المعقدة، مثل الرياضيات والعلوم والبرمجة، من خلال تقسيمها إلى أجزاء يسهل حلها. وقد جعل هذا النهج o1 أكثر دقة بكثير من الإصدارات السابقة مثل GPT-4o. على سبيل المثال، عند اختباره على مشكلات رياضية متقدمة، حل o1 83% من الأسئلة، بينما حل GPT-4o 13% فقط.

لم يأت نجاح o1 من سلاسل الاستدلال فحسب. فقد حسنت OpenAI أيضًا كيفية تدريب النموذج. فقد استخدموا مجموعات بيانات مخصصة تركز على الرياضيات والعلوم وطبقوا نماذج واسعة النطاق. التعلم التعزيزي. ساعد هذا o1 في التعامل مع المهام التي تتطلب عدة خطوات لحلها. وقد ثبت أن الوقت الحسابي الإضافي الذي تم إنفاقه على التفكير كان عاملاً رئيسيًا في تحقيق الدقة التي لم تتمكن النماذج السابقة من مطابقتها.

o3: رفع التفكير إلى المستوى التالي

بناءً على نجاح o1، تمتلك OpenAI الآن تم إطلاق o3. تم إصداره خلال "12 يومًا من OpenAI"في هذا الحدث، يأخذ هذا النموذج تفكير الذكاء الاصطناعي إلى المستوى التالي باستخدام أدوات أكثر ابتكارًا وقدرات جديدة.

أحد أهم الترقيات في o3 هي قدرته على التكيف. يمكنه الآن التحقق من إجاباته وفقًا لمعايير محددة، مما يضمن دقتها. تجعل هذه القدرة o3 أكثر موثوقية، خاصة للمهام المعقدة حيث تكون الدقة أمرًا بالغ الأهمية. فكر في الأمر كما لو كان لديك فحص جودة مدمج يقلل من فرص الأخطاء. الجانب السلبي هو أنه يستغرق وقتًا أطول قليلاً للوصول إلى الإجابات. قد يستغرق الأمر بضع ثوانٍ إضافية أو حتى دقائق لحل مشكلة مقارنة بالنماذج التي لا تستخدم المنطق.

مثل o1، تم تدريب o3 على "التفكير" قبل الإجابة. هذا التدريب يمكّن o3 من القيام بما يلي: الاستدلال بالتسلسل الفكري تستخدم OpenAI هذا النهج "سلسلة خاصة من الأفكار". وهو يسمح لـ o3 بتقسيم المشكلات والتفكير فيها خطوة بخطوة. عندما يُطلب من o3 الإجابة، فإنه لا يسارع إلى الإجابة. يستغرق الأمر بعض الوقت للنظر في الأفكار ذات الصلة وشرح أسبابها. بعد ذلك، يلخص أفضل استجابة يمكنه التوصل إليها.

من بين الميزات المفيدة الأخرى لـ o3 قدرته على تعديل مقدار الوقت الذي يقضيه في التفكير. فإذا كانت المهمة بسيطة، يمكن لـ o3 التحرك بسرعة. ومع ذلك، يمكنه استخدام المزيد من الموارد الحسابية لتحسين دقته للتحديات الأكثر تعقيدًا. هذه المرونة حيوية لأنها تتيح للمستخدمين التحكم في أداء النموذج بناءً على المهمة.

في الاختبارات المبكرة، أظهرت o3 إمكانات كبيرة. معيار ARC-AGIفي اختبار الذكاء الاصطناعي على مهام جديدة وغير مألوفة، سجلت o3 نسبة 87.5%. هذا الأداء هو نتيجة قوية، لكنه أشار أيضًا إلى المجالات التي يمكن للنموذج أن يتحسن فيها. في حين أنه كان رائعًا في مهام مثل الترميز والرياضيات المتقدمة، إلا أنه واجه أحيانًا مشاكل مع مشاكل أكثر وضوحًا. 

هل حققت شركة o3 الذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟

في حين أن o3 تعمل على تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من خلال تسجيل نقاط عالية في ARC Challenge، وهو معيار مصمم لاختبار المنطق والقدرة على التكيف، إلا أنها لا تزال أقل من مستوى الذكاء البشري. لقد قام منظمو ARC Challenge توضيح على الرغم من أن أداء o3 حقق إنجازًا مهمًا، إلا أنه مجرد خطوة نحو AGI وليس الإنجاز النهائي. ورغم أن O3 قادر على التكيف مع المهام الجديدة بطرق مبهرة، فإنه لا يزال يواجه مشاكل في التعامل مع المهام البسيطة التي يسهل على البشر إنجازها. وهذا يوضح الفجوة بين الذكاء الاصطناعي الحالي والتفكير البشري. فالبشر قادرون على تطبيق المعرفة في مواقف مختلفة، في حين لا يزال الذكاء الاصطناعي يعاني من هذا المستوى من التعميم. لذا، ورغم أن O3 يمثل تطوراً ملحوظاً، فإنه لا يتمتع بعد بالقدرة الشاملة على حل المشكلات اللازمة للذكاء الاصطناعي العام. ولا يزال الذكاء الاصطناعي العام يشكل هدفاً للمستقبل.

الطريق إلى الأمام

إن التقدم الذي أحرزته شركة o3 يمثل لحظة كبيرة بالنسبة للذكاء الاصطناعي. فهو قادر الآن على حل مشكلات أكثر تعقيدًا، بدءًا من البرمجة وحتى مهام التفكير المتقدمة. ويقترب الذكاء الاصطناعي من فكرة الذكاء الاصطناعي العام، والإمكانات هائلة. ولكن مع هذا التقدم تأتي المسؤولية. ونحن بحاجة إلى التفكير بعناية في كيفية المضي قدمًا. وهناك توازن بين دفع الذكاء الاصطناعي للقيام بالمزيد وضمان أمانه وقابليته للتطوير.

لا تزال شركة O3 تواجه تحديات. ومن أكبر التحديات التي تواجهها شركة O3 احتياجها إلى قدر كبير من قوة الحوسبة. إن تشغيل نماذج مثل O3 يتطلب موارد كبيرة، مما يجعل توسيع نطاق هذه التكنولوجيا أمرًا صعبًا ويحد من استخدامها على نطاق واسع. إن جعل هذه النماذج أكثر كفاءة هو المفتاح لضمان قدرتها على الوصول إلى إمكاناتها الكاملة. السلامة هي مصدر قلق أساسي آخر. فكلما زادت قدرة الذكاء الاصطناعي، زاد خطر العواقب غير المقصودة أو سوء الاستخدام. وقد نفذت شركة OpenAI بالفعل بعض تدابير السلامة، مثل "محاذاة متعمدة"، والتي تساعد في توجيه عملية اتخاذ القرار في النموذج فيما يتعلق باتباع المبادئ الأخلاقية. ومع ذلك، مع تقدم الذكاء الاصطناعي، ستحتاج هذه التدابير إلى التطور.
شركات أخرى ، مثل جوجل و ديب سيككما يعمل الباحثون على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي القادرة على التعامل مع مهام استدلالية مماثلة. ويواجهون تحديات مماثلة: التكاليف المرتفعة، وقابلية التوسع، والسلامة.

يحمل مستقبل الذكاء الاصطناعي وعدًا كبيرًا، لكن العقبات لا تزال قائمة. لقد وصلت التكنولوجيا إلى نقطة تحول، وسوف تحدد كيفية تعاملنا مع قضايا مثل الكفاءة والسلامة وإمكانية الوصول إلى المعلومات إلى أين ستتجه. إنها فترة مثيرة، لكن التفكير الدقيق مطلوب لضمان قدرة الذكاء الاصطناعي على تحقيق إمكاناته الكاملة.

الخط السفلي

يُظهر انتقال OpenAI من o1 إلى o3 مدى التطور الذي حققه الذكاء الاصطناعي في التفكير وحل المشكلات. فقد تطورت هذه النماذج من معالجة مهام بسيطة إلى معالجة مهام أكثر تعقيدًا، مثل الرياضيات المتقدمة والبرمجة. يتميز o3 بقدرته على التكيف، ولكنه لا يزال بعيدًا عن مستوى الذكاء الاصطناعي العام (AGI). فرغم قدرته على معالجة الكثير من المهام، إلا أنه لا يزال يواجه صعوبات في بعض المهام الأساسية ويحتاج إلى قوة حوسبة عالية.

إن مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق ولكنه محفوف بالتحديات. فالكفاءة وقابلية التوسع والسلامة تحتاج إلى الاهتمام. لقد أحرز الذكاء الاصطناعي تقدمًا مذهلاً، ولكن هناك المزيد من العمل الذي يتعين القيام به. إن التقدم الذي أحرزته OpenAI مع o3 يمثل خطوة كبيرة إلى الأمام، ولكن الذكاء الاصطناعي العام لا يزال في الأفق. إن كيفية تعاملنا مع هذه التحديات ستشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي.