كان ريتشارد سوشر شخصية رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي لبعض الوقت، واشتهر بتأسيس شركة You.com الناشئة لروبوتات الدردشة، وقبل ذلك عمله على Imagenet. وهو الآن ينضم إلى الجيل الحالي من شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة التي تركز على الأبحاث مع شركة Recursive Superintelligence، وهي شركة ناشئة مقرها سان فرانسيسكو خرجت من السرية يوم الأربعاء بتمويل قدره 650 مليون دولار.
انضم إلى سوشر في المشروع الجديد مجموعة من الباحثين البارزين في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك بيتر نورفيج والمؤسس المشارك لشركة كريستا تيم شي. إنهم يعملون معًا على إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يتحسن ذاتيًا بشكل متكرر، وهو نموذج يمكنه تحديد نقاط الضعف الخاصة به بشكل مستقل وإعادة تصميم نفسه لإصلاحها، دون تدخل بشري – وهو الكأس المقدسة القديمة لأبحاث الذكاء الاصطناعي المعاصرة.
لقد تحدثت معه على Zoom بعد الإطلاق، وبحثت في النهج الفني الفريد لـ Recursive ولماذا لا يفكر في هذا المشروع الجديد باعتباره مختبرًا جديدًا، وهو مصطلح غير رسمي لجيل جديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تعطي الأولوية للبحث على بناء المنتجات.
تم تحرير هذه المقابلة من أجل الطول والوضوح.
نسمع كثيرًا عن التكرار هذه الأيام! يبدو الأمر وكأنه هدف شائع جدًا عبر المختبرات المختلفة. ما الذي تعتبره نهجك الفريد؟
نهجنا الفريد هو استخدام الانفتاح للوصول إلى التحسين الذاتي المتكرر، وهو ما لم يحققه أحد بعد. إنه هدف بعيد المنال بالنسبة لكثير من الناس. يفترض الكثير من الأشخاص أن هذا يحدث بالفعل عندما تقوم بإجراء بحث تلقائي. كما تعلمون، يمكنك أن تأخذ الذكاء الاصطناعي وتطلب منه تحسين شيء آخر، والذي يمكن أن يكون نظامًا للتعلم الآلي، أو مجرد رسالة تكتبها، أو، كما تعلم، أيًا كان، أليس كذلك؟ لكن هذا ليس تحسينًا ذاتيًا متكررًا. هذا مجرد تحسن.
ينصب تركيزنا الرئيسي على بناء ذكاء فائق متكرر ومحسن ذاتيًا على نطاق واسع، مما يعني أن عملية التفكير والتنفيذ والتحقق من صحة الأفكار البحثية بأكملها ستكون تلقائية.
أولاً [it would automate] أفكار بحثية للذكاء الاصطناعي، وفي النهاية أي نوع من الأفكار البحثية، حتى في النهاية في المجالات المادية. لكنها تكون قوية بشكل خاص عندما يعمل الذكاء الاصطناعي على نفسه، ويطور نوعًا جديدًا من الوعي الذاتي بأوجه قصوره.
لقد استخدمت مصطلح مفتوح – هل لهذا معنى تقني محدد؟
إنه كذلك. في الواقع، تيم روكتاشيل، أحد مؤسسينا، قاد فرق الانفتاح والتطوير الذاتي في Google DeepMind وعمل بشكل خاص على النموذج العالمي Genie 3، وهو مثال رائع على الانفتاح. يمكنك إخباره بأي مفهوم، أي عالم، أي وكيل، وهو يقوم فقط بإنشائه، وهو تفاعلي.
في التطور البيولوجي، تتكيف الحيوانات مع البيئة، ثم تتكيف الحيوانات الأخرى بشكل مضاد مع تلك التكيفات. إنها مجرد عملية يمكن أن تتطور لمليارات السنين، والأشياء المثيرة للاهتمام تستمر في الحدوث، أليس كذلك؟ هذه هي الطريقة التي طورنا بها عيوننا [heads].
مثال آخر هو فريق قوس قزح، من ورقة أخرى من تيم. هل سمعت عن الفريق الأحمر؟
في الأمن السيبراني يعني—
لذلك، يجب أيضًا تنفيذ الفريق الأحمر في سياق LLM. في الأساس تحاول أن تجعل LLM يخبرك بكيفية بناء قنبلة، وتريد التأكد من أنها لا تفعل ذلك.
