التكنولوجيا التي تقف خلف «تشات جي بي تي» تحمل إمكانيات هائلة قد تفوق كل توقعاتنا. ما هو قادم في عالم الذكاء الاصطناعي سيجعل روبوتات المحادثة تبدو كأنها مجرد بداية بسيطة.

ثورة الذكاء الاصطناعي تتجاوز المحادثة

العالم على موعد مع تغييرات هائلة في مجالات عدة بفضل تطور الذكاء الاصطناعي. من تطوير بكتيريا قادرة على أكل البلاستيك وإنقاذ البيئة إلى إنتاج أدوية جديدة لعلاج أمراض مثل السرطان، وصولًا إلى روبوتات تساعدنا في حياتنا اليومية وسيارات تقود نفسها بشكل كامل. كل هذه الابتكارات تعتمد على التكنولوجيا التي تمثل الأساس لتطبيقات مثل «تشات جي بي تي»، لكنها تتجاوز مجرد روبوتات المحادثة بمراحل.

ما هي تقنية المحوّل؟

تم تقديم تقنية المحوّل لأول مرة في ورقة بحثية من باحثي جوجل عام 2017. سمحت هذه التقنية للحواسيب بفهم السياق والهيكل العميق لأي مجموعة من البيانات، مما جعلها قادرة على التنبؤ بالمعلومات القادمة. تعتمد التقنية على فهم العلاقة بين كل جزء من البيانات والأجزاء الأخرى داخل نفس المجموعة.

ساعد تطور الذكاء الاصطناعي في إطلاق تطبيقات مذهلة. على سبيل المثال، تعمل شركة «وايمو» على استخدام تقنية المحوّل لتحسين سياراتها ذاتية القيادة، بينما تستخدم شركة «إيفولوشناري سكيل» التكنولوجيا نفسها لتصميم جزيئات بروتينية جديدة يمكن أن تفتح آفاقًا غير مسبوقة في الطب والكيمياء.

تأثير واسع النطاق

منذ إطلاق ورقة البحث الأصلية، تم الاستشهاد بتقنية المحوّل في أكثر من 140,000 ورقة بحثية، مما يبرز أهميتها. ويمتد تأثيرها إلى قطاعات متعددة، مثل قطاع التكنولوجيا حيث أصبحت شركة «إنفيديا» من بين الأكثر قيمة عالميًا بفضل اعتمادها على هذه التقنية في رقائق الحواسيب. كما ساهمت في إنشاء مراكز بيانات جديدة، وهو ما أدى إلى زيادة استهلاك الطاقة وارتفاع تكاليفها.

من الترجمة إلى الفهم العام

يُعد تطور الذكاء الاصطناعي القائم على تقنية المحوّل تقدمًا مهمًا لأنه يتجاوز القدرات التقليدية للأنظمة السابقة التي كانت تعتمد على تحليل البيانات بشكل خطي دون القدرة على فهم السياق الكامل. على سبيل المثال، يمكن لنظام محوّل ترجمة جملة مثل «وصلت إلى البنك بعد عبور النهر» بدقة، حيث يفهم أن كلمة «البنك» تعني ضفة النهر وليس المؤسسة المالية، بناءً على السياق.

هذا الفهم العميق للعلاقات بين أجزاء البيانات يسمح لهذه الأنظمة بتوقع الخطوات القادمة بشكل أكثر دقة، مما يفتح المجال لاستخدامات جديدة تمامًا.

تطبيقات في الأبحاث العلمية

في مجال الأبحاث العلمية، تستخدم شركات مثل «إيفولوشناري سكيل» تقنية المحوّل لدراسة تركيبات البروتينات. على سبيل المثال، تمكنت الشركة من تطوير بروتين جديد يقوم بوظائف مشابهة لتلك التي تجعل قناديل البحر تضيء، ولكن بتركيب مختلف تمامًا. هذا النوع من الابتكار يمكن أن يؤدي إلى تصميم جزيئات جديدة تساعد في تطوير أدوية مخصصة لعلاج أمراض معينة أو إنتاج إنزيمات قادرة على تحليل المواد البلاستيكية.

تقنية المحوّل كانت أيضًا الأساس لتطوير «ألفا فولد»، النظام الذي طورته جوجل لفهم بنية البروتينات والذي حصل فريق تطويره على جائزة نوبل للكيمياء لعام 2024. هذه الإنجازات تفتح المجال لاستخدامات جديدة، مثل ابتكار مواد لم يسبق لها مثيل أو تصميم عقاقير تستهدف السرطان بشكل دقيق.

الروبوتات: من المحادثة إلى العمل

في مجال الروبوتات، تأخذ الشركات الناشئة تقنية المحوّل إلى مستوى جديد. تسعى شركة «فيزيكال إنتليجنس» إلى تطوير نموذج ذكاء اصطناعي عالمي يمكنه التحكم في أي نوع من الروبوتات لأداء أي مهمة. على سبيل المثال، تمكنت الشركة من تدريب ذراع روبوتية على طي الملابس دون تدخل بشري سوى توفير البيانات الأولية.

السيارات ذاتية القيادة

في مجال السيارات ذاتية القيادة، تُستخدم النماذج القائمة على تقنية المحوّل لتزويد الأنظمة بقدرات معرفية أوسع، مما يسمح للسيارات بالتعرف على الأشياء التي لم تتدرب عليها من قبل، مثل الحيوانات التي تعبر الطريق. شركات مثل «وايمو» و«نورو» تعمل على تحسين هذه التقنية لتطوير سيارات أكثر أمانًا وكفاءة.

حدود الذكاء الاصطناعي

على الرغم من التقدم الهائل، لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي تواجه تحديات. تعتمد هذه الأنظمة بشكل كبير على البيانات المتوفرة للتدريب، مما يعني أنها قد تكون محدودة بكمية ونوعية هذه البيانات. كما أن الاعتماد الكامل على الذكاء الاصطناعي في وظائف مثل القيادة الذاتية لا يزال بعيد المنال بسبب الحاجة إلى المزيد من الاختبارات والضمانات.

بداية رحلة طويلة

في حين أن تطور الذكاء الاصطناعي أظهر إمكانيات كبيرة، إلا أن الطريق أمامه لا يزال طويلًا. يتطلب تطوير الأنظمة لتناسب البيئات الواقعية استثمارات هائلة ووقتًا طويلاً. ومع ذلك، فإن التقدم المستمر في هذه التكنولوجيا يشير إلى أننا على أعتاب ثورة حقيقية.