أعلن مجموعة من الباحثين في الذكاء الاصطناعي، الذين كانوا يعملون سابقاً في شركات رائدة مثل جوجل ديب مايند وآبل وأوبن أي آي، عن إطلاق شركة ناشئة جديدة تُدعى "Trajectory". تسعى الشركة إلى مساعدة الشركات على تحسين منتجاتها في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل دوري من خلال التدريب على تفاعلات المستخدمين في العالم الحقيقي.
تسعى "Trajectory" إلى بناء منصة للذكاء الاصطناعي يمكنها التعلم بشكل مستمر، وهي قدرة يعتبرها الباحثون عائقاً رئيسياً أمام تقدم الذكاء الاصطناعي. بينما حققت شركات مثل أوبن أي آي وجوجل نجاحات في تدريب نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة، إلا أن هذه الأنظمة تتوقف عن التعلم بعد انتهاء فترة التدريب. وقد أشار الفائز بجائزة تورينغ، ريتشارد ساتون، في مؤتمر NeurIPS إلى أن التعلم المستمر ضروري لبناء وكلاء ذكيين للغاية.
التفاصيل
جمعت "Trajectory" تمويلاً أولياً بقيمة 15 مليون دولار، مع تقييم بعد التمويل بلغ 115 مليون دولار. قاد الجولة الاستثمارية شركة "Conviction"، بمشاركة شركات استثمارية أخرى مثل "Bessemer Venture Partners" و"Radical VC" و"BoxGroup". كما شارك مستثمرون فرديون في الجولة، بما في ذلك جيف دين، كبير العلماء في جوجل ديب مايند، والبروفيسورة في جامعة ستانفورد، في في لي، المعروفة بلقب "أم الذكاء الاصطناعي".
يقول رونك مالدي، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة "Trajectory"، إن بعض المنتجات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل "Cursor"، بدأت بالفعل في تطبيق شكل أولي من التعلم المستمر. حيث تستخدم هذه المنتجات بيانات حقيقية حول كيفية تفاعل المستخدمين معها لتحسين النماذج بشكل دوري. ويشير مالدي إلى أن هذا هو السبب الرئيسي وراء انتشار منتجات الذكاء الاصطناعي في مجال البرمجة بسرعة، وهو جزء من الدافع وراء تسابق مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى لتطوير تطبيقات مشابهة.
السياق
تاريخياً، كان الذكاء الاصطناعي يعتمد على نماذج ثابتة لا تتغير بعد انتهاء فترة التدريب. ومع ذلك، فإن الحاجة إلى نماذج قادرة على التعلم من الأخطاء والتكيف مع التغيرات في البيانات أصبحت ملحة أكثر من أي وقت مضى. في السنوات الأخيرة، تم تحقيق بعض التقدم في مجال التعلم المستمر، لكن الشركات التقنية لا تزال تواجه تحديات كبيرة في تطوير منتجات ذكاء اصطناعي قادرة على التعلم من الأخطاء في الوقت الحقيقي.
تسعى "Trajectory" إلى تغيير هذا الواقع من خلال تقديم منصة تسمح للشركات بتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجاتها الخاصة. بدلاً من استخدام نماذج جاهزة، تبدأ الشركات بالتعاون مع "Trajectory" باستخدام نماذج مفتوحة المصدر تم تدريبها مسبقاً لتناسب منتجها المحدد.
التداعيات
من المتوقع أن تؤثر منصة "Trajectory" بشكل كبير على كيفية تطوير الشركات لمنتجاتها في مجال الذكاء الاصطناعي. إذا نجحت في تحقيق أهدافها، فإنها ستحدث ثورة في طريقة تفاعل الشركات مع تقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل عليها تحسين منتجاتها بشكل مستمر.