دراسة: الذكاء الاصطناعي يطوّر تقاليد اجتماعية شبيهة بالبشر

ذكرت دراسة جديدة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يطور بشكل عفوي تقاليد اجتماعية مشابهة لتلك التي يتبعها البشر، حسبما ذكرت صحيفة "الجارديان".
وأظهرت الدراسة المنشورة في مجلة "ساينس أدفانسيس" (Science Advances)
أنه عندما يتواصل وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعتمدون على النماذج
اللغوية الكبيرة (LLM) مثل ChatGPT في مجموعات دون تدخل خارجي، يمكنهم
البدء في تبنّي أشكال لغوية ومعايير اجتماعية بالطريقة نفسها التي يفعلها
البشر أثناء تفاعلهم الاجتماعي.
وقال المؤلف الرئيسي للدراسة، أرييل فلينت أشيري: "يختلف عملنا عن معظم
الأبحاث السابقة التي تناولت الذكاء الاصطناعي، حيث كانت تلك الأبحاث تعتبر
الذكاء الاصطناعي ككيان منفرد، بينما نحن نظرنا إليه ككائن اجتماعي".
اضافة اعلان
وأضاف أشيري: "معظم الأبحاث حتى الآن كانت تتعامل مع النماذج اللغوية
الكبيرة بشكل منفصل، لكن أنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي ستتضمن
في المستقبل العديد من الوكلاء المتفاعلين معاً".
وتابع: "أردنا أن نعرف: هل يمكن لهذه النماذج تنسيق سلوكها من خلال
تشكيل تقاليد، وهي اللبنات الأساسية للمجتمع؟ الجواب هو نعم، وما يفعلونه
معاً لا يمكن تقليصه إلى ما يفعلونه بمفردهم".
وتراوحت مجموعات الوكلاء الفرديين للنماذج اللغوية الكبيرة المستخدمة في
الدراسة من 24 إلى 100 وكيل، وفي كل تجربة، تم إقران وكيلين عشوائياً،
وطُلب منهما اختيار "اسم" من مجموعة من الخيارات، سواء كان حرفاً أو سلسلة
من الرموز.
عندما اختار الوكيلان الاسم نفسه، تم مكافأتهما، ولكن عندما اختارا
خيارات مختلفة، تم معاقبتهما وعُرضت عليهما اختيارات بعضهما البعض.
ورغم أن الوكلاء لم يكونوا على دراية بأنهم جزء من مجموعة أكبر، وأن
ذاكرتهم كانت محدودة بتفاعلاتهم الأخيرة فقط، فإن تقليداً مشتركاً في
التسمية نشأ بشكل عفوي عبر المجموعة دون وجود حل مُسبق، ما يحاكي المعايير
التواصلية في الثقافة البشرية.
التشابه مع البشر
من جانبه، قال المؤلف المشارك في الدراسة، أندريا بارونشيلي، إن انتشار السلوك يشبه عملية خلق كلمات ومصطلحات جديدة في مجتمعنا.
وأضاف بارونشيلي: "الوكلاء لا يقلدون قائداً. كلهم يحاولون التنسيق
بنشاط، ودائماً في أزواج. كل تفاعل هو محاولة فردية للاتفاق على تسمية، دون
أي رؤية شاملة".
وتابع: "إنه يشبه مصطلح (Spam). لم يتم تعريفه رسمياً، ولكن من خلال
جهود التنسيق المتكررة، أصبحت التسمية العالمية للبريد الإلكتروني غير
المرغوب فيه".
كما لاحظ الفريق تكوّن تحيزات جماعية بشكل طبيعي لا يمكن تتبعها إلى
وكلاء فرديين. وفي تجربة أخيرة، تمكنت مجموعات صغيرة من وكلاء الذكاء
الاصطناعي من توجيه المجموعة الأكبر نحو تقليد تسمية جديد.
وتم الإشارة إلى ذلك على أنه دليل على ديناميكيات الكتلة الحرجة، حيث
يمكن للأقلية الصغيرة، ولكن المصممة أن تؤدي إلى تغيير سريع في سلوك
المجموعة بمجرد أن تصل إلى حجم معين، كما يحدث في المجتمع البشري.
ورأى بارونشيلي أن الدراسة "تفتح أفقاً جديداً في أبحاث أمان الذكاء
الاصطناعي. إنها تُظهر عمق تداعيات هذه الفئة الجديدة من الوكلاء الذين
بدأوا في التفاعل معنا، وسيسهمون في تشكيل مستقبلنا".
وأردف بالقول: "فهم كيفية عملهم هو المفتاح لقيادة تعايشنا مع الذكاء
الاصطناعي، بدلاً من أن نكون خاضعين له. نحن ندخل إلى عالم حيث لا يقتصر
الأمر على أن الذكاء الاصطناعي يتحدث فقط، بل يتفاوض، ويتناغم، وأحياناً
يختلف بشأن السلوكيات المشتركة، تماماً كما نفعل نحن".- وكالات

