شهدت السنوات الأخيرة تقدمًا ملحوظًا في تقنية التعلم الآلي، حيث ذكر موقع “تِك إكسبلوريست” (Tech Explorist) أن غوغل تستخدم التعلم الآلي لإنجاز مهام متعددة منذ سنوات، بما في ذلك “التصحيح التلقائي” للأخطاء الإملائية أو إظهار نتائج مفيدة في البحث، ناهيك عن مساعد غوغل الافتراضي الذي يستعد لإنجاز مهام متنوعة بمجرد أن تقول (OKGoogle)

تستمر غوغل في إحراز تقدم مذهل في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث قدمت مؤخرًا نموذج ذكاء اصطناعي من الجيل الجديد يدعى “ممرات” (Pathways)، والذي يعد طريقة جديدة للتفكير بالذكاء الاصطناعي من خلال التعامل مع نقاط الضعف في الأنظمة الحالية وتعزيز قوتها، ما يسمح لنموذج واحد بإنجاز ملايين المهام.

ومن مساوئ أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية أنها تحتاج إلى التدريب من الصفر عند مصادفة أي مشكلة جديدة، ما يتطلب وقتاً أطول وكمية أكبر من البيانات لتعلم كل مهمة جديدة. وبذلك يتميز النموذج الجديد عن الطرق القديمة، حيث لا يجب على المبرمج البداية من الصفر في كل مرة، كما أنه يتيح نماذج متعددة الوسائط تشمل الرؤية والسمع وفهم اللغة، ما يجعله أقل عرضة للتحيزات والأخطاء.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للنموذج الجديد أن يتعامل مع بيانات أكثر تجريداً، مما يساعد في إيجاد أنماط مستعصية على العلماء البشريين في أنظمة معقدة كديناميكيات المناخ. ومن الجدير بالذكر أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كثيفة للغاية، أي أن إنجاز أي مهمة يتطلب تنشيط الشبكة العصبونية بأكملها. وأما نموذج (Pathways) فسيجعل الشبكة العصبونية متناثرة وفعالة، أي أنه سيعمل على استدعاء الممرات الصغيرة فقط في الشبكة عند الحاجة إليها لإنجاز مهمة جديدة.

وأفاد مسؤول في جوجل بأن النموذج الجديد يتعلم تمييز أجزاء الشبكة المناسبة لإنجاز كل مهمة، حيث لا يعدّ قادراً على تعلم مجموعة متنوعة من المهام فحسب، بل يتميز بالسرعة والكفاءة في استخدام الطاقة، نظراً لعدم تشغيل كامل الشبكة لإنجاز المهام.