Recursive Superintelligence تجمع 650 مليون دولار لتحقيق الذكاء الاصطناعي القادر على التحسين الذاتي

شركة Recursive Superintelligence الجديدة للذكاء الاصطناعي ظهرت من التخفي مع 650 مليون دولار في التمويل وهدف غير عادي: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على تحسين نفسها دون تدخل بشري مباشر.

تتولى الشركة الباحث والرائد في مجال الذكاء الاصطناعي ريتشارد سوشير، إلى جانب فريق مؤسس يتضمن باحثين بارزين من جوجل ديب مايند، أوبن آي آي، ميتا، والاكاديمية.

تدخل الشركة السوق في لحظة تحول سريع في صناعة الذكاء الاصطناعي من بناء نماذج لغة أكبر نحو تطوير أنظمة قادرة على التفكير والتعلم والبحث بشكل مستقل. في حين يظل معظم شركات الذكاء الاصطناعي مركزًا على تحسين أداء النماذج من خلال التدريب البشري وتعلم التعزيز، تسعى Recursive Superintelligence إلى شيء أكثر تجريبًا: التحسين الذاتي التكراري.

تم讨论 مفهوم التحسين الذاتي التكراري لفترة طويلة في دوائر الذكاء الاصطناعي كطريق محتمل نحو الذكاء الفائق. باختصار، الفكرة هي أن نظام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحدد نقاط الضعف في هيكله، ويولد مقاربات جديدة لحل تلك النقاط الضعف، واختبار النتائج، وتحسين نفسه بشكل مستمر في حلقة مفتوحة.

وفقًا لسوشير، فإن معظم أشكال البرمجة المساعدة بالذكاء الاصطناعي أو البحث الذي يتم توليده بواسطة الذكاء الاصطناعي لا يعتبر تحسينًا ذاتيًا حقيقيًا. بدلاً من ذلك، يجادل بأنه سيتطلب التحسين الذاتي الحقيقي أن يتم كامل دورة التخيل والتنفيذ والاختبار والتحسين بشكل مستقل.

رؤية ريتشارد سوشير الطويلة الأمد للذكاء الاصطناعي

ليس سوشير جديدًا على المشاريع الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. قبل تأسيس Recursive Superintelligence، أصبح معروفًا على نطاق واسع كشريك مؤسس ومدير تنفيذي لشركة You.com، وهي شركة بحث وتنمية بنية تحتية للذكاء الاصطناعي في الشركات التي ظهرت كمنافس مبكر للمحركات التقليدية للبحث.

حصلت You.com في البداية على الاهتمام لدمجها بين الذكاء الاصطناعي التخاطبي وبحث الويب سنوات قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي شائعًا. مع مرور الوقت، تطور الشركة نحو أدوات الذكاء الاصطناعي في الشركات، وواجهات برمجة التطبيقات، وأنظمة الذكاء الاصطناعي الموجهة إلى الإنتاجية.

قبل You.com، شغل سوشير منصب عالم رئيسي في شركة Salesforce (CRM ) وبنى سمعة كواحد من أكثر الباحثين استشهادًا في معالجة اللغة الطبيعية. ساهم عمله الأكاديمي في تقنيات أساسية في التضمين الكلماتي، والفهم اللغوي السياقي، وهياكل الشبكات العصبية التي ساهمت في تشكيل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة.

يبدو أن Recursive Superintelligence يمثل مرحلة مختلفة في مسيرة سوشير: أقل تركيزًا على نشر الذكاء الاصطناعي تجاريًا وأكثر تركيزًا على الكسوف الأساسي في الذكاء نفسه.

ومع ذلك، عارض سوشير وصف الشركة بأنها مختبر أبحاث صرف. لقد شدد على أن الشركة تهدف إلى تطوير منتجات تجارية ويعتقد أن التطبيقات العملية يمكن أن تظهر في غضون “أشهر، وليس سنوات”.

منهج المفتوح

من المفاهيم المركزية وراء Recursive Superintelligence هو ما يسميه الباحثون “المفتوح”.

