كشفت شركة "سابينت إنتليجنس" (Sapient Intelligence) عن "نموذج الاستدلال الهرمي" (HRM)، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر ومستوحى من طريقة عمل الدماغ البشري، يقدم قدرات استدلالية غير مسبوقة في حل المهام المعقدة مثل تحدي ARC-AGI وألغاز السودوكو، وذلك بحجم لا يتجاوز 27 مليون معلمة فقط.
بنية مستلهمة من العقل البشري:
تعتمد بنية النموذج على ثلاثة مبادئ أساسية مستلهمة من الحوسبة القشرية للدماغ، وهي: المعالجة الهرمية، والفصل الزمني للمهام، والاتصالية العودية. وتعمل هذه البنية من خلال وحدة عالية المستوى تتولى التخطيط المجرد، بينما تنفذ وحدة أخرى منخفضة المستوى المهام السريعة والتفصيلية، مع القدرة على التبديل بين أسلوب الاستدلال التلقائي والواعي.
أداء يتفوق على العمالقة:
وقد مكّن هذا النهج المبتكر النموذج من التفوق على نماذج أكبر حجمًا بكثير، مثل Claude 3.7 و DeepSeek R1 و o3-mini-high، في اختبارات ARC-AGI 2 القياسية وألغاز السودوكو والمتاهات المعقدة.
نموذج جديد للكفاءة:
الأمر الأكثر إثارة للدهشة هو أن النموذج حقق هذه النتائج دون أي تدريب مُسبق (pretraining) أو استخدام تقنية "سلسلة الفكر" (CoT). وهذا يشير إلى بزوغ فجر نوع جديد من الذكاء الفعال الذي لا يتطلب بيانات تدريب هائلة ولا يعاني من هشاشة تفكيك المهام المعقدة.
الأهمية والتطبيقات المستقبلية:
مع انتقال الذكاء الاصطناعي نحو اتخاذ قرارات حقيقية في العالم الواقعي، فإن النماذج الفعالة والمستوحاة من الدماغ مثل HRM تمثل تحولًا كبيرًا نحو ذكاء ليس فقط قويًا، بل قابلًا للتطبيق في بيئات ذات بيانات محدودة. وقد بدأت شركة "سابينت" بالفعل في تطبيق هذا النموذج عمليًا، حيث يساعد فرقًا في تشخيص الأمراض النادرة وتعزيز دقة التنبؤات المناخية.
تابع موقعنا tech1new.com انضم إلى صفحتنا على فيسبوك و متابعتنا على منصة إكس (تويتر سابقاً) ، للحصول على تحديثات إخبارية فورية ومراجعات وشروحات تقنية.
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق