كيف تخطط جوجل للاستفادة من DeepMind لهزيمة ChatGPT؟

جوجل

كتب مؤنس حواس

الخميس، 29 يونيو 2023 06:00 ص

كشفت تقارير حديثة أن جوجل تلعب دورًا في اللحاق بالركب في سباق الذكاء الاصطناعي (AI)، وقد دفع هذا على ما يبدو الرئيس التنفيذي للشركة ساندر بيتشاي لإرسال رسالة مفادها أن عملاق التكنولوجيا يتوخى الحذر بدلاً من أن يكون "الأول" في هذا المجال.

و كان جزء من استراتيجيتها دمج كيانين للذكاء الاصطناعي: Google Brain و DeepMind، وتم تكليف ديميس هاسابيس ، الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind ، بقيادة الوحدة الجديدة. لقد افتتح مؤخرًا وشارك ما تعمل عليه المجموعة المشكلة حديثًا وكيف يمكنها التغلب على أقرب منافس لها ، ChatGPT.

AlphaGo من DeepMind

اكتسبت DeepMind شعبية في عام 2016 عندما تغلب برنامج الذكاء الاصطناعي المسمى AlphaGo على بطل لعبة اللوحة Go - وهي لعبة لوحة إستراتيجية مجردة، إنها تنطوي على عدد لا يحصى من المناورات الذكية للفوز ، وكان يُنظر إلى فوز الكمبيوتر على الإنسان على أنه علامة بارزة في مجال الذكاء الاصطناعي.

واستند برنامج AlphaGo إلى تقنية تسمى التعلم المعزز، وتتضمن هذه التقنية تدريبًا يتعلم فيه البرنامج التعامل مع المشكلات الصعبة التي تتطلب اتخاذ إجراءات بناءً على تكرار المحاولات وتلقي التعليقات على أدائها.

اعتبره مثل لعب الشطرنج حيث يقوم اللاعب بتحليل العديد من الحركات التي يمكن أن تؤدي إلى مصلحته قبل القيام بحركة، ووفقًا لـ Hassabis ، يعمل Google DeepMind على نموذج لغة كبير يسمى Gemini والذي سيتبنى تقنيات AlphaGo هذه.

ويتم تدريب نماذج LLM الحالية المستخدمة عن طريق تغذية كميات كبيرة من البيانات من الكتب والمواد النصية المتاحة على الويب في برنامج التعلم الآلي المعروف باسم المحول، تحاول الشركات أيضًا تطوير نماذج يمكن تدريبها على مقاطع الفيديو والصور.

Gemini من Google

تم إبراز Gemini لأول مرة من خلال تقرير صادر عن The Information في أواخر مارس، وقال المنشور أن النموذج سيتنافس مع OpenAI's ChatGPT الذي يستخدم GPT-4، وبعد أكثر من شهر ، كشفت Google عن النموذج في I / O وقالت إنها لا تزال في مرحلة التدريب.

وسيجمع Gemini بين التكنولوجيا المتعلقة بالتخطيط أو القدرة على حل المشكلات ، المستخدمة في AlphaGo ، في Gemini لجعلها أكثر قدرة من GPT-4، ونقلت Wired عن هسابيس قوله: "على مستوى عالٍ ، يمكنك التفكير في Gemini على أنها تجمع بين بعض نقاط القوة في أنظمة AlphaGo مع القدرات اللغوية المذهلة للنماذج الكبيرة".

وأضاف: "لدينا أيضًا بعض الابتكارات الجديدة التي ستكون ممتعة للغاية". لكنه حذر من أن العملية التدريبية ستستغرق عدة أشهر وقد تكلف عشرات أو مئات الملايين من الدولارات.