ميدار.نت - سان فرانسيسكو

أعلنت شركة «أوبن ايْ آي» عن نسخة GPT-4 الجديدة من تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تعمل على تشغيل روبوت الدردشة الشهير.

وكانت الشركة الناشئة أطلقت في نهاية نوفمبر / تشرين الثاني بنجاح كبير واجهة تشات جي بي تي ChatGPT القادرة على إنشاء مختلف أنواع النصوص.

وقالت «أوبن ايْ آي» في بيان، إن نسخة GPT-4 نموذج رائع للوسائط المتعددة أقل مهارة من البشر في العديد من سيناريوهات الحياة الواقعية، ولكنها جيدة مثل البشر في أداء العديد من المهام المهنية والأكاديمية.

ويمكن للنسحة الجديدة، على سبيل المثال، اجتياز الامتحان ليصبح محامياً بدرجة جيدة مثل أعلى 10% من الناجحين، فيما كانت النسخة السابقة GPT 3.5 في مستوى أدنى 10%.

وتثير خوارزمية ChatGPT الكثير من الحماسة والجدل أيضاً، لأن الوصول إليها مجاني، ويستخدمها الملايين حول العالم لكتابة مقالات أو سطور من الشيفرة البرمجية، أو الإعلانات أو حتى ببساطة لاختبار قدراتهم.

وأثبتت الشركة التي تلقت مليارات الدولارات من «مايكروسوفت» أنها شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال نماذج إنشاء النصوص، وكذلك الصور، من خلال برنامج DALL-E الذي طورته.

وقال رئيس الشركة سام التمان مؤخراً، إن العمل جار على ما يسمى بالذكاء الاصطناعي «العام»، أي البرمجيات ذات القدرات الإدراكية البشرية.

وذكر في مدونة الشركة في 24 فبراير/ شباط: :مهمتنا هي ضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة - وهي أنظمة أكثر ذكاءً من البشر بشكل عام - مفيدة للبشرية جمعاء".

وتعد قدرات الوسائط المتعددة خطوة في هذا الاتجاه، على عكس الإصدارات السابقة، يمكن لنسخة GPT-4 معالجة النص والصور كذلك.

ومع ذلك، فإنها حالياً تولد النصوص فقط، وستكون متاحة على ChatGPT لكن من دون إمكانية تزويدها بالصور في الوقت الحالي.

الذكاء الاصطناعي التوليدي

تعتمد هذه التطبيقات على تقنية من تقنيات الذكاء الاصطناعي كان يجري تطويرها لسنوات وتُعرَف باسم (الذكاء الاصطناعي التوليدي) Generative AI.

وسمّيت بهذا الاسم لقدرتها على توليد محتوى جديد اعتماداً على بيانات موجودة سابقاً.

وتتراوح إمكانيات هذه التقنية من توليد الصور والأصوات والنصوص، إلى مقاطع الفيديو.

وتعمل التقنية على تدريب نموذج للذكاء الاصطناعي على مجموعة ضخمة من الإنتاج البشري، كالكتب والمقالات والرسومات، بحيث يستخدم النموذج هذه البيانات لتعلُّم الأنماط والعلاقات بين العناصر المختلفة الموجودة فيها.

وبعد التدرّب على البيانات يمكن استخدام النموذج لتوليد محتوىً جديد من خلال التنبؤ بالعنصر التالي ضمن سلسلة من العناصر المحتملة.

على سبيل المثال لا يفهم الذكاء الاصطناعي معنى عبارة بسيطة مثل “ذهب التلميذ إلى المدرسة”، لكن من خلال تدريبه على ملايين النصوص تتكون لديه قاعدة معرفية تتيح له تقدير بأن التلميذ هو فاعل، والمدرسة هي مكان وأنها يجب أن تأتي مجرورة ليس لأن الذكاء الاصطناعي يفهم ما هو الجر، لكن لأنه لاحظ أن الكلمات دائمًا ما تأتي مجرورة بعد “إلى” في النصوص التي تدرّب عليها.

ومن ثَم يُصبح النموذج بعد التدريب الكافي قادرًا على كتابة جملة مثلها حتى لو لم تكن تلك الجملة من ضمن البيانات التي تدرّب عليها سابقًا.

لهذا لو تم تدريب نموذج للذكاء الاصطناعي على مجموعة من البيانات تتضمن مقالاتٍ إخبارية، سيُصبح قادرًا على توليد مقالات جديدة تُشبهها بحيث لا يمكن تمييزها عن المقالات المكتوبة بشريًا. ويُعتبر توليد النصوص حقلًا من حقول تقنيات الذكاء الاصطناعي يعتمد على ما يُعرف بمعالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing.

وتعمل خدمات توليد الصور بطريقة مشابهة اعتمادًا على تقنية (الرؤية الحاسوبية) Computer Vision إذ يستطيع الذكاء الاصطناعي توليد صور جديدة اعتمادًا على صور موجودة سابقًا دُرِّب عليها. فلو دُرِّب النموذج على صور تحتوي على وجوه، يُصبح قادرًا على توليد صور وجوه جديدة لا تُشبه تلك التي تدرب عليها لكنها تبدو واقعية للغاية.

&nb