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

السوسنة

منذ ساعة واحدة

• السوسنة

آبل تعيد بناء سيري لتواكب الذكاء الاصطناعي

السوسنة- تسعى شركة آبل إلى تصحيح مسارها في مجال الذكاء الاصطناعي، بعد الإخفاقات التي صاحبت إطلاق مزاياها الأولى في هذا المجال خلال العام الماضي.ووفقًا لتقرير موسّع من وكالة بلومبرغ، تركّز جهود الشركة حاليًا على إعادة تصميم مساعدها الرقمي 'سيري' بالكامل، بإصدار جديد يعتمد على نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، ويحمل داخليًا اسم 'سيري LLM'.وأشار التقرير إلى أن مشروع 'Apple Intelligence' واجه تحديات كبيرة، من أبرزها تردد كريج فيدريجي، رئيس قسم البرمجيات في آبل، في الاستثمار المبكر في تقنيات الذكاء الاصطناعي، إضافة إلى انطلاقة الشركة المتأخرة مقارنة بمنافسيها، حيث لم تبدأ آبل فعليًا تطوير المشروع إلا بعد إطلاق ChatGPT أواخر عام 2022. وأشارت بلومبرغ إلى أن جون جياناندريا، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في آبل، كان من المعارضين لفكرة المساعدات القائمة على الذكاء التوليدي، مؤكدًا لموظفيه أن المستخدمين غالبًا لا يرغبون في أدوات مثل ChatGPT، كما أن محاولات إدماج تقنيات الذكاء التوليدي في النسخة القديمة من سيري لم تُحقق النتائج المرجوة، وسط شكاوى من الموظفين بأن كل إصلاح تقني يتسبب بظهور مشكلات جديدة. ويبدو أن جياناندريا، الذي التحق بآبل قادمًا من جوجل عام 2018، لم يتمكن من التأثير في الدوائر القيادية للشركة، ولم يدافع بقوة للحصول على التمويل اللازم، بحسب التقرير. وقد اُستبعد جياناندريا من الإشراف على مشاريع سيري والروبوتات حديثًا، وسط حديث داخل الشركة عن توجه لوضعه على طريق التقاعد ، مع التخوف من مغادرة الفريق الذي جاء معه إلى آبل. وبهدف إنقاذ المشروع، تعمل آبل حاليًا على تطوير نسخة جديدة كليًا من سيري عبر فريق الذكاء الاصطناعي التابع لها في مدينة زيورخ، حيث تُبنى البنية الجديدة بالكامل على نموذج لغوي كبير لجعل المساعد أكثر قدرة على المحادثة، وفهم السياق، وتحليل المعلومات. وتسعى آبل إلى استخدام تقنيات تراعي الخصوصية، وتحسين جودة البيانات التي تُدرب بها نماذجها، من خلال مقارنتها محليًا مع رسائل البريد الإلكتروني للمستخدمين في أجهزة آيفون دون إرسال البيانات الأصلية إلى خوادمها. وتناقش الشركة أيضًا السماح لسيري الجديد بتصفح الإنترنت، وجمع البيانات من مصادر متعددة، مما يجعله أقرب إلى أدوات بحث ذكية مثل Perplexity، التي أشارت التقارير إلى أن آبل تدرس التعاون معها لإدماج مساعدها الذكي في سفاري. يُذكر أن آبل كانت قد بالغت في تسويق قدرات مزايا الذكاء الاصطناعي الخاصة بها Apple Intelligence عند إعلانها، خاصةً في ما يتعلق بتحسينات سيري، قبل أن تضطر لاحقًا إلى تأجيل إطلاق تلك المزايا. اقرأ المزيد عن:

البوابة

منذ 8 ساعات

• البوابة

دِل تكنولوجيز تكشف عن الجيل القادم من حلول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات بالتعاون مع إنفيديا

