الذكاء الاصطناعي
#Flapping_Airplanes
#الذكاء_الاصطناعي
إطلاق Flapping Airplanes: مختبر ذكاء اصطناعي بتمويل 180 مليون دولار
شهد قطاع التقنية يوم الأربعاء إطلاق مختبر جديد للذكاء الاصطناعي يحمل اسم Flapping Airplanes، مدعوماً بتمويل أولي ضخم بلغ 180 مليون دولار من عمالقة الاستثمار مثل Google Ventures وSequoia وIndex. ويتميز هذا المشروع بفريق تأسيسي مثير للإعجاب وهدف طموح يسعى لإيجاد طرق لتدريب النماذج الكبيرة باستهلاك أقل للبيانات.
نهج جديد يتجاوز "توسيع النطاق"
ما يميز مشروع Flapping Airplanes ليس فقط حجم التمويل، بل الفلسفة التي يتبناها والتي وصفها ديفيد كان، الشريك في Sequoia، بأنها نقلة نوعية تتجاوز التركيز التقليدي للصناعة على "توسيع النطاق" (Scaling) وزيادة البيانات وقدرات المعالجة بشكل مستمر.
الفرق بين نموذج التوسع ونموذج البحث
أوضح ديفيد كان الفارق الجوهري بين النهج السائد ونهج المختبر الجديد:
- نموذج التوسع (Scaling Paradigm): يدعو لتخصيص موارد هائلة من المجتمع لتكبير النماذج اللغوية الحالية (LLMs) على أمل أن يؤدي ذلك للوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI). هذا النهج يركز على الانتصارات قصيرة المدى (1-2 سنة).
- نموذج البحث (Research Paradigm): يرى أننا بحاجة إلى 2-3 اختراقات بحثية للوصول لذكاء AGI، وبالتالي يجب تكريس الموارد لأبحاث طويلة الأمد قد تستغرق 5-10 سنوات لتؤتي ثمارها.
مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي
يهدف نهج البحث أولاً الذي تتبناه Flapping Airplanes إلى توزيع الرهانات زمنياً، مع الاستعداد للقيام بالعديد من المحاولات التي قد تكون احتمالية نجاحها منخفضة بشكل فردي، لكنها مجتمعة توسع مساحة البحث لما هو ممكن. وفي حين تتجه معظم الشركات نحو بناء خوادم ضخمة، يمثل هذا المختبر توجهاً معاكساً ومثيراً للاهتمام في السباق نحو الذكاء الاصطناعي العام.
الأسئلة الشائعة
هو مختبر جديد للذكاء الاصطناعي يهدف للوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI) عبر التركيز على الأبحاث طويلة الأمد بدلاً من مجرد زيادة حجم البيانات والمعالجة.
حصل المشروع على تمويل أولي بقيمة 180 مليون دولار من Google Ventures وSequoia وIndex.
بينما تركز معظم الشركات على توسيع النطاق (Scaling) لتحقيق مكاسب خلال 1-2 سنة، تركز Flapping Airplanes على اختراقات بحثية قد تستغرق 5-10 سنوات.
التعليقات 0
سجل دخولك لإضافة تعليق
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!