في الآونة الأخيرة، تم تحقيق اختراقات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي! أظهر وكيل Genius الذي طوره فريق Verses قدرات تعليمية مذهلة وكفاءة في الألعاب في لعبة Pong الكلاسيكية، متجاوزًا أفضل اللاعبين البشريين ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى مع 10% فقط من البيانات وساعتين من وقت التدريب. وهذا لا يسجل رقمًا قياسيًا جديدًا لكفاءة تعلم الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يوفر أيضًا إلهامًا جديدًا لاتجاه البحث والتطوير المستقبلي لعملاء الذكاء الاصطناعي، وتستحق آلية التعلم الفعالة ومبادرتها دراسة متعمقة.
مؤخرًا، حقق وكيل Genius الذي طوره فريق Verses نتائج مذهلة في لعبة Pong الكلاسيكية، متجاوزًا أفضل اللاعبين البشريين ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى مع 10% فقط من البيانات وساعتين من وقت التدريب. يمثل هذا الإنجاز علامة فارقة جديدة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ويبشر باتجاه تطوير العملاء الأذكياء في المستقبل.
إن نجاح Genius Agent لا ينفصل عن مفهوم التصميم الفريد الخاص به. بالمقارنة مع الطرازات الكبيرة التقليدية، يبلغ حجم Genius 4% فقط من حجم طراز SOTA IRIS ويمكن تشغيله على شريحة M1 العادية من أجهزة MacBooks. واستلهم الباحثون تجربة أجريت قبل أربع سنوات، حيث وجد العلماء أن "الدماغ على طبق" مثقف يمكن أن يتعلم لعبة بونغ في 5 دقائق فقط، الأمر الذي أثار تفكيرهم في تقليد الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري.
يعتقد فريق Verses أن عملاء الذكاء الاصطناعي التقليديين القائمين على النماذج الكبيرة يعانون من أوجه قصور خطيرة في التفكير المنطقي. تعتمد النماذج الحالية بشكل أكبر على حفظ خطوات الاستدلال من بيانات التدريب وتفتقر إلى المبادرة الحقيقية والفضول. يتبنى الوكيل العبقري مفهوم المحرك المعرفي، الذي لا يمتلك القدرات المعرفية والاستدلالية واتخاذ القرار فحسب، بل يمنح الوكيل أيضًا القدرة على التعلم النشط.
في اختبارات المقارنة مع IRIS ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى، أظهرت Genius قدرات تعليمية قوية. وقام الباحثون بتدريب Genius باستخدام 10000 خطوة من بيانات اللعبة خلال ساعتين، وأظهرت النتائج أن أدائها تجاوز أداء IRIS الذي تم تدريبه لمدة يومين. لا يكمن نجاح Genius في قدرته على التعلم بسرعة فحسب، بل في أدائه النشط في الألعاب أيضًا. على سبيل المثال، في لعبة بونج، تمكن Genius من العودة والفوز حتى بعد التخلف عن الركب، وهي ظاهرة لم تحدث من قبل في تدريب IRIS.
ومع ذلك، حذر الباحثون أيضًا من أنه على الرغم من أن أداء Genius مثير، إلا أنه يوجد حاليًا نقص في المعايير الموحدة التي يمكنها قياس أداء الذكاء الاصطناعي العام بشكل شامل، وهناك حاجة إلى اختبارات متنوعة للتحقق من قدرته على التكيف وموثوقيته في مجالات مختلفة.
لا تعمل نتيجة البحث هذه على تعزيز تطوير عملاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل توفر أيضًا أفكارًا وطرقًا جديدة لاستكشاف الذكاء الآلي في المستقبل.
عنوان الورقة: https://arxiv.org/pdf/2410.05229
لقد فتح نجاح وكيل Genius طريقًا جديدًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي، كما أن آلية التعلم الفعالة وتقليد آلية الدماغ البشري تستحق المزيد من البحث والاستكشاف. وفي المستقبل، من المتوقع أن تلعب نماذج الذكاء الاصطناعي المماثلة خفيفة الوزن والفعالة دورًا في المزيد من المجالات وتعزيز التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.