«إيفولف» وابتكار خوارزميات رائدة
كشفت شركة Google DeepMind عن نموذج جديد يحمل اسم AlphaEvolve، وهو وكيل ترميزي تطوري مصمم لاكتشاف خوارزميات جديدة وحلول علمية بشكل مستقل.
وقد تم عرض هذا الإنجاز في ورقة بحثية بعنوان: «AlphaEvolve: وكيل ترميزي للاكتشاف العلمي والخوارزمي»، ويُعد هذا البحث خطوة أساسية نحو تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) بل وحتى الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI).
وعلى عكس الأساليب التقليدية التي تعتمد على التوليف الدقيق الثابت أو البيانات المصنفة بشرياً، يسلك AlphaEvolve مساراً مختلفاً تماماً—يرتكز على الإبداع الذاتي، والابتكار الخوارزمي، والتحسين المستمر للذات.
آلية عمل AlphaEvolve
في صميم AlphaEvolve يوجد نظام تطوري متكامل مدعوم بنماذج لغوية ضخمة (LLMs). هذا النظام لا يقتصر على توليد المخرجات، بل يقوم بإحداث «طفرات»، وتقييم، واختيار، وتحسين الشيفرة البرمجية عبر أجيال متعددة. يبدأ AlphaEvolve ببرنامج أولي، ويقوم بتحسينه تدريجياً من خلال إدخال تغييرات منظمة ومدروسة بعناية.
فهم الأسس العلمية لـ AlphaEvolve:
يعتمد AlphaEvolve في جوهره على مبادئ الحوسبة التطورية، وهي فرع من الذكاء الاصطناعي مستوحى من نظرية التطور البيولوجي. يبدأ النظام بتنفيذ أساسي لشيفرة تُعد بمثابة «كائن أولي»، ثم يقوم بتعديلها عبر أجيال متعددة من خلال إدخال تغييرات (طفرات)، وتقييم مدى كفاءة كل نسخة باستخدام دالة تسجيل دقيقة. وتُعتمد النماذج الأفضل أداءً كأساس للجيل التالي.
اكتشافات خوارزمية وتقدم رياضي
أظهر AlphaEvolve قدرة مذهلة على تحقيق اكتشافات جديدة في مسائل خوارزمية أساسية. من أبرز إنجازاته، اكتشاف خوارزمية جديدة لضرب مصفوفتين معقدتين من نوع 4×4 باستخدام 48 عملية ضرب عددية فقط، متفوقاً بذلك على نتيجة ستراتسن (Strassen) لعام 1969 التي بلغت 49 عملية ضرب، وكاسراً سقفاً نظرياً دام 56 عاماً. وقد تحقق هذا الإنجاز من خلال تقنيات تحليل التنسور المتقدمة التي تطورت تدريجياً عبر العديد من التكرارات، متجاوزاً العديد من المنهجيات المتقدمة الأخرى.
دلالات على الذكاء الاصطناعي العام والفائق
يُعد AlphaEvolve أكثر من مجرد أداة تحسين؛ بل يُمثل لمحة عن مستقبل يتمكن فيه الوكلاء الذكيون من ممارسة الإبداع الذاتي. إن قدرة هذا النظام على صياغة مشكلات مجردة وتصميم مناهج لحلها تمثل خطوة محورية نحو الذكاء الاصطناعي العام، إذ تتجاوز التنبؤ بالبيانات إلى مجالات التفكير المنظم، وتكوين الاستراتيجيات، والتكيف مع التغذية الراجعة—وهي سمات جوهرية للسلوك الذكي. يمثل AlphaEvolve تقدماً عميقاً ليس فقط في أدوات الذكاء الاصطناعي، بل في فهمنا لماهية الذكاء الآلي نفسه.
من خلال دمج البحث التطوري مع قدرات النماذج اللغوية في التفكير والتغذية الراجعة، يعيد AlphaEvolve تعريف ما يمكن للآلات اكتشافه ذاتيًا. وهو إشارة مبكرة ولكنها ذات دلالة على أن الأنظمة القادرة على تحسين ذاتها والتفكير العلمي الحقيقي لم تعد مجرد افتراضات نظرية.
