قوانين التوسع وتبعاتها
أعلن ديمس حاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة ديب مايند، في قمة Axios AI+ في سان فرانسيسكو أن مستقبل الذكاء الاصطناعي العام يعتمد على دفع أنظمة الذكاء الحالية إلى أقصى إمكاناتها. وأوضح أن مبدأ “التوسّع إلى الحد الأقصى” هو الطريق الأقرب لتحقيق أنظمة قادرة على التفكير والتخطيط والتعلم بمستوى يشبه البشر. وأكد أن زيادة نطاق البيانات وقوة الحوسبة ليستا مجرد توسعات تقنية، بل يمكن أن تشكّل العمود الفقري للنظام النهائي للذكاء الاصطناعي. وتحدث عن أن إطلاق نموذج Gemini 3 يمثل خطوة ضمن مسار طويل يعتمد على ما يعرف بقوانين التوسّع، التي ترى أن مضاعفة البيانات والقدرات الحاسوبية تترجم مباشرة إلى تحسينات في الأداء.
وأوضح أن هذه الاستراتيجية ليست مجرد توسيع تقني، بل تشكّل الأساس في بناء أنظمة AGI كما تراها ديب مايند. وأشار إلى أن مسار المنافسة يعتمد على ضخ مراكز البيانات وتوسيع سعات المعالجات وسرعة الابتكار في بنية الذكاء الاصطناعي. كما أكد أن Gemini 3 هي خطوة ضمن مسار طويل يظل قائماً على مفهوم التوسع المستمر كمرتكز رئيسي.
وجهات نظر معاكسة
في المقابل، يرى يان ليكون، من أبرز العلماء في المجال والرئيس السابق لقطاع الذكاء الاصطناعي في Meta، أن التوسع وحده لا يكفي. وأشار إلى أن بعض المشاكل المعقدة تصبح أصعب عند زيادة الحجم، وأن الحلول قد تأتي من نماذج تركز على فهم العالم وتصور واقعي يعتمد على المكان والفيزياء والذاكرة الطويلة الأمد. يعمل ليكون على مشروع جديد يركّز على هذه الاتجاهات، مؤكدًا أن مستقبل الذكاء الاصطناعي قد يتطلب نماذج أكثر فهمًا للعالم لا مجرد نماذج لغوية موسّعة.
وتواصل ديب مايند الإيحاء بأن استمرار التوسع إلى أقصى مدى يشكل المسار الأساسي، وأنه حتى إن لم يكن الحل الكامل فإنه يمثل جزء لا يتجزأ من أي نظام AGI حقيقي. وفي هذه الخلاصة، يظل القطاع أمام سؤال جوهري: هل تستمر الشركات في تضخيم النماذج الحالية أم إعادة تقييم الأسس العلمية التي تقوم عليها أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