الآن، يمكن للبشر الجلوس هناك لفترة طويلة والتوصل إلى أمثلة مثيرة للاهتمام لما لا ينبغي للذكاء الاصطناعي أن يقوله. ولكن ماذا لو اختبرت هذا الذكاء الاصطناعي الأول مع ذكاء اصطناعي ثانٍ، وأصبح لدى الذكاء الاصطناعي الثاني الآن مهمة إنشاء الذكاء الاصطناعي الأول [try to] قل كل الأشياء السيئة المحتملة. ومن ثم يمكنهم التحرك ذهابًا وإيابًا لملايين التكرارات.
يمكنك في الواقع السماح لاثنين من أنظمة الذكاء الاصطناعي بالتطور معًا. يستمر أحدهما في مهاجمة الآخر، ثم لا يأتي بزاوية واحدة فحسب، بل بالعديد من الزوايا المختلفة، ومن هنا تشبيه قوس قزح. ومن ثم يمكنك تلقيح أول ذكاء اصطناعي، وتصبح أكثر أمانًا وأمانًا. كانت هذه فكرة من تيم روكتايشل، وهي تُستخدم الآن في جميع المختبرات الكبرى.
كيف تعرف متى يتم ذلك؟ أفترض أن الأمر لم يتم أبدًا.
بعض هذه الأشياء لن يتم القيام بها أبدًا. يمكنك دائمًا أن تصبح أكثر ذكاءً. يمكنك دائمًا أن تتحسن في البرمجة والرياضيات وما إلى ذلك. هناك بعض الحدود للذكاء؛ أنا في الواقع أحاول إضفاء الطابع الرسمي عليها الآن، لكنها أرقام فلكية. نحن بعيدون جدًا عن تلك الحدود.
باعتبارك أحد المختبرين الجدد، يبدو الأمر وكأنك من المفترض أن تفعل شيئًا لا تفعله المختبرات الكبرى. لذا فإن جزءًا من المعنى الضمني هنا هو أنك لا تعتقد أن المعامل الرئيسية ستصل إلى مؤشر القوة النسبية [recursive self-improvement] من خلال القيام بما يفعلونه. هل هذا عادل أن أقول؟
لا أستطيع حقًا التعليق على ما يفعلونه، لكنني أعتقد أننا نتعامل مع الأمر بشكل مختلف. نحن نتبنى حقًا مفهوم الانفتاح، ويركز فريقنا بالكامل على هذه الرؤية. وقد قام الفريق بالبحث في هذا الأمر وإعداد الأوراق البحثية في هذا المجال على مدار العقد الماضي. ويتمتع الفريق بسجل حافل في دفع المجال إلى الأمام بشكل كبير وشحن المنتجات الحقيقية. كما تعلمون، قام تيم شي بتحويل كريستا إلى وحيد القرن. كان جوش توبين من أوائل الأشخاص في OpenAI، وفي النهاية قاد فرق Codex وفرق البحث العميق.
في الواقع، أعاني أحيانًا قليلًا مع فئة نيولاب هذه. أشعر أننا لسنا مجرد مختبر. أريد أن نصبح شركة قابلة للحياة حقًا، وأن يكون لدينا حقًا منتجات مذهلة يحب الناس استخدامها، ولها تأثير إيجابي على الإنسانية.
إذن متى تخطط لشحن منتجك الأول؟
لقد فكرت في ذلك كثيرا. لقد أحرز الفريق الكثير من التقدم، وقد نتمكن في الواقع من تغيير الجداول الزمنية عما افترضناه في البداية. لكن نعم، ستكون هناك منتجات، وسيتعين عليك الانتظار أرباعًا، وليس سنوات.
إحدى الأفكار حول التحسين الذاتي العودي هي أنه بمجرد أن يكون لدينا هذا النوع من النظام، يصبح الحساب هو المورد المهم الوحيد. كلما قمت بتشغيل النظام بشكل أسرع، كلما تحسن بشكل أسرع، ولا يوجد نشاط بشري خارجي سيحدث فرقًا حقيقيًا. إذن يصبح السباق هو: ما مقدار قوة المعالجة التي يمكننا رميها في هذا؟ هل تعتقد أن هذا هو العالم الذي نتجه نحوه؟
لا ينبغي الاستهانة بالحساب. أعتقد أنه في المستقبل، سيكون السؤال المهم حقًا هو: ما مقدار الحوسبة التي تريد البشرية إنفاقها لحل أي مشكلة؟ هذا هو السرطان وهذا هو الفيروس، أيهما تريد حله أولاً؟ ما مقدار الحساب الذي تريد منحه إياه؟ وتصبح مسألة تخصيص الموارد في نهاية المطاف. سيكون أحد أكبر الأسئلة في العالم.
عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. هذا لا يؤثر على استقلالنا التحريري.
اكتشاف المزيد من صحيفة في بي دبليو الشاملة
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