أعلنت شركة دِل تكنولوجيز، المدرجة في بورصة نيويورك تحت الرمز (DELL)، المزود الرائد عالمياً للبنية التحتية المركزية للذكاء الاصطناعي، عن ابتكارات في حل مصنع الذكاء الاصطناعي Dell AI Factory مع إنفيديا، تم تصميمها جميعاً لمساعدة الشركات على تسريع تبني الذكاء الاصطناعي وتحقيق القيمة خلال فترة زمنية أقصر. أهمية الذكاء الاصطناعي ومع مضي الشركات قدماً في جعل الذكاء الاصطناعي محوراً لاستراتيجيتها، وانتقالها من مرحلة التجريب إلى مرحلة التنفيذ، بات طلبها على مهارات وتقنيات الذكاء الاصطناعي المتاحة يتزايد بشكل كبير. وتواصل دِل وإنفيديا وتيرة الابتكار المتسارعة من خلال إجراء تحديثات على حل مصنع الذكاء الاصطناعي Dell AI Factory مع إنفيديا، بما في ذلك إضافة بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي، وحلول وخدمات تُسهّل عملية التنفيذ الكامل. وتُعزز بنية دِل التحتية ابتكار الذكاء الاصطناعي للمؤسسات من خلال تحسين الطاقة والكفاءة وقابلية التوسع. كما تُقدم شركة دِل تكنولوجيز الجيل التالي من حلول الحوسبة المتقدمة، وتخزين البيانات، وإدارة البيانات، والشبكات. تُبسّط خوادم Dell PowerEdge XE9780 وXE9785 المبردة بالهواء عملية التكامل مع مراكز بيانات المؤسسات الحالية، بينما تُسرّع خوادم Dell PowerEdge XE9780L وXE9785L المبردة بالسائل عملية النشر على نطاق واسع. وتدعم خوادم PowerEdge الجديدة ما يصل إلى 192 وحدة معالجة رسومية من طراز NVIDIA Blackwell Ultra مع تبريد سائل مباشر للشريحة، ويمكن تخصيصها بما يصل إلى 256 وحدة معالجة رسومية NVIDIA Blackwell Ultra لكل رف من رفوف Dell IR7000. وبصفتها خليفةً لأسرع حل ترقية من دِل على الإطلاق ، يمكن لخادم Dell PowerEdge XE9680، أن يقدم تدريباً أسرع بأربع مرات على نماذج اللغة الكبيرة، عند اقترنه مع معالج NVIDIA HGX™ B300 ذات الثماني قنوات. يوفر Dell PowerEdge XE9712 المزود ببطاقة رسومات NVIDIA GB300 NVL72 كفاءة عالية في التدريب على نطاق واسع، مع زيادة بنسبة 50 مرة في استنتاجات الذكاء الاصطناعي و5 مرات أفضل في الإنتاجية. وبفضل تقنية Dell PowerCool الجديدة، تساعد هذه المنصة الشركات على تحقيق كفاءة أعلى في استهلاك الطاقة. سيتوفر خادم Dell PowerEdge XE7745 مع وحدات معالجة الرسومات NVIDIA RTX Pro™ 6000 Blackwell Server Edition في يوليو 2025. ويوفر هذا الخادم المدعوم بتصميم معتمد من مصنع الذكاء الاصطناعي المؤسسي من إنفيديا (NVIDIA Enterprise AI Factory) منصة عالمية تساعد في تلبية احتياجات حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المادية والوكيلة مثل الروبوتات والتوائم الرقمية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط مع دعم ما يصل إلى 8 وحدات معالجة رسومات في هيكل 4U. تخطط دِل لدعم معالج NVIDIA Vera، مما يوفر سرعة وكفاءة وأداء أعلى. تعتزم دِل دعم منصة NVIDIA Vera Rubin بخادم Dell PowerEdge XE الجديد المصمم لأنظمة رفوف دِل المتكاملة القابلة للتطوير (Dell Integrated Rack Scalable Systems). ولربط كل شيء، قامت دِل بتوسيع محفظة حلولها لشبكات لتشمل محولات PowerSwitch SN5600 وSN2201 Ethernet التابعة لمنصة الشبكات NVIDIA Spectrum-X Ethernet، وNVIDIA Quantum-X800 InfiniBand. وتوفر هذه المحولات عالية الكثافة وسريعة الاستجابة سرعة نقل بيانات تصل إلى 800 جيجابت في الثانية، وهي الآن مدعومة بخدمات Dell ProSupport وخدمات النشر لتوفير إرشادات متخصصة في كل مرحلة من مراحل نشر الذكاء الاصطناعي. ويدعم مصنع دِل للذكاء الاصطناعي المعزز بحلول إنفيديا التصميم المعتمد لمصنع إنفيديا للذكاء الاصطناعي المؤسسي، والذي يتميز بقدرات دِل وإنفيديا في مجال الحوسبة والشبكات والتخزين وبرمجيات إنفيديا للذكاء الاصطناعي المؤسسي مما يوفر حل ذكاء اصطناعي متكامل تماماً من البداية إلى النهاية