كان ريتشارد سوشر شخصية رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي لبعض الوقت، واشتهر بتأسيس شركة بدء تشغيل Chatbot المبكرة You.com وسابقًا لعمله على Imagenet. وهي الآن تنضم إلى الجيل الحالي من شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة التي تركز على الأبحاث مع شركة Recursive Superintelligence، وهي شركة ناشئة مقرها سان فرانسيسكو خرجت من التخفي يوم الأربعاء بتمويل قدره 650 مليون دولار.
وانضم إلى سوشر في المشروع الجديد مجموعة من الباحثين البارزين في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك بيتر نورفيج والمؤسس المشارك لشركة كريستا تيم شي. ويعملان معًا على إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يتحسن ذاتيًا بشكل متكرر ويمكنه تحديد نقاط الضعف الخاصة به بشكل مستقل وإعادة تصميم نفسه لإصلاحها، دون تدخل بشري – والذي كان لفترة طويلة الكأس المقدسة لأبحاث الذكاء الاصطناعي الحديث.
لقد تحدثت معه عبر Zoom بعد الإطلاق، وتعمقت في النهج التقني الفريد لـ Recursive وتساءلت لماذا لا يفكر في هذا المشروع الجديد كمختبر جديد، وهو مصطلح غير رسمي لجيل جديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تعطي الأولوية للبحث على تطوير المنتجات.
تم تحرير هذه المقابلة من أجل الطول والوضوح.
نسمع كثيرًا عن التكرار هذه الأيام! يبدو أن هذا هدف شائع جدًا عبر المختبرات. ما الذي تعتبره نهجك الفريد؟
نهجنا الفريد هو استخدام الانفتاح لتحقيق التحسين الذاتي المتكرر، وهو أمر لم يحققه أحد من قبل. بالنسبة لكثير من الناس، هذا هدف بعيد المنال. يفترض العديد من الأشخاص بالفعل أن هذا ما يحدث عند إجراء بحث آلي. كما تعلمون، يمكنك أن تأخذ الذكاء الاصطناعي وتطلب منه تحسين شيء آخر، مثل نظام التعلم الآلي، أو مجرد رسالة كتبتها، أو، كما تعلم، أيًا كان، أليس كذلك؟ لكن هذا ليس تحسينًا ذاتيًا متكررًا. إنه مجرد تحسن.
هدفنا الرئيسي هو بناء ذكاء فائق متكرر ومحسن ذاتيًا على نطاق واسع، مما يعني أن عملية التفكير والتنفيذ والتحقق من صحة الأفكار البحثية بأكملها ستكون تلقائية.
أولاً (ستقوم بأتمتة) أفكار أبحاث الذكاء الاصطناعي، وفي النهاية أي أفكار بحثية، حتى في المجالات المادية. لكنها تكون قوية بشكل خاص عندما يعمل الذكاء الاصطناعي على نفسه ويطور نوعًا جديدًا من الوعي الذاتي بأوجه قصوره.
لقد استخدمت مصطلح “مفتوح” – هل لهذا معنى تقني محدد؟
هذا صحيح. في الواقع، قاد تيم روكتاشيل، أحد مؤسسينا المشاركين، فرق الانفتاح والتطوير الذاتي في Google DeepMind، وعمل بشكل خاص على نموذج Genie 3 العالمي، والذي يعد مثالًا رائعًا للانفتاح. يمكنك أن تخبره بأي مفهوم، أي عالم، أي وكيل، وهو يقوم بإنشائه ويكون تفاعليًا.
في التطور البيولوجي، تتكيف الحيوانات مع بيئتها ثم يتكيف البعض الآخر مع هذه التكيفات. إنها مجرد عملية يمكن أن تتطور على مدى مليارات السنين وتستمر الأشياء المثيرة للاهتمام في الحدوث، أليس كذلك؟ هكذا طورنا العيون في (رؤوسنا).
مثال آخر هو Rainbow Teaming، مع مقال آخر لتيم. هل سمعت عن الفريق الأحمر؟
في الأمن السيبراني هذا يعني—
لذلك، ينبغي أيضًا أن يتم العمل بفريق أحمر في سياق LLM. أنت تحاول في الأساس أن تجعل LLM يخبرك بكيفية صنع قنبلة، وتريد التأكد من عدم حدوث ذلك.