وعلى المدى البعيد، يمكن تطبيق بنية AlphaEvolve على نفسها بصورة متكررة: أي أن تطور أدوات تقييمها، وتحسّن منطق الطفرات، وتُعيد صياغة دوال التقييم، وتُحسّن آليات تدريب النماذج التي تعتمد عليها. وتمثل هذه الحلقة المغلقة من التحسين الذاتي آلية تقنية للانطلاق نحو الذكاء الاصطناعي العام، حيث لا يقتصر دور النظام على إنجاز المهام، بل يشمل تحسين البنية التحتية ذاتها التي تمكّنه من التعلم والتفكير.
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
الوطن
منذ يوم واحد
- الوطن
«إيفولف» وابتكار خوارزميات رائدة
كشفت شركة Google DeepMind عن نموذج جديد يحمل اسم AlphaEvolve، وهو وكيل ترميزي تطوري مصمم لاكتشاف خوارزميات جديدة وحلول علمية بشكل مستقل. وقد تم عرض هذا الإنجاز في ورقة بحثية بعنوان: «AlphaEvolve: وكيل ترميزي للاكتشاف العلمي والخوارزمي»، ويُعد هذا البحث خطوة أساسية نحو تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) بل وحتى الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI). وعلى عكس الأساليب التقليدية التي تعتمد على التوليف الدقيق الثابت أو البيانات المصنفة بشرياً، يسلك AlphaEvolve مساراً مختلفاً تماماً—يرتكز على الإبداع الذاتي، والابتكار الخوارزمي، والتحسين المستمر للذات. آلية عمل AlphaEvolve في صميم AlphaEvolve يوجد نظام تطوري متكامل مدعوم بنماذج لغوية ضخمة (LLMs). هذا النظام لا يقتصر على توليد المخرجات، بل يقوم بإحداث «طفرات»، وتقييم، واختيار، وتحسين الشيفرة البرمجية عبر أجيال متعددة. يبدأ AlphaEvolve ببرنامج أولي، ويقوم بتحسينه تدريجياً من خلال إدخال تغييرات منظمة ومدروسة بعناية. فهم الأسس العلمية لـ AlphaEvolve: يعتمد AlphaEvolve في جوهره على مبادئ الحوسبة التطورية، وهي فرع من الذكاء الاصطناعي مستوحى من نظرية التطور البيولوجي. يبدأ النظام بتنفيذ أساسي لشيفرة تُعد بمثابة «كائن أولي»، ثم يقوم بتعديلها عبر أجيال متعددة من خلال إدخال تغييرات (طفرات)، وتقييم مدى كفاءة كل نسخة باستخدام دالة تسجيل دقيقة. وتُعتمد النماذج الأفضل أداءً كأساس للجيل التالي. اكتشافات خوارزمية وتقدم رياضي أظهر AlphaEvolve قدرة مذهلة على تحقيق اكتشافات جديدة في مسائل خوارزمية أساسية. من أبرز إنجازاته، اكتشاف خوارزمية جديدة لضرب مصفوفتين معقدتين من نوع 4×4 باستخدام 48 عملية ضرب عددية فقط، متفوقاً بذلك على نتيجة ستراتسن (Strassen) لعام 1969 التي بلغت 49 عملية ضرب، وكاسراً سقفاً نظرياً دام 56 عاماً. وقد تحقق هذا الإنجاز من خلال تقنيات تحليل التنسور المتقدمة التي تطورت تدريجياً عبر العديد من التكرارات، متجاوزاً العديد من المنهجيات المتقدمة الأخرى. دلالات على الذكاء الاصطناعي العام والفائق يُعد AlphaEvolve أكثر من مجرد أداة تحسين؛ بل يُمثل لمحة عن مستقبل يتمكن فيه الوكلاء الذكيون من ممارسة الإبداع الذاتي. إن قدرة هذا النظام على صياغة مشكلات مجردة وتصميم مناهج لحلها تمثل خطوة محورية نحو الذكاء الاصطناعي العام، إذ تتجاوز التنبؤ بالبيانات إلى مجالات التفكير المنظم، وتكوين الاستراتيجيات، والتكيف مع التغذية الراجعة—وهي سمات جوهرية للسلوك الذكي. يمثل AlphaEvolve تقدماً عميقاً ليس فقط في أدوات الذكاء الاصطناعي، بل في فهمنا لماهية الذكاء الآلي نفسه. من خلال دمج البحث التطوري مع قدرات النماذج اللغوية في التفكير والتغذية الراجعة، يعيد AlphaEvolve تعريف ما يمكن للآلات اكتشافه ذاتيًا. وهو إشارة مبكرة ولكنها ذات دلالة على أن الأنظمة القادرة على تحسين ذاتها والتفكير العلمي الحقيقي لم تعد مجرد افتراضات نظرية. وعلى المدى البعيد، يمكن تطبيق بنية AlphaEvolve على نفسها بصورة متكررة: أي أن تطور أدوات تقييمها، وتحسّن منطق الطفرات، وتُعيد صياغة دوال التقييم، وتُحسّن آليات تدريب النماذج التي تعتمد عليها. وتمثل هذه الحلقة المغلقة من التحسين الذاتي آلية تقنية للانطلاق نحو الذكاء الاصطناعي العام، حيث لا يقتصر دور النظام على إنجاز المهام، بل يشمل تحسين البنية التحتية ذاتها التي تمكّنه من التعلم والتفكير.