بدلاً من تدريب النماذج نحو هدف محدد، تولد الأنظمة المفتوحة بيئات جديدة وتنظيمات وتكيفات جديدة. يأخذ هذا النهج الإلهام من التطور البيولوجي، حيث تتطور الكائنات الحية باستمرار استجابة للظروف المتغيرة والتحولات التكيفية.

عملت المؤسسة المشاركة تيم روكتاشيل سابقًا على أبحاث الذكاء الاصطناعي المفتوح في جوجل ديب مايند، بما في ذلك مشاريع تتضمن نماذج عالمية توليدية وأنظمة تتحسن ذاتيًا.

تضمن أحد الأمثلة التي ناقشها سوشير “فرق القوس القزح”، وهو مفهوم سلامة الذكاء الاصطناعي حيث يهاجم نظام ذكاء اصطناعي آخر بشكل مستمر لتحديد نقاط الضعف. بدلاً من الاعتماد على البشر لاختبار الحالات الحدية الضارة، يتطور نظامان ذكاء اصطناعي بشكل فعال ضد بعضهما البعض عبر ملايين التكرارات.

ت phảnل هذه الفكرة تحولًا أوسع يحدث عبر أبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة: استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها كجزء من البنية التحتية للتدريب والتقييم والسلامة.

الحوسبة قد تصبح الموارد الحاسمة

يؤكد إطلاق Recursive Superintelligence أيضًا على حقيقة أخرى متزايدة في مجال الذكاء الاصطناعي: أهمية البنية التحتية للحوسبة.

随着 نمو النماذج، تزداد تكاليف التدريب ومتطلبات الاستدلال بشكل كبير. إذا أصبحت أنظمة التحسين الذاتي التكراري قابلة للتطبيق في النهاية، قد تصبح الحوسبة أكثر أهمية بشكل استراتيجي لأن سرعة تقدم الذكاء الاصطناعي سترتبط مباشرةً بالقدرة على تخصيص قدرات المعالجة للدوائر التكرارية للتحسين الذاتي.

اقترح سوشير أن المجتمعات المستقبلية قد تواجه قرارات صعبة حول تخصيص موارد الحوسبة، مقارنةً بتحديد الأمراض أو المشاكل العلمية التي يجب أن تتلقى أكبر قدر من الاهتمام الحاسوبي.

يبرز هذا التموضع كيف أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تزداد ارتباطًا بالسياسة الجيوسياسية، وأنظمة الطاقة، وسلاسل توريد الشرائح الإلكترونية، والتنافس الوطني.

المستثمرون يواصلون الرهان على فرق الذكاء الاصطناعي المتقدمة

يعد حجم جولة التمويل ملحوظًا أيضًا بالنظر إلى مدى حداثة الشركة. يُذكر أن Recursive Superintelligence لديها أقل من 30 موظفًا ولم تصدر بعد منتجًا عامًا، ومع ذلك فقد حققت بالفعل تقييمًا بقيمة مليارات الدولارات.

ت phảnل الجولة اتجاهًا أوسع في رأس المال الاستثماري حيث أصبح المواهب البحثية في الذكاء الاصطناعي فئة أصول قيمة. يزيد المستثمرون بشكل متزايد من الرهانات على الفرق التي تتمتع بالائتمان التقني العميق، و特别 الباحثون المرتبطون بمنظمات مثل أوبن آي آي، ديب مايند، وميتا آي.

في العديد من الجوانب، يبدو أن السوق يتحول من تمويل المنتجات البرمجية إلى تمويل الكسوف المحتمل في بنية تحتية الذكاء نفسه.

ما زال من غير المؤكد ما إذا كان التحسين الذاتي التكراري سيتحقق في النهاية. يعتقد العديد من الباحثين أن هذا المفهوم يمكن أن يغير تمامًا طريقة تطوير الذكاء الاصطناعي، في حين يجادل آخرون بأن العوائق التقنية لا تزال هائلة.

لكن ظهور Recursive Superintelligence يشير إلى أن بعض أكثر الباحثين تأثيرًا في الصناعة يعتقدون الآن أن المرحلة القادمة من الذكاء الاصطناعي قد لا تتضمن ببساطة بناء نماذج أكثر ذكاءً بواسطة البشر. بدلاً من ذلك، قد تتضمن مشاركة أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر في تطورها الخاص.