تجربة ريفليكشن إيه آي.. من ديب مايند إلى ذكاء خارق 2025

ريفليكشن إيه آي تبرز كمشروع طموح خرج من أروقة غوغل ديب مايند، حيث أسسها باحثان سابقان في العام الماضي ليفتحوا آفاقًا جديدة في عالم الذكاء الاصطناعي، بعيدًا عن الجدران المغلقة؛ فهي لا تقتصر على الابتكار التقني، بل تعيد النظر في مسار الصناعة نحو الانفتاح والمشاركة العلمية، مستلهمة من جذور الإنترنت ولينكس، لتحويل الذكاء الفائق إلى تراث مشترك يخدم الجميع.

دور ريفليكشن إيه آي في إعادة صياغة الذكاء المفتوح

تأسست ريفليكشن إيه آي على يد ميشا لاسكين ويوانيس أنتونوغلو، اثنين من رواد المجال الذين ساهموا في إنجازات تاريخية؛ فأنتونوغلو، المشارك في برنامج ألفا غو الذي تغلب على بطل العالم في لعبة غو عام 2016 بحركة مبتكرة تُدعى الحركة 37، أظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتجاوز الحدود البشرية في المهام المعقدة، مما يعكس قدرة النظم على الإبداع الحقيقي؛ ثم طور ألفا زيرو الذي أتقن الشطرنج والشوجي من خلال التدريب الذاتي دون أي إرشاد بشري، ولاحقًا مو زيرو الذي نجح في ألعاب متعددة مثل غو والشطرنج دون معرفة سابقة بالقواعد، مما يبرز قوة التعلم الذاتي؛ أما لاسكين، فقد قاد جهود نمذجة المكافآت في مشروع جيميناي بغوغل ديب مايند، مركزًا على التعلم التعزيزي لتعزيز الدقة والأمان في النماذج الكبيرة، وساهم في إصدار النسختين 1 و1.5، مع التركيز على تكييف النماذج مع سيناريوهات متنوعة عبر التعديل التعزيزي؛ وفي إطار فريق جيميناي، عمل الثنائي على بناء نماذج قادرة على التفاعل مع التحديات اليومية، محولين النظرية إلى تطبيقات عملية؛ ودافعًا من رؤية أن الاستقلالية تسرع التقدم، أطلقا ريفليكشن إيه آي لتركز على وكلاء مستقلين يقتربون تدريجيًا من الذكاء الفائق، بدءًا من وكيل برمجة يُعد خطوة أساسية نحو هذا الهدف؛ وبعد بدايتها كناشئة متواضعة، حصلت ريفليكشن إيه آي على تمويل هائل بقيادة إنفيديا ومشاركة إريك شميدت، الرئيس التنفيذي السابق لغوغل، مما يعكس الثقة في قدرتها على بناء مستقبل مفتوح للذكاء الاصطناعي.

كيف تجمع ريفليكشن إيه آي بين التعلم التعزيزي والنماذج اللغوية

استمد المؤسسان دروسًا قيمة من تجاربهما في غوغل ديب مايند، حيث أدركا أن التعلم من التجارب يولد أداءً يفوق القدرات البشرية؛ فالانتقال من المهام الضيقة إلى البيئات الشاملة يحتاج إلى دمج العمق مع الانتشار، وهو ما يميز ريفليكشن إيه آي؛ نجحت النماذج اللغوية الكبيرة في تغطية نطاق واسع من المهارات، لكنها بقيت سطحية في الكفاءة، حيث حلت مشكلة الانتشار دون الغوص في العمق؛ أصبح جليًا أن هذين النهجين، التعلم التعزيزي والنماذج اللغوية، يشكلان الركيزتين الأساسيتين لصياغة وكيل فائق الذكاء، قادر على التأثير الحقيقي؛ يعزز التعلم التعزيزي قدرة الوكيل على التحسن في المهام الدقيقة، بتجزئة المشكلات المعقدة إلى خطوات يُدار كل منها بفعالية؛ بخلاف البيانات المحدودة للتدريب المسبق، تولد بيانات التعلم التعزيزي داخليًا من تفاعلات الوكيل مع محيطه، مما يضمن استدامة التقدم؛ وبهذه الطريقة، يتعلم الوكيل من النجاحات والإخفاقات، يركز أكثر على ما ينجح فيه ويبتعد عن الفشل، مما يُنتج سلوكًا فائق الذكاء عند التطبيق السليم؛ يشبه هذا المنهج ميزات مثل ديب ريسيرش في غوغل أو أوبن إيه آي، التي تستقي من آلاف المصادر عبر الويب لصياغة تقارير مفصلة حول أي موضوع.

أسيموف كوكيل برمجة مستقل في ريفليكشن إيه آي

يواجه المبرمجون تحديات يومية، حيث يقضون 10% فقط في كتابة الكود، بينما يخصصون 70% للتعلم والتصحيح ومراجعة الوثائق؛ ترى ريفليكشن إيه آي في البرمجة فرصة مثالية لصقل الذكاء الفائق، سعيًا لإنشاء وكلاء يديرون المهام الكاملة بدقة عالية؛ هكذا برز أسيموف، وكيل ذكاء اصطناعي يفهم التوجيهات البرمجية ويُخصص لفرق الهندسة؛ تختلف معظم أدوات البرمجة الحالية بالذكاء الاصطناعي بتركيزها على السرعة في التوليد، بينما تهتم ريفليكشن إيه آي بالموثوقية أولاً؛ أسيموف ليس مهندسًا كاملاً، بل مساعدًا يتعامل مع مهام محددة بكفاءة؛

• قراءة وكتابة الكود الأساسي.
• إدارة البنية التحتية التقنية.
• إعادة تصميم البرمجيات القديمة.
• إنشاء وتشغيل حالات الاختبار تلقائيًا.
• تحسين استهلاك الذاكرة والموارد.
• التعامل مع المهام الإضافية المعقدة.

طبقت ريفليكشن إيه آي التعلم التعزيزي على أسيموف لتعزيز فهمه العميق لعملية بناء التطبيقات، بعيدًا عن مجرد اللعب كغو؛ على عكس المساعدين التقليديين، يستوعب أسيموف السياق الكامل من البريد والمحادثات والوثائق قبل أي خطوة، مما يضمن اندماجًا سلسًا؛ يعتمد على هيكل متعدد الوكلاء لمعالجة المعلومات الضخمة، حيث يجمع الوكلاء الصغار البيانات ذات الصلة بينما يُنتج الوكيل الرئيسي النتائج؛ يتوقع أن يتحول أسيموف إلى مرشد يبني المنتجات نيابة عن الشركات، مستفيدًا من معرفته الشاملة.

تسعى ريفليكشن إيه آي إلى جعل البرمجة بوابة للذكاء الفائق، مدمجةً الوكلاء المتقدمين مع النماذج اللغوية والتعلم التعزيزي لتعزيز الابتكار في الحياة اليومية.