من DeepMind إلى Reflection AI.. خطوة نحو الذكاء الخارق 2025

ريفليكشن إيه آي تمثل خطوة جريئة في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث أطلقها باحثون سابقون في غوغل ديب مايند العام الماضي لتعزيز التطوير المفتوح بعيدًا عن النماذج المغلقة؛ فهي لا تقتصر على الابتكارات التقنية، بل تسعى إلى إعادة صياغة الطريقة التي يتطور بها هذا المجال نحو الشفافية والتعاون، مستلهمة من تراث الإنترنت ولينكس، لتحويل التقنيات المتقدمة إلى موارد متاحة للجميع.

أصول ريفليكشن إيه آي وإرث مؤسسيها

بدأت ريفليكشن إيه آي على يد ميشا لاسكين ويوانيس أنتونوغلو، اللذين جمعا خبرات واسعة من عملهما في غوغل ديب مايند؛ فقد برز أنتونوغلو في تطوير ألفا غو، الذي تغلب على بطل العالم في لعبة غو عام 2016 من خلال حركة مبتكرة تُدعى 37، مما أظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على تجاوز الحدود البشرية في المواقف المعقدة وإنتاج إبداع حقيقي؛ كذلك، ساهم في ألفا زيرو الذي تعلم الشطرنج والشوجي ذاتيًا دون أي إرشاد بشري، ثم مو زيرو الذي امتد إلى ألعاب أخرى مثل غو والشطرنج دون معرفة سابقة بالقواعد، مؤكدًا قوة التعلم الذاتي في خلق مهارات استثنائية؛ أما لاسكين، فقد عمل على آليات المكافآت في مشروع جيميناي، محسنًا التعلم التعزيزي لزيادة الدقة والأمان في النماذج الكبيرة، وساهم في إصداريه الأول والثاني، مع تعديل النماذج لتناسب سياقات متنوعة عبر التعزيز؛ ضمن الفريق نفسه، تعاونا على بناء أنظمة تواجه التحديات اليومية، محولين النظريات إلى تطبيقات عملية؛ يؤمن الاثنان بأن الاستقلالية تسرع التقدم، لذا أسسا ريفليكشن إيه آي للتركيز على وكلاء ذاتيين يقتربون تدريجيًا من الذكاء الفائق، بدءًا بـوكيل متخصص في البرمجة كبداية لهذا الهدف؛ بعد إطلاقها كناشئة متواضعة، جذبت ريفليكشن إيه آي تمويلات هائلة بقيادة إنفيديا ومشاركة إريك شميدت، الرئيس التنفيذي السابق لغوغل، مما يعكس الثقة في دورها برسم طريق مفتوح للذكاء الاصطناعي.

دمج التعلم التعزيزي والنماذج اللغوية في ريفليكشن إيه آي

استمد المؤسسان دروسًا قيمة من تجاربهما في غوغل ديب مايند، مدركين أن التعلم من التجارب يتفوق على القدرات البشرية في المهام المعقدة؛ ينتقل النهج من التركيز الضيق إلى الشمول العريض، وهو أساس استراتيجية ريفليكشن إيه آي؛ حققت النماذج اللغوية الكبيرة نجاحًا في تغطية مواضيع واسعة، لكنها بقيت ضعيفة في التنفيذ الدقيق، حيث حلت مشكلات عامة دون الغوص في التفاصيل؛ ظهرت الحاجة إلى ربط التعلم التعزيزي بالنماذج اللغوية لبناء وكلاء فعالين حقًا؛ يعزز التعلم التعزيزي مهارات الوكيل في المهام الدقيقة، بتقسيم التحديات إلى خطوات يُدار كل منها بعناية؛ على عكس التدريب على بيانات ثابتة، يولد التعلم التعزيزي بياناته الخاصة من تفاعلات الوكيل مع الواقع، مما يضمن استمرار التحسن؛ هكذا، يستمد الوكيل الفائدة من الإنجازات والأخطاء، يركز على النجاح ويتجنب الإخفاقات، مما يخلق سلوكيات متفوقة عند التطبيق السليم؛ يشبه هذا أدوات مثل ديب ريسيرش في غوغل أو ميزات أوبن إيه آي، التي تجمع بيانات من مصادر متعددة لإنتاج تحليلات عميقة حول أي موضوع.

أسيموف كوكيل برمجي مستقل في إطار ريفليكشن إيه آي

يعاني المبرمجون من تحديات يومية، إذ يقضون أقل من 10% في كتابة الكود الفعلي، بينما يستهلك 70% في الدراسة والتصحيح ومراجعة المصادر؛ يرى فريق ريفليكشن إيه آي في البرمجة بوابة أساسية للذكاء الفائق، بهدف إنشاء وكلاء يديرون المهام كاملة وبدقة عالية؛ هكذا برز أسيموف، وكيل ذكي يفهم التعليمات البرمجية ويخدم فرق التطوير؛ تتميز الأدوات الحالية بالسرعة، لكن ريفليكشن إيه آي تركز على الاستقرار أولاً؛ أسيموف ليس مبرمجًا عامًا، بل مساعد متخصص يتفوق في المهام المحددة بكفاءة؛ يشمل قدراته:

• قراءة وكتابة الكود الأساسي.
• إدارة البنية التحتية التقنية.
• إعادة ترتيب البرمجيات القديمة.
• إنشاء وتشغيل اختبارات آلية.
• تحسين استهلاك الذاكرة والموارد.
• حل المشكلات المعقدة الإضافية.

طبق الفريق التعلم التعزيزي على أسيموف لتعزيز فهمه لعملية التطوير، متجاوزًا الألعاب مثل غو؛ بخلاف المساعدين التقليديين، يدرس أسيموف السياق الكامل من الرسائل والمناقشات والوثائق قبل العمل، مما يحقق تكاملًا سلسًا؛ يعتمد على نظام متعدد الوكلاء لمعالجة الكميات الكبيرة، حيث يجمع الوكلاء الفرعيون المعلومات بينما ينتج الرئيسي النتيجة النهائية؛ من المتوقع تطوره إلى قائد يبني المنتجات نيابة عن الشركات، مستفيدًا من معرفته الشاملة.

يسعى ريفليكشن إيه آي إلى جعل البرمجة مدخلاً للذكاء المتفوق، بدمج الوكلاء المتقدمين مع النماذج اللغوية والتعلم التعزيزي، لدعم الابتكارات اليومية في مختلف المجالات.