سبحان الله العظيم، الذي علّم الإنسان ما لم يعلم.
لطالما أبهرتنا الطبيعة بقوانينها وسلوكياتها، ليس فقط في عالم النبات والحيوان، بل حتى حين نسقط هذه القوانين على التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي. واليوم، يشهد العالم نقلة نوعية بفضل بحث جديد من شركة Sakana AI، يفتح الباب أمام تصور مختلف كليًا لطريقة تطور النماذج الذكية.
فكرة البحث: التزاوج بين النماذج بدلًا من التدريب التقليدي
الطريقة التي أعلنت عنها الشركة تحمل اسم M2N2، وهي مستوحاة بشكل مباشر من عملية التكاثر في الطبيعة.
الفكرة ببساطة:
- كل نموذج ذكاء اصطناعي يمثل “كائنًا رقميًا” يمتلك جينات خاصة به (وهي طبقات الشبكة العصبية والمعاملات).
- عند “تزاوج” نموذجين، يتم دمج هذه الجينات لإنتاج نموذج جديد يجمع بين خصائص النموذجين الأب والأم.
- المذهل أن هذا يحدث دون الحاجة لإعادة التدريب الكامل، بل يُورَّث الأداء والقدرات بشكل مباشر تقريبًا.
بهذا الشكل، يصبح لدينا نظام إيكولوجي رقمي Digital Ecosystem، تعمل فيه النماذج مثل الكائنات الحية:
- تتنافس.
- تتطور.
- تتزاوج.
- وتنتج نماذج جديدة أكثر قوة وتخصصًا.
مثال مبهر من التجربة
من أبرز التجارب التي ذكرتها الورقة:
- تم تزاوج نموذج متخصص في الصور والنصوص اليابانية مع نموذج آخر متخصص فقط في اللغة الإنجليزية.
- النتيجة: النموذج الجديد أصبح يفهم اليابانية والإنجليزية معًا بكفاءة عالية، رغم أنه لم يتدرّب أبدًا بشكل مباشر على هذه الثنائية!
هذا يثبت لأول مرة أن النماذج يمكن أن تتطور وتتوارث القدرات بطريقة مختلفة تمامًا عن التدريب المباشر المعروف لدينا.
الطبيعة دائمًا الملهمة
الملفت أن هذا الابتكار ليس معزولًا، بل يكمّل سلسلة طويلة من الخوارزميات التي استوحاها الإنسان من الطبيعة:
- خوارزميات النمل والنحل: التي ألهمت أساليب تحسين المسارات والبحث الجماعي.
- التعلم المعزز (Reinforcement Learning): المستمد من تعلم الحيوان تدريجيًا عبر المكافأة والعقاب.
- خوارزميات البحث في الأشجار (Breadth First Search): مستوحاة من سلوك الفروع في النباتات التي تتفرع بحثًا عن الضوء والحلول.
- خوارزمية البحث العميق (Depth First Search): التي تحاكي نمو الجذور في الأرض بحثًا عن الماء حتى أعمق نقطة.
كل هذه الأمثلة تؤكد أن التأمل في الكون والطبيعة يولّد أفكارًا أكثر إبداعًا من أي محاكاة بشرية بحتة.
ما الذي يعنيه هذا لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟
هذا البحث من Sakana AI لا يقدم مجرد تقنية جديدة، بل يفتح مسارًا مختلفًا تمامًا عن الطرق التقليدية في تطوير الذكاء الاصطناعي.
إذا كانت النماذج قادرة على “التزاوج” والتطور عبر بيئة رقمية، فهذا يعني أننا أمام عصر جديد:
- نماذج تتخصص بشكل أسرع.
- قدرات جديدة تنشأ من “التكامل” بدلًا من التدريب المتكرر المكلف.
- احتمالية نشوء نماذج ذات خصائص لم نتوقعها أصلًا.
إنها نقلة نوعية، وربما بداية مرحلة تجعل النماذج أقرب ما تكون إلى كائنات حية رقمية، تتطور وفق قوانين تشبه قوانين الطبيعة.
في النهاية، يمكن القول إن هذا البحث ليس مجرد خطوة تقنية، بل تجسيد لفكرة فلسفية عميقة: أن أسرار التطور والابتكار موجودة حولنا في الطبيعة، وما علينا سوى التدبر والنظر بعمق لاستلهامها في بناء المستقبل.
المصادر:
AI Models that Compete, Mate, and Evolve Like Living Organisms
اترك تعليقاً