استراتيجية التوسّع إلى الحد الأقصى
أكّد ديميس حاسابيس، الرئيس التنفيذي لـ Google DeepMind، خلال قمة Axios AI+ في سان فرانسيسكو، أن مستقبل الذكاء العام الاصطناعي (AGI) يعتمد على دفع أنظمة الذكاء الحالية إلى أقصى حدودها.
وأشار إلى أن زيادة نطاق البيانات وقوة الحوسبة ليست مجرد توسعات تقنية، بل قد تمثل العمود الفقري لنظام AGI النهائي.
نموذج Gemini 3 وخطط النموذج المستقبلي
قال حاسابيس إن إطلاق نموذج Gemini 3 خطوة ضمن مسار طويل يُعرف بـ “قوانين التوسّع”، التي تشير إلى أن مضاعفة البيانات والقدرات الحسابية تعكس مباشرة جودة الذكاء الاصطناعي.
وتستثمر ديب مايند مليارات الدولارات في مراكز البيانات العملاقة وزيادة سعات المعالجات لتسريع الابتكار في بنية الذكاء الاصطناعي.
وجهة نظر مغايرة: الحاجة لفهم العالم
في المقابل، يرى يان ليكون، الرئيس السابق لقطاع الذكاء الاصطناعي في ميتا، أن التوسّع وحده ليس كافيًا، محذرًا من أن زيادة حجم البيانات قد تُعقّد بعض المشكلات.
ويؤكد أن الحلول المستقبلية قد تأتي من نماذج تعتمد على فهم العالم الحقيقي والمكان والفيزياء والذاكرة الطويلة الأمد، وليس مجرد النصوص الموسّعة.
الجدل المستمر في الصناعة
يواجه القطاع سؤالاً جوهريًا: هل يجب تضخيم النماذج الحالية إلى أقصى حد، أم إعادة التفكير في الأسس العلمية؟
رغم الجدل، تظل ديب مايند متمسكة بخيار التوسّع كجزء أساسي لأي نظام AGI حقيقي، وتسعى لدفع قدرات الذكاء الاصطناعي إلى مستويات غير مسبوقة.