للمؤسسات. التطورات على منصة دِل لبيانات الذكاء الاصطناعي تعمل على إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي ولأن قوة الذكاء الاصطناعي تكمن في البيانات التي تُغذيه، فإن المؤسسات تحتاج إلى منصة مُصممة للأداء وقابلية التوسع. وتُتيح التطورات على منصة دِل لبيانات الذكاء الاصطناعي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول الدائم إلى بيانات عالية الجودة. تدعم خوادم Dell ObjectScale عمليات نشر ذكاء اصطناعي واسعة النطاق كما تساعد في تقليل التكلفة ومساحة مركز البيانات من خلال طرح نظام مُعرّف برمجياً أكثر كثافة. وتُعزز تكاملات شبكات NVIDIA BlueField-3 وSpectrum-4 الأداء وقابلية التوسع. أعلنت شركة دِل عن إطلاق حل متكامل يتضمن منصة إنفيديا لبيانات الذكاء الاصطناعي، لتسريع الرؤى المنسقة من البيانات وتسريع تطبيقات وأدوات الذكاء الاصطناعي الوكيل. سيدعم حل Dell ObjectScale بروتوكول S3/RDMA، ليحقق إنتاجية أعلى بنسبة تصل إلى 230%، وزمن استجابة أسرع بنسبة تصل إلى 80%، وحملاً أقل على وحدة المعالجة المركزية بنسبة 98% مقارنةً ببروتوكول S3 التقليدي، ما يُحسّن استخدام وحدة معالجة الرسومات. توفر منصة دِل لبيانات الذكاء الاصطناعي مع إنفيديا البنية التحتية والنماذج وسلاسل الأدوات المُدمجة في حل مُجزأ وقابل للتطوير بشكل مستقل، مُصمم لتقليل الوقت اللازم للوصول إلى أول رمز لأنظمة الذكاء الاصطناعي في المؤسسة. تحديثات البرمجيات تساعد المؤسسات على نشر الذكاء الاصطناعي الوكيل بسلاسة توفر منصة برامج إنفيديا للذكاء الاصطناعي للمؤسسات، والتي تتوفر مباشرة من دِل، للشركات إمكانية الابتكار في مصنع دل للذكاء الاصطناعي مع إنفيديا وذلك من خلال حل NVIDIA NIM، وخدمات NVIDIA NeMo المصغرة، وNVIDIA Blueprints، وNVIDIA NeMo Retriever لـ RAG ونماذج التفكير NVIDIA Llama Nemotron، وتطوير سير العمل الوكيل بسلاسة، وتسريع الوقت اللازم لتحقيق القيمة لنتائج الذكاء الاصطناعي. يمكن تبسيط عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الحرجة للأعمال وتوفير المرونة والأمان باستخدام حل Red Hat OpenShift الذي يتوفر من خلال مصنع دل للذكاء الاصطناعي مع إنفيديا. خدمات دِل المُدارة الجديدة تُبسّط العمليات وتُحقق نتائج أسرع تقوم خدمات دِل المُدارة الجديدة لمصنع الذكاء الاصطناعي مع NVIDIA بتبسيط عمليات الذكاء الاصطناعي من خلال إدارة حزمة حلول NVIDIA AI الكاملة، بما في ذلك منصات الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية وبرامج NVIDIA AI Enterprise. ويُدير خبراء خدمات دِل المُدارة عمليات المراقبة وإعداد التقارير وتحديث الإصدارات وترقيتها على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ما يُساعد فرق العمل المعنية على تجاوز محدودية الموارد والخبرات من خلال توفير دعم تقني فعال من حيث التكلفة وقابل للتطوير واستباقي. وجهات نظر: قال مايكل دِل، رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لشركة دِل تكنولوجيز: "نسعى جاهدين لتوفير الذكاء الاصطناعي لملايين العملاء حول العالم، كما نهدف إلى جعل الذكاء الاصطناعي متاحاً بشكل أكبر. ويمكن الآن للمؤسسات بفضل منصة مصنع دِل للذكاء الاصطناعي مع إنفيديا، إدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل عبر مختلف حالات الاستخدام، بدءاً من التدريب إلى النشر، وعلى أي نطاق." وقال جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا: ""تُعد مصانع الذكاء الاصطناعي بمثابة البنية التحتية للصناعة الحديثة، حيث أنها تعمل على توليد الذكاء اللازم لتشغيل العمل في مجالات الرعاية الصحية والتمويل والتصنيع. ونحن الآن، بالتعاون مع دِل تكنولوجيز، نقدم أوسع مجموعة من أنظمة Blackwell للذكاء الاصطناعي لخدمة مصانع الذكاء الاصطناعي في السحابات والمؤسسات وعلى الحافة أيضاً."