البلاد البحرينية
١٥-٠٥-٢٠٢٥
- البلاد البحرينية
ديب مايند تختبر نظاماً ذكياً يحل المسائل المعقدة
أعلنت شركة ديب مايند، التابعة لشركة قوقل والمتخصصة في أبحاث وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، عن تطوير نظام جديد أطلقت عليه اسم AlphaEvolve. وبحسب ما ذكرته تقارير تقنية، يعد هذا النظام نقلة نوعية في استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مسائل معقدة في مجالات الرياضيات وعلوم الحوسبة. وقالت الشركة إن AlphaEvolve يتمتع بقدرات متقدمة، والتي تتيح له اقتراح حلول لمشكلات تقنية وعلمية، معتمداً على آليات تقييم ذاتية، للتحقق من دقة الحلول المطروحة. ويتميز هذا النظام بقدرته على تقليل ظاهرة الهلوسة الرقمية، التي تعاني منها النماذج اللغوية الأخرى، وذلك من خلال إنشاء حلول متعددة لكل مسألة، ثم تقييمها داخلياً لاختيار الأنسب والأكثر دقة. وأشارت التقارير إلى أن AlphaEvolve يعتمد على تقنيات Gemini المتطورة، مما يمنحه تفوقاً واضحاً على الأساليب التقليدية المستخدمة في حل مسائل مشابهة. ويمكن للمستخدم تقديم مسألة محددة مدعومة بتعليمات أو معادلات أو شيفرات برمجية، وحتى مراجع علمية، ويقوم النظام بعد ذلك بمعالجتها وتحليلها تلقائياً باستخدام أدوات تقييم مدمجة، مما يسمح بالحصول على حلول بصيغة خوارزميات قابلة للتنفيذ. ونوهت التقارير إلى أنه رغم الإمكانيات المتقدمة، فإن AlphaEvolve لا يدعي القدرة على فهم أو شرح المفاهيم النظرية أو اللغوية، حيث يركز حصرياً على المهام القابلة للقياس البرمجي أو العددي، مثل تحسين الأنظمة، وتطوير حلول في علوم الحاسوب. وخلال اختباره، نجح AlphaEvolve في حل 75% من المسائل بإعادة اكتشاف أفضل الحلول المعروفة، كما تمكن من تقديم حلول محسنة في 20% من الحالات. وبينت التقارير أن النظام قد أظهر فعالية واضحة في تحسين كفاءة مراكز البيانات التابعة لقوقل، حيث تمكن من استرجاع ما يقارب 0.7% من الموارد الحاسوبية العالمية، واقتراح تحسينات قللت زمن تدريب نماذج Gemini بنسبة 1%. وعلى الرغم من أنه لا ينتظر منه تحقيق اكتشافات ثورية، فقد ساهم النظام في تحسين تصميم شرائح TPU المخصصة للذكاء الاصطناعي، وهي تحسينات كانت أدوات أخرى قد بدأت تلمح إليها. وأضافت التقارير أن شركة ديب مايند ترى أن AlphaEvolve سوف يساهم في تسريع وتيرة العمل البحثي، وتحرير أوقات الباحثين، للتركيز على التحديات الأكثر إبداعاً وتعقيداً. تم نشر هذا المقال على موقع
سياحة
١٢-٠٥-٢٠٢٥
- سياحة
'إيتورو' تتعاون مع غوغل لإطلاق حملة العلامة التجارية باستخدام تقنية الفيديو 'Veo 2'
