هذا الأسبوع في الذكاء الاصطناعي: يتحدث الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic عن توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي وتتوقع Google حدوث فيضانات

مرحبًا يا رفاق، مرحبًا بكم في النشرة الإخبارية المنتظمة للذكاء الاصطناعي الخاصة بـ TechCrunch. إذا كنت تريد أن يصل هذا إلى بريدك الوارد كل يوم أربعاء، فقم بالتسجيل هنا.

يوم الاثنين، جلس الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic، داريو أمودي، في مقابلة مدتها خمس ساعات مع مؤثر الذكاء الاصطناعي ليكس فريدمان. غطى الاثنان مجموعة من المواضيع، بدءًا من الجداول الزمنية للذكاء الفائق وحتى التقدم في تقنية Anthropic الرئيسية التالية.

لتوفير التحميل، قمنا بسحب النقاط البارزة.

وعلى الرغم من الأدلة التي تشير إلى عكس ذلك، يعتقد أمودي أن “توسيع نطاق” النماذج لا يزال طريقًا قابلاً للتطبيق نحو ذكاء اصطناعي أكثر قدرة. من خلال التوسع، أوضح أمودي أنه لا يعني فقط زيادة مقدار الحوسبة المستخدمة لتدريب النماذج، ولكن أيضًا زيادة أحجام النماذج – وحجم مجموعات تدريب النماذج.

وقال أمودي: “من المحتمل أن يستمر التوسع، وهناك بعض السحر فيه الذي لم نشرحه حقًا على أساس نظري بعد”.

ولا يعتقد أمودي أيضًا أن نقص البيانات سيشكل تحديًا أمام تطوير الذكاء الاصطناعي، على عكس بعض الخبراء. ويضيف أنه إما عن طريق توليد بيانات تركيبية أو استقراء من البيانات الموجودة، فإن مطوري الذكاء الاصطناعي سوف “يتغلبون” على القيود المفروضة على البيانات. (يبقى أن نرى ما إذا كانت المشكلات المتعلقة بالبيانات الاصطناعية قابلة للحل، كما سأشير هنا).

أمودي يفعل ندرك أن حوسبة الذكاء الاصطناعي من المرجح أن تصبح أكثر تكلفة على المدى القريب، ويرجع ذلك جزئيًا إلى التوسع. ويتوقع أن تنفق الشركات مليارات الدولارات على مجموعات لتدريب النماذج في العام المقبل، وبحلول عام 2027، ستنفق مئات المليارات. (في الواقع، يشاع أن شركة OpenAI تخطط لإنشاء مركز بيانات بقيمة 100 مليار دولار).

وكان أمودي صريحًا بشأن كيف أنه حتى أفضل النماذج لا يمكن التنبؤ بها بطبيعتها.

وقال: “من الصعب جدًا التحكم في سلوك النموذج – توجيه سلوك النموذج في جميع الظروف في وقت واحد”. “هناك جانب “اضرب الخلد”، حيث تضغط على شيء واحد وتبدأ هذه الأشياء الأخرى في التحرك أيضًا، والتي قد لا تلاحظها أو تقيسها.”

ومع ذلك، يتوقع أمودي أن شركة أنثروبيك – أو أي شركة منافسة – ستنشئ ذكاءً اصطناعيًا “فائق الذكاء” بحلول عام 2026 أو 2027 – وهو ما يتجاوز أداء “المستوى البشري” في عدد من المهام. وهو قلق بشأن الآثار المترتبة على ذلك.

وقال: “إن المعوقات المقنعة حقا تنفد لدينا بسرعة، والأسباب المقنعة حقا لعدم حدوث ذلك في السنوات القليلة المقبلة”. “أنا قلق بشأن الاقتصاد وتركيز السلطة. وهذا في الواقع ما يقلقني أكثر – إساءة استخدام السلطة”.

من الجيد إذن أنه في وضع يسمح له بفعل شيء حيال ذلك.

أخبار

تطبيق إخباري يعمل بالذكاء الاصطناعي: يهدف برنامج Particle لقارئ الأخبار المدعم بالذكاء الاصطناعي، والذي أطلقه مهندسون سابقون في تويتر، إلى مساعدة القراء على فهم الأخبار بشكل أفضل بمساعدة تقنية الذكاء الاصطناعي.

الكاتب يرفع: قامت Writer بجمع 200 مليون دولار بتقييم 1.9 مليار دولار لتوسيع منصة الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تركز على المؤسسات.

البناء على Trainium: أطلقت Amazon Web Services (AWS) برنامج Build on Trainium، وهو برنامج جديد سيمنح 110 ملايين دولار للمؤسسات والعلماء والطلاب الذين يبحثون في الذكاء الاصطناعي باستخدام البنية التحتية لـ AWS.

