نيوز برو : ديب مايند تكشف عن Genie 3: نموذج عالم تفاعل يمهد الطريق للذكاء الاصطناعى

كشفت شركة Google DeepMind عن نموذجها الجديد Genie 3، والذي وصفته بأنه يمثل نقطة تحول مهمة في طريق الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، أى الذكاء الذى يحاكى قدرات البشر في التفكير والتعلّم.

وخلال مؤتمر صحفي، قال شلومي فروختر، مدير الأبحاث في ديب مايند: “Genie 3 هو أول نموذج عوالم تفاعلية لحظي وعام في نفس الوقت، يتجاوز النماذج الضيقة السابقة، حيث لا يقتصر على بيئة محددة، بل يمكنه توليد عوالم فوتوغرافية واقعية أو خيالية بالكامل أو أي شيء بينهما.”

رغم أن Genie 3 لا يزال في مرحلة المعاينة البحثية ولم يُطرح للعامة بعد، إلا أنه يُعد تطويرًا جذريًا مقارنة بسابقه Genie 2، الذي كان قادرًا فقط على إنشاء بيئات جديدة لعوامل الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى البناء على نموذج الفيديو Veo 3 الذي يتمتع بفهم متقدم للفيزياء.

قدرات فائقة لتوليد العوالم التفاعلية:

يتيح Genie 3 للمستخدمين إنشاء عشرات الدقائق من العوالم ثلاثية الأبعاد التفاعلية بدقة 720p وبمعدل 24 إطارًا في الثانية، وذلك من خلال مجرد إدخال نص.
ويقدم ميزة جديدة تُعرف بـ “أحداث العوالم الموجهة بالنصوص” (Promptable World Events)، والتي تُمكّن المستخدمين من تعديل البيئة المُولّدة أثناء التفاعل معها.

من أهم إنجازات Genie 3 أن العوالم التي يولّدها تحافظ على التناسق الفيزيائي بمرور الوقت، بفضل قدرة النموذج على تذكّر ما تم إنشاؤه سابقًا – وهي خاصية لم تتم برمجتها بشكل صريح، بل ظهرت كجزء من عملية التعلّم الذاتي للنموذج.

خطوة نحو تدريب العوامل العامة:

قال جاك باركر-هولدر، باحث في فريق الانفتاح في ديب مايند:“نعتقد أن نماذج العوالم مثل Genie 3 هي المفتاح للوصول إلى AGI، خاصةً عندما يتعلق الأمر بالعوامل المُجسّدة (embodied agents) التي تتطلب محاكاة واقعية ومعقدة.”

بعكس النماذج التي تعتمد على محركات فيزيائية صلبة، يتعلم Genie 3 كيف يعمل العالم من خلال تحليل ما تم توليده سابقًا، مما يمنحه فهمًا للمنطق الفيزيائي مثل سقوط الأشياء أو كيفية تفادي الاصطدام بها.

وأضاف فروختر أن النموذج يُولّد العالم “إطارًا تلو الآخر”، ما يعني أنه يستخدم آلية توليد تلقائي متسلسل (auto-regressive)، ويتخذ قراراته بناءً على سياق الإطارات السابقة.

تجارب مبكرة واستخدامات واعدة:

في اختبار واقعي، استخدمت ديب مايند النموذج بالتكامل مع وكيل الذكاء العام متعدد العوالم SIMA، حيث تم إعطاؤه مهام مثل “الاقتراب من ضاغط القمامة الأخضر” أو “المشي نحو الرافعة الحمراء”، وتمكن من إتمام المهام بدقة، مستفيدًا من العالم التفاعلي المتسق الذي يولّده Genie 3.

وترى ديب مايند أن التطبيقات المحتملة للنموذج تمتد من التعليم التفاعلي وألعاب الفيديو إلى تصميم النماذج الأولية للأفكار الإبداعية. ولكن الأهم من ذلك هو استخدام Genie 3 لتدريب عوامل ذكية قادرة على التعلّم من التجربة، والتخطيط، والاستكشاف، وتحقيق الأهداف من تلقاء نفسها – وهي سمات أساسية في الذكاء البشري.

تحديات وحدود النموذج:

ورغم الإنجازات، لا يزال Genie 3 يواجه بعض التحديات:
• محدودية الزمن التفاعلي: لا يمكنه دعم سوى دقائق قليلة من التفاعل المستمر، بينما تحتاج نماذج التدريب الواقعي إلى ساعات.
• الفيزياء ليست مثالية: في أحد العروض، لم تُحاكِ الثلوج بدقة حركة متزلج على الجبل.
• النطاق المحدود لتصرفات العوامل: رغم وجود أحداث يمكن إدخالها بالنص، إلا أنها ليست دائمًا من تنفيذ العامل الذكي.

خطوة تمهيدية نحو لحظة “Move 37” الجديدة:

اختتم باركر-هولدر حديثه بالإشارة إلى لحظة “Move 37” التاريخية في عام 2016، عندما فاجأ نموذج AlphaGo من ديب مايند العالم بلعبة غير تقليدية ضد بطل العالم في لعبة Go، ليصبح رمزًا لقدرة الذكاء الاصطناعي على التفكير خارج النمط البشري.
وقال:“لم نصل بعد إلى لحظة مماثلة مع العوامل المجسدة، لكن Genie 3 قد يكون بداية عصر جديد في هذا الاتجاه.”