تطور بارز: DeepMind تؤسس Reflection AI نحو الذكاء الخارق 2025

ريفليكشن إيه آي تمثل نقلة نوعية في تطور الذكاء الاصطناعي، إذ أطلقها باحثون ماكرون سابقون في غوغل ديب مايند العام الماضي لدعم الابتكار المفتوح بعيدًا عن الاقتصارات؛ فهي لا تقف عند التقنيات الجديدة فقط، بل تهدف إلى تغيير مسار هذا العلم نحو الوضوح والشراكة، مستمدة إلهامها من تاريخ الإنترنت ونموذج لينكس، لتحويل الأدوات المتطورة إلى إمكانيات عامة يصل إليها الجميع.

أصول ريفليكشن إيه آي وخلفية مؤسسيها

نشأت ريفليكشن إيه آي بفضل جهود ميشا لاسكين ويوانيس أنتونوغلو، اللذين اكتسبا خبرات عميقة خلال فترتهما في غوغل ديب مايند؛ فقد اشتهر أنتونوغلو بصناعة ألفا غو، الذي انتصر على بطل العالم في لعبة غو عام 2016 عبر خطوة إبداعية تُعرف برقم 37، مما كشف عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تجاوز القيود البشرية ضمن الظروف الصعبة وإنتاج حلول أصيلة؛ كما شارك في ألفا زيرو، الذي اكتسب مهارات في الشطرنج والشوجي دون أي تدخل بشري أثناء التدريب، ثم طور مو زيرو ليمتد تأثيره إلى ألعاب إضافية مثل غو والشطرنج دون الحاجة إلى معرفة القواعد مسبقًا، مما يبرهن على فعالية التعلم الذاتي في بناء قدرات نادرة؛ أما لاسكين، فقد ركز على أنظمة التعزيز في مشروع جيميناي، حيث حسّن التعلم التعزيزي لرفع مستوى الدقة والسلامة في النماذج الضخمة، وساهم في إصداراته الأولى واللاحقة بتعديلات تسمح بتكييف النماذج مع سياقات متعددة من خلال التعزيز؛ داخل الفريق ذاته، تعاون الاثنان في إنشاء أنظمة تتعامل مع التحديات اليومية، محولين الأفكار النظرية إلى تطبيقات حقيقية؛ يقتنعان بأن الاستقلال يعجل بالتطور، لذا أقاما ريفليكشن إيه آي للتركيز على وكلاء مستقلين يقتربون خطوة بخطوة من الذكاء المتسارع، مبتدئين بوكيل برمجي متخصص كأساس لهذا الطموح؛ بعد انطلاقها كنواة صغيرة، حصدت ريفليكشن إيه آي استثمارات ضخمة برعاية إنفيديا ومشاركة إريك شميدت، المدير التنفيذي السابق لغوغل، مما يعبر عن الإيمان بقيمتها في تشكيل مسار مفتوح للذكاء الاصطناعي.

كيف أثرت ريفليكشن إيه آي في دمج التعلم التعزيزي مع النماذج اللغوية

استفاد المؤسسان من دروس حاسمة في غوغل ديب مايند، مدركين تفوق التعلم من التجارب على القدرات البشرية في المهام المعقدة؛ ينتقل التركيز هنا من الدقة المحدودة إلى الشمول الواسع، وهو جوهر نهج ريفليكشن إيه آي؛ نجحت النماذج اللغوية الكبيرة في معالجة مجالات متنوعة، لكنها كانت ناقصة في التنفيذ الدقيق، إذ تقدم حلولًا عامة دون الخوض في العمق؛ برزت الحاجة إلى ربط التعلم التعزيزي بالنماذج اللغوية لصنع وكلاء أكثر كفاءة؛ يدعم التعلم التعزيزي قدرات الوكيل في المهام الدقيقة، بتقسيم المشكلات إلى مراحل يُدار كل منها بدقة؛ خلافًا للتدريب على بيانات ثابتة، ينتج التعلم التعزيزي بياناته من تفاعلات الوكيل مع الواقع، مما يؤمن تطورًا مستمرًا؛ بهذه الطريقة، يستمد الوكيل دروسًا من النجاحات والأخطاء، يعزز الفعال ويتجنب الضعيف، مما يبني سلوكيات متقدمة عند الاستخدام الصحيح؛ يشبه ذلك أنظمة مثل ديب ريسيرش في غوغل أو خصائص أوبن إيه آي، التي تجمع معلومات من مصادر متنوعة لصنع تحليلات معمقة حول أي قضية.

أسيموف كمساعد برمجي متقدم في ريفليكشن إيه آي

تواجه البرمجة تحديات يومية لدى المطورين، حيث يقضون أقل من 10% في كتابة الكود الفعلي، مقابل 70% في البحث والتصحيح وفحص المراجع؛ يعتبر فريق ريفليكشن إيه آي البرمجة مدخلًا رئيسيًا للذكاء المتسارع، بهدف بناء وكلاء ينهون المهام بكاملها وبدقة فائقة؛ من هناك، ظهر أسيموف كوكيل ذكي يستوعب التوجيهات البرمجية ويساند الفرق التنموية؛ تبرز الأدوات الحالية بالسرعة، لكن ريفليكشن إيه آي تضع الاستقرار في المقدمة؛ أسيموف ليس مبرمجًا متعدد الاستخدامات، بل مساعد متخصص يتفوق في المهام المعينة بفعالية؛ تشمل إمكانياته:

• قراءة وصياغة الكود الأساسي.
• إدارة الهيكل التقني الداعم.
• إعادة هيكلة البرمجيات القائمة.
• إعداد وتنفيذ اختبارات آلية.
• تحسين استخدام الذاكرة والموارد.
• معالجة التحديات المعقدة الإضافية.

طبق الفريق التعلم التعزيزي على أسيموف لتعزيز إدراكه لدورة التطوير، متجاوزًا الألعاب كغو؛ على نقيض المساعدين التقليديين، يحلل أسيموف السياق الشامل من الرسائل والحوارات والمستندات قبل البدء، مما يضمن اندماجًا سلسًا؛ يعتمد على هيكل متعدد الوكلاء للتعامل مع الحجم الكبير، حيث يجمع الوكلاء الفرعيون البيانات بينما يصدر الرئيسي الإخراج النهائي؛ من الرؤى المستقبلية، سيصبح قائدًا يصمم المنتجات نيابة عن المنشآت، مستفيدًا من معرفته الواسعة.

يسعى فريق ريفليكشن إيه آي إلى تحويل البرمجة إلى بوابة للذكاء المتفوق، من خلال دمج الوكلاء الذكيين مع النماذج اللغوية والتعلم التعزيزي، لمساندة الابتكارات اليومية عبر القطاعات المختلفة.