الآن يمكن للناس الجلوس هناك لفترة طويلة والتوصل إلى أمثلة مثيرة للاهتمام لما لا ينبغي للذكاء الاصطناعي أن يقوله. ولكن ماذا لو قمت باختبار الذكاء الاصطناعي الأول ضد ذكاء اصطناعي ثانٍ، وأصبح لدى الذكاء الاصطناعي الثاني الآن مهمة جعل الذكاء الاصطناعي الأول (يحاول) أن يقول كل الأشياء الخاطئة التي يستطيعها. ومن ثم يمكنهم التحرك ذهابًا وإيابًا عبر ملايين التكرارات.
في الواقع، يمكنك السماح لاثنين من أنظمة الذكاء الاصطناعي بالتطور معًا. يهاجم أحدهما الآخر ثم لا يأتي بزاوية واحدة فحسب، بل بالعديد من الزوايا المختلفة، ومن هنا تشبيه قوس قزح. ومن ثم يمكنك زرع أول ذكاء صناعي وسوف تصبح أكثر أمانًا وأمانًا. لقد كانت فكرة تيم روكتايشيل وتستخدم الآن في جميع المختبرات الكبرى.
كيف تعرف أن الأمر قد انتهى؟ أعتقد أنه لم يتم القيام به أبدًا.
بعض هذه الأشياء لن يتم القيام بها أبدًا. يمكنك دائمًا أن تصبح أكثر ذكاءً. يمكنك دائمًا التحسن في البرمجة والرياضيات وما إلى ذلك. هناك حدود للذكاء. أنا في الواقع أحاول إضفاء الطابع الرسمي عليها الآن، لكنها فلكية. نحن بعيدون جداً عن هذه الحدود.
باعتبارك مختبرًا جديدًا، تشعر أنه من المفترض أن تفعل شيئًا لا تفعله المختبرات الرئيسية. جزء من الاقتراح هو أنك لا تعتقد أن المعامل السائدة ستحقق RSI (التحسين الذاتي العودي) من خلال القيام بما تفعله. هل هذا عادل؟
لا أستطيع التعليق على ما يفعلونه، ولكن أعتقد أننا نتعامل مع الأمر بشكل مختلف. نحن ندعم حقًا مفهوم الانفتاح ويركز فريقنا بشكل كامل على هذه الرؤية. قام الفريق بالبحث ونشر مقالات حول هذا الموضوع على مدار العقد الماضي. يتمتع الفريق بخبرة في دفع المجال إلى الأمام بشكل كبير وتقديم منتجات حقيقية. كما تعلمون، قام تيم شي بتحويل كريستا إلى وحيد القرن. كان جوش توبين من أوائل الأشخاص في OpenAI، وفي النهاية قاد فريق Codex وفرق البحث العميق.
في الواقع، أواجه أحيانًا بعض الصعوبة مع فئة neolab هذه. لدي انطباع بأننا لسنا مجرد مختبر. أريد أن نصبح شركة مربحة حقًا، وأن يكون لدينا حقًا منتجات مذهلة يستمتع الناس باستخدامها ولها تأثير إيجابي على البشرية.
متى تخطط لشحن منتجك الأول؟
لقد فكرت في هذا كثيرا. لقد أحرز الفريق الكثير من التقدم لدرجة أننا قد نتمكن من الالتزام بالجدول الزمني بما توقعناه في البداية. لكن نعم، ستكون هناك منتجات وسيتعين عليك الانتظار أرباعًا وليس سنوات.
إحدى الأفكار وراء التحسين الذاتي العودي هي أنه بمجرد أن يكون لدينا مثل هذا النظام، تصبح الحسابات هي المورد المهم الوحيد. كلما قمت بإعداد النظام وتشغيله بشكل أسرع، كلما تحسن بشكل أسرع ولا يوجد أي نشاط بشري خارجي سيحدث فرقًا حقيقيًا. وهكذا يصبح الأمر بمثابة سباق: ما مقدار القوة الحاسوبية التي يمكننا تكريسها لهذا الغرض؟ هل تعتقد أن هذا هو العالم الذي نتجه نحوه؟
لا ينبغي أن تؤخذ الحسابات على محمل الجد. أعتقد أن السؤال المهم حقًا في المستقبل سيكون: ما مقدار القوة الحاسوبية التي ترغب البشرية في إنفاقها لحل أي مشكلة؟ هذا هو السرطان، وهذا هو الفيروس – أيهما تريد علاجه أولاً؟ كم عدد الحسابات التي تريد أن تعطيه؟ وفي نهاية المطاف، يصبح الأمر مسألة تخصيص الموارد. سيكون هذا أحد أهم الأسئلة في العالم.
عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. وهذا لا يؤثر على استقلالنا التحريري.
