AGI يحتاج إلى نموذج للعالم: الواقع الحالي والآفاق
مؤخرًا، صرّح ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind، علنًا أن مسار تطوير النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT يحتاج إلى دمج نموذج للعالم (World Model) للوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام الحقيقي (AGI). وقد أثار هذا التصريح نقاشًا واسعًا في مجال الذكاء الاصطناعي.
لماذا يعتبر نموذج العالم أساسيًا؟
يرى هاسابيس أن النماذج اللغوية الكبيرة الحالية بارعة في معالجة البيانات متعددة الوسائط مثل النصوص والصور والفيديو، لكنها تفتقر إلى الفهم العميق للعالم الفيزيائي والعلاقات السببية والتخطيط طويل المدى واختبار الفرضيات. يهدف نموذج العالم إلى تمكين الذكاء الاصطناعي من بناء محاكاة داخلية لقوانين عمل العالم، بحيث يتمكن، مثل البشر، من التنبؤ بالنتائج وطرح فرضيات جديدة عبر المحاكاة الذهنية.
ويشير إلى أن قوانين التوسع (Scaling Laws) ما زالت سارية، لكن الاعتماد على زيادة القدرة الحاسوبية والبيانات فقط قد لا يكون كافيًا لتحقيق AGI؛ بل هناك حاجة إلى ابتكار رئيسي أو اثنين بمستوى AlphaGo. ويرى أن نموذج العالم هو الأرجح ليكون نقطة الاختراق.
التقدم البحثي في الشركات المختلفة
أصدرت Google DeepMind في أغسطس 2025 نظام Genie 3، الذي يمكنه توليد بيئات ثلاثية الأبعاد تفاعلية من النصوص، وهو تقدم ملحوظ في المحاكاة التوليدية لنماذج العالم. وكشف هاسابيس أن AGI المستقبلية ستمزج النماذج الكبيرة مع قدرات محاكاة العالم هذه لتكوين أنظمة أكثر قوة.
يستخدم نظام FSD من تسلا تقنيات مشابهة لنموذج العالم بالفعل، حيث يتنبأ بمشاهد القيادة إطارًا بإطار عبر ثماني كاميرات لتحقيق تخطيط القيادة الذاتية واتخاذ القرارات. وقد امتدت هذه التقنية أيضًا إلى الروبوت البشري Optimus، مما يتيح له فهم العالم الفيزيائي والتعامل معه.
أما إنفيديا فتوفر من خلال منصة المحاكاة الخاصة بها أدوات محاكاة العالم للعديد من شركات الروبوتات. أما يان لوكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي السابق في Meta، فقد أسس بعد مغادرته Meta مختبرات AMI Labs، التي تركز على نماذج العالم والذاكرة الدائمة لدعم أنظمة ذكاء أكثر تقدمًا.
التحديات والآفاق المستقبلية
يتوقع هاسابيس أن تحقيق AGI لا يزال يتطلب من 5 إلى 10 سنوات. يُعد نقص رقائق الحوسبة وقيود الطاقة من العوائق الرئيسية، لكن الذكاء الاصطناعي نفسه قد يسرع من تحقيق اختراقات في تكنولوجيا الطاقة. ويؤكد أن نموذج العالم، إلى جانب التعلم المستمر والذاكرة طويلة المدى والقدرة على التخطيط، هو ما سيمكن من تحقيق قدرات معرفية واسعة شبيهة بالإنسان.
عندما يتعلم الذكاء الاصطناعي ذاتيًا في بيئات المحاكاة حاليًا، يمكن أن تتحسن قدرته الاستدلالية بنسبة 20% إلى 30%، مما يظهر إمكانات نموذج العالم. ومع استمرار الفرق البحثية المختلفة في التقدم، ينتقل نموذج العالم من النظرية إلى الممارسة الهندسية، ويُتوقع أن يصبح ركيزة مهمة لتحقيق AGI.