شركة Red Hat تشتري شركة ناشئة: استحوذت شركة Red Hat التابعة لشركة IBM على شركة Neural Magic، وهي شركة ناشئة تعمل على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي لتعمل بشكل أسرع على معالجات السلع ووحدات معالجة الرسومات.

غروك مجاني: تقوم X، المعروفة سابقًا باسم Twitter، باختبار نسخة مجانية من برنامج الدردشة الآلي الخاص بها والمسمى Grok.

الذكاء الاصطناعي لجرامي: تم ترشيح أغنية فرقة البيتلز “Now andthen”، والتي تم تحسينها باستخدام الذكاء الاصطناعي وتم إصدارها العام الماضي، لجائزتي جرامي.

أنثروبي للدفاع: تتعاون Anthropic مع شركة تحليل البيانات Palantir وAWS لتزويد وكالات الاستخبارات والدفاع الأمريكية بإمكانية الوصول إلى عائلة Anthropic’s Claude من نماذج الذكاء الاصطناعي.

مجال جديد: اشترت شركة OpenAI موقع Chat.com، لتضيف بذلك إلى مجموعتها من أسماء النطاقات البارزة.

ورقة بحثية للأسبوع

تدعي شركة Google أنها طورت نموذجًا محسنًا للذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالفيضانات.

ويمكن لهذا النموذج، الذي يعتمد على العمل السابق للشركة في هذا المجال، التنبؤ بظروف الفيضانات بدقة تصل إلى سبعة أيام مقدمًا في عشرات البلدان. من الناحية النظرية، يمكن للنموذج أن يعطي توقعات للفيضانات في أي مكان على الأرض، لكن جوجل تلاحظ أن العديد من المناطق تفتقر إلى البيانات التاريخية للتحقق من صحتها.

تقدم Google قائمة انتظار للوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) للنموذج لخبراء إدارة الكوارث والهيدرولوجيا. كما أنها توفر تنبؤات من النموذج من خلال منصة Flood Hub الخاصة بها.

كتبت الشركة في منشور بالمدونة: “من خلال إتاحة توقعاتنا عالميًا على Flood Hub… نأمل أن نساهم في مجتمع البحث”. “يمكن للمستخدمين والباحثين الخبراء استخدام هذه البيانات لإثراء المزيد من الدراسات والتحليلات حول كيفية تأثير الفيضانات على المجتمعات حول العالم.”

نموذج الاسبوع

أصدر رامي سيد، مطور الذكاء الاصطناعي، نموذجًا يحاكي لعبة Minecraft يمكن تشغيله على بطاقة Nvidia RTX 4090 واحدة.

على غرار نموذج “العالم المفتوح” الذي أطلقته شركة Decart الناشئة مؤخرًا، فإن نموذج Seid، المسمى Lucid v1، يحاكي عالم ألعاب Minecraft في الوقت الفعلي (أو بالقرب منه). بوزن يبلغ مليار معلمة، يستوعب Lucid v1 حركات لوحة المفاتيح والماوس ويولد إطارات، ويحاكي جميع الفيزياء والرسومات.

يعاني Lucid v1 من نفس القيود التي تعاني منها نماذج محاكاة الألعاب الأخرى. الدقة منخفضة جدًا، وتميل إلى “نسيان” تخطيط المستوى بسرعة – اقلب شخصيتك وسترى مشهدًا مُعاد ترتيبه.

لكن سيد وشريكها، أولين بوير بوهان، يقولان إنهما يخططان لمواصلة تطوير النموذج، وهو متاح للتنزيل وتشغيل العرض التوضيحي عبر الإنترنت هنا.

الاستيلاء على حقيبة

أصدر DeepMind، مختبر الذكاء الاصطناعي الرائد في Google، الكود الخاص بـ AlphaFold 3، وهو نموذج التنبؤ بالبروتين الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي.

تم الإعلان عن AlphaFold 3 قبل ستة أشهر، لكن DeepMind حجبت الكود بشكل مثير للجدل. وبدلاً من ذلك، فقد أتاح إمكانية الوصول عبر خادم ويب، مما أدى إلى تقييد عدد وأنواع التنبؤات التي يمكن للعلماء تقديمها.

رأى النقاد أن هذه الخطوة بمثابة محاولة لحماية المصالح التجارية لشركة DeepMind على حساب إمكانية التكرار. تقوم شركة Isomorphic Labs، التابعة لشركة DeepMind، بتطبيق AlphaFold 3، الذي يمكنه نمذجة البروتينات بالتنسيق مع جزيئات أخرى، لاكتشاف الأدوية.

والآن يمكن للأكاديميين استخدام النموذج لإجراء أي تنبؤات يريدونها، بما في ذلك كيفية تصرف البروتينات في وجود أدوية محتملة. يمكن للعلماء ذوي الانتماء الأكاديمي طلب الوصول إلى الكود هنا.