أوضح ديمس حاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind، في كلمة ألقاها خلال قمة Axios AI+ في سان فرانسيسكو أن مستقبل الذكاء العام الاصطناعي يعتمد على دفع أنظمة الذكاء الحالية إلى أقصى حدودها. وقال إن مبدأ التوسع إلى الحد الأقصى هو أقرب طريق لتمكين أنظمة تفكير وتخطيط وتعلم بقدرات تشبه البشر. وأشار إلى أن رفع نطاق البيانات وقوة الحوسبة ليسا مجرد تحسينين تقنيين، بل قد يشكّلان العمود الفقري للمشروع النهائي للذكاء الاصطناعي العام. وتابع أن إطلاق Gemini 3 يمثل خطوة ضمن مسار طويل يعتمد على ما يعرف بقوانين التوسع، التي تشير إلى أن مضاعفة البيانات والقدرات الحسابية ترتبط بجودة الذكاء الاصطناعي.
توجه ديب مايند نحو التوسّع
تؤكد ديب مايند أن زيادة البيانات وقوة المعالجة ليستا مجرد توسيع تقني، بل تمثل الدعامة الأساسية لسباق الوصول إلى AGI. وترى أن هذا المسار يوفر الأساس المتين الذي تبني عليه الشركات استراتيجياتها، ويدفع مليارات الدولارات نحو توسيع مراكز البيانات وتوسيع سعات المعالجات وتسريع الابتكار في بنية الذكاء الاصطناعي. وحتى لو لم يكن هذا المسار حلاً كاملاً، فهو سيظل جزءاً لا يتجزأ من أي نظام AGI حقيقي.
رؤية يان ليكون ومواقفه
بالمقابل يرى يان ليكون، أحد أبرز العلماء في المجال والرئيس السابق لقسم الذكاء الاصطناعي في ميتا، أن التوسع وحده لا يكفي. ويحذر من الاعتقاد بأن مزيداً من البيانات يعني ذكاءً أعلى بشكل حتمي، موضحاً في محاضرة بجامعة سنغافورة الوطنية أن بعض التحديات تتدهور قابليتها مع زيادة الحجم. وأشار إلى أن الحلول قد تأتي من اتجاهات جديدة تعتمد على نماذج فهم العالم التي تبني تصوراً واقعياً يعتمد على المكان والفيزياء والذاكرة الطويلة الأمد.
التساؤل المستقبلي في الصناعة
يؤكد ليان أن المستقبل قد يحتاج إلى قفزة مختلفة تماماً عن النموذج الحالي، بحيث تصبح القدرة على استيعاب العالم الواقعي العامل الحاسم. وتؤكد ديب مايند أن الاستمرار في التوسع إلى أقصى حد يظل المسار الأساسي، حتى وإن لم يكن الحل الكامل فسيظل جزءاً لا يتجزأ من أي نظام AGI حقيقي. أمام القطاع سؤال جوهري حول ما إذا كان يجب الاستمرار في تضخيم النماذج الحالية أم إعادة التفكير في الأسس العلمية التي تُبنى عليها أنظمة الذكاء، وتظل ديب مايند متمسكة بهذا الخيار وتدفع قدرات الذكاء الاصطناعي إلى حدود لم تصل إليها الصناعة من قبل.