رؤيا نيوز

منذ 16 ساعات

• رؤيا نيوز

ورقة بحثية تكشف سراً جديداً لتفوق 'ديب سيك' على نماذج 'OpenAI'

في تطور لافت قد يعيد تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي العالمي، كشفت 'ديب سيك' عن تفاصيل جديدة حول نموذجها DeepSeek-V3، الذي نجح في تحقيق أداء يفوق بعض نماذج 'OpenAI'، مثل GPT-4.5. التفوق الصيني جاء باستخدام 2048 وحدة معالجة رسومية فقط – أي ما يعادل جزءاً يسيراً من الموارد التي تعتمدها كبرى الشركات. الورقة البحثية الأخيرة التي نشرتها الشركة تحت عنوان 'رؤى حول DeepSeek-V3″، توضح كيف يمكن للتصميم الذكي المشترك بين العتاد والبرمجيات أن يتجاوز حدود ما كان يُعتقد ممكناً في عالم الذكاء الاصطناعي. تصميم جديد وكفاءة غير مسبوقة يعتمد نموذج V3 على تقنية 'مزيج الخبراء' (MoE)، حيث يتم تفعيل 37 مليار معلمة فقط من أصل 671 مليار في كل عملية تنبؤ، مما يُخفض بشكل كبير من استهلاك الطاقة والحوسبة، ويجعل النموذج أكثر كفاءة من نماذج ضخمة مثل GPT-3.5 أو GPT-4. ولعل أبرز ما في التصميم هو تقنيات مثل الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA)، والتدريب فائق الكفاءة بدقة FP8، والتنبؤ التخميني المتعدد، وكلها تساهم في تقليل استخدام الذاكرة والتكلفة إلى مستويات غير مسبوقة. 6 ملايين دولار فقط لتكلفة التشغيل بحسب الورقة، تم تدريب النموذج باستخدام 2048 وحدة معالجة من نوع NVIDIA H800، بتكلفة لم تتجاوز 5.576 مليون دولار. وللمقارنة، تشير تقديرات إلى أن تدريب نماذج مشابهة لدى شركات منافسة يكلف مئات الملايين. وتبلغ تكلفة الاستدلال باستخدام النموذج 2.19 دولار لكل مليون رمز، مقارنة بـ 60 دولارًا في بعض الخدمات الأخرى، مما يخلق فارقاً ضخماً في اقتصاديات الذكاء الاصطناعي. تداعيات استراتيجية تسببت الكفاءة العالية لـ V3 من 'ديب سيك' في إحداث صدمة بأسواق التكنولوجيا، وأسهمت في هبوط سهم 'إنفيديا' بنسبة 18% في وقت سابق من هذا العام، مع تزايد الاهتمام بنماذج أكثر ذكاءً وأقل استهلاكاً للطاقة. كما جذب النموذج انتباه الشركات والمؤسسات الكبرى التي تسعى لتقنيات يمكن تشغيلها محلياً أو عبر أجهزة متوسطة، وهو ما يتيحه تصميم DeepSeek-V3. بخلاف النماذج التجارية المغلقة، أتاحت 'ديب سيك' نموذجها عبر منصات مفتوحة مثل 'Hugging Face' و'OpenRouter'، وحصد المشروع أكثر من 15 ألف تقييم على 'GitHub'، مع آلاف الإصدارات المعدّلة، في مشهد يعكس انتشاراً واسعاً عبر آسيا وأوروبا وأميركا الشمالية. قفزة في الأداء لم يتوقف الابتكار هنا، بل أطلقت الشركة في مارس الماضي تحديث DeepSeek-V3-0324، ليصل عدد معالم النموذج إلى 685 مليار، مع تحسينات واضحة في اختبارات مثل MMLU-Pro وAIME، إلى جانب أداء أقوى في اللغة الصينية وتوليد الواجهات الأمامية. الذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة جديدة في ضوء هذه التطورات، يبدو أن السباق لم يعد لمن يملك أكبر عدد من المعلمات أو وحدات المعالجة، بل لمن يستطيع تسخير الموارد بكفاءة غير مسبوقة. DeepSeek-V3 يقدم نموذجاً عملياً لمستقبل الذكاء الاصطناعي، حيث يتميز بكونه ذكي، قابل للتوسيع، ومنخفض التكلفة.