أعلنت منصة التداول والاستثمار العالمية 'إيتورو' عن توصّلها إلى شراكة رائدة مع غوغل لإطلاق واحدة من أوائل الحملات الإعلانية على التلفزيون ومنصة يوتيوب التي يتم إنتاجها بالكامل باستخدام Veo 2، التقنية المتقدمة لإنشاء الفيديوهات من 'غوغل ديب مايند' Google DeepMind. وتمثل هذه الخطوة محطة فارقة في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع لسرد القصص الخاصة بالعلامات التجارية. وتتيح تقنية Veo 2 التي تم طرحها مؤخراً للجمهور، إنتاج مقاطع فيديو بجودة سينمائية يتم التحكم بها من خلال أوامر نصية ورموز بصرية. وتستخدم هذه التقنية الفريدة الذكاء الاصطناعي لمحاكاة الفيزياء الواقعية، وتوليد تعبيرات إنسانية طبيعية، ومستويات من الأداء تكون أقرب إلى الواقع، الأمر الذي من شأنه أن يفتح آفاقاً جديدة لسرد القصص بأسلوب غير مسبوق. وتعد حملة 'إيتورو' من بين أوائل الحملات الإعلانية في العالم التي يتم تنفيذها بالكامل باستخدام هذه التقنية. وإلى جانب فريق التسويق والإبداع في 'إيتورو'، تولى قيادة العملية الإبداعية للحملة لاسلو غال خبير صناعة الفيديوهات بالذكاء الاصطناعي، والمعروف بأعماله الرائدة في هذا المجال. وأسهم لاسلو بخليط فريد من الرؤية الفنية والقدرة التقنية العالية، ليتوصل بعدها إلى تعريف مبتكر لآفاق الإبداع البصري بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي، إلى جانب تحويل رؤية 'إيتورو' إلى واقع في مقطعين إعلانيين مدة كل واحد منهما 30 ثانية. وقال ياناي بوليتي، نائب رئيس التسويق للعلامة التجارية في 'إيتورو': 'يمثل الابتكار جزءاً لا يتجزأ من هوية 'إيتورو'، ليس فقط في كيفية تطوير منتجاتنا، بل أيضاً في الطريقة التي نروي بها قصة علامتنا. وفي هذه الحملة، ركّزنا على احتضان الذكاء الاصطناعي التوليدي بالكامل، حتى نتمكن من سرد قصتنا بأسلوب جريء وحيوي. لقد أثبتت تقنية Veo 2 أنها الأداة المثالية لتجسيد استراتيجيتنا التسويقية، من خلال إنتاج فيديوهات محلية جذابة بحركة واقعية وجودة عالية وبسرعة مذهلة. ويعزى الفضل في ذلك إلى التعاون مع شركة رائدة مثل غوغل، والعمل مع أبرز المبدعين في مجال الذكاء الاصطناعي، لنتمكن في نهاية المطاف من تجاوز الإعلانات التقليدية، واستكشاف آفاق جديدة عند تقاطع التكنولوجيا والإبداع. وبالتالي، فإن هذه الحملة ليست مجرد إعلان، بل إعلان يسلط الضوء على مستقبل التسويق'. وتم تصميم الحملة في مرحلتها الأولى لتتفاعل مع السوق الإيطالي، بالتعاون مع وكالة 'ماركيتينغ أرينا' Marketing Arena. وبحسب دراسة صادرة عن مؤسسة 'أيه سي آر آي' ACRI، فإن 28% من الإيطاليين تحت سن 44 يدّخرون من أجل السفر والترفيه، و20% من أجل شراء السلع المعمرة، بينما لا تتجاوز نسبة من يدخرون لبناء ثروة طويلة الأمد 10%، ما يعكس تركيزاً ملحوظاً على الأهداف الحياتية قصيرة المدى. وتماشياً مع هذه المعطيات، تتضمن الإعلانات التي أنتجها الذكاء الاصطناعي مشاهد لأحلام قريبة المنال، مثل القيادة في أرجاء توسكانا بسيارة رياضية، أو إقامة حفل زفاف فاخر على ضفاف بحيرة كومو، مما يعزز الرسالة الرئيسية للحملة تحت شعار 'استثمر في مستقبلك.' وانطلقت الحملة حالياً في السوق الإيطالي عبر مجموعة من المنصات الرقمية والتقليدية، بما في ذلك يوتيوب، والقنوات التلفزيونية، والتلفزيون المتصل بالإنترنت، واللوحات الخارجية، مع وجود خطط للتوسع في أسواق إضافية تعمل فيها 'إيتورو'.
