بعد انضمامه إلى OpenAI كباحث في عام 2022، كان هانتر لايتمان يراقب عن كثب إطلاق زملائه لـ ChatGPT، الذي حقق نموًا قياسيًا في عالم التكنولوجيا، وفي الوقت نفسه، انخرط لايتمان بهدوء في فريق متخصص بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لحل مسائل أولمبياد الرياضيات، وهو تحدٍ بالغ التعقيد
اليوم، يُعرف هذا الفريق باسم MathGen، ويُعتبر حجر الزاوية في مساعي OpenAI لتطوير نماذج منطقية قادرة على التفكير والاستنتاج، وهذه القدرات تشكل جوهر فكرة “وكلاء الذكاء الاصطناعي”، وهي أنظمة مصممة لتنفيذ المهام الرقمية بكفاءة مماثلة للبشر
هذا التحول النوعي يمثل تطورًا كبيرًا في قدرات الذكاء الاصطناعي، ويفتح الباب أمام تطبيقات واسعة النطاق في مختلف المجالات، مما يعزز مكانة OpenAI في طليعة الابتكار التكنولوجي
### ولادة حقبة جديدة في التعلم المعزز
نماذج الاستدلال الحديثة تعتمد بشكل كبير على تقنية “التعلم المعزز” (RL)، وهي آلية لتقييم خيارات النموذج من خلال بيئات محاكاة متطورة، هذه التقنية ليست وليدة اليوم، فقد استخدمتها جوجل ديب مايند لإنتاج AlphaGo، الذي أذهل العالم بفوزه على بطل العالم في لعبة “غو” عام 2016
منذ عام 2015، بدأ باحثو OpenAI باستكشاف إمكانات هذه التقنية لبناء وكيل ذكي قادر على استخدام الكمبيوتر بطريقة تحاكي الإنسان، لكن تحقيق هذا الهدف تطلب سنوات من البحث المضني وتطوير النماذج والأساليب المبتكرة
في عام 2018، أطلقت OpenAI أول نموذج لغوي ضخم ضمن سلسلة GPT، وعلى الرغم من براعته في معالجة النصوص، إلا أنه أظهر ضعفًا ملحوظًا في حل المسائل الرياضية المعقدة
القفزة النوعية جاءت في عام 2023 عندما دمجت الشركة بين LLMs وRL وتقنية جديدة تُعرف باسم “الحوسبة عند وقت الاختبار” (test-time compute)، مما أتاح للنموذج التخطيط والتحقق من خطواته قبل تقديم الإجابة النهائية، ومن هنا بزغت تقنية “سلسلة التفكير” (Chain of Thought) التي حسّنت بشكل ملحوظ أداء الذكاء الاصطناعي في حل المسائل غير المألوفة
### صعود فريق “الوكلاء” في OpenAI
بعد النجاح الأولي، بادرت OpenAI بتشكيل فريق “Agents” بقيادة دانيال سيلسام، وكان الهدف الأساسي بناء أنظمة قادرة على تنفيذ مهام معقدة بكفاءة عالية، في تلك المرحلة، لم تضع الشركة تمييزًا صارمًا بين “النماذج الاستدلالية” و”الوكلاء”، بل ركزت على تطوير القدرات الأساسية اللازمة لتحقيق هذا الهدف الطموح
شارك في تطوير o1 نخبة من الشخصيات البارزة مثل إيليا سوتسكيفر (أحد المؤسسين)، ومارك تشن (رئيس الأبحاث)، وجاكوب باتشوتسكي (العالِم الرئيسي)، وقد استلزم تطوير o1 تخصيص موارد ضخمة، خاصة من حيث المعالجات (GPUs) والكوادر البشرية المؤهلة
تشير شهادات من داخل الشركة إلى أن مهمتها في تطوير ذكاء عام اصطناعي (AGI) ساهمت بشكل كبير في تسريع هذه الإنجازات، على عكس المختبرات الأخرى التي تركز بشكل أكبر على المنتجات التجارية
### هل النماذج تستنتج فعلًا؟
من الناحية النظرية، يهدف الذكاء الاصطناعي إلى محاكاة الذكاء البشري بكل تعقيداته، ومع إطلاق o1، أضفت OpenAI لمسة إنسانية على واجهة ChatGPT من خلال استخدام مصطلحات مثل “التفكير” و”الاستنتاج”
ومع ذلك، لا يتفق الباحثون دائمًا على تعريف دقيق لـ “الاستدلال” الحقيقي في سياق الذكاء الاصطناعي، يوضح لايتمان: “إذا كانت النماذج قادرة على إنجاز مهام صعبة، فهذا يشير إلى أنها تمارس شكلًا من أشكال الاستدلال، حتى لو كان يختلف عن الاستنتاج البشري التقليدي”
ويرى باحثون آخرون، مثل ناثان لامبرت من AI2، أن النماذج الاستدلالية تشبه الطائرات، فهي مستوحاة من الطبيعة، ولكنها لا تحاكي الطيران الطبيعي للطيور، ومع ذلك، تظل فعالة ومفيدة في تحقيق أهدافها
### الوكلاء في المهام المعقدة
في الوقت الحالي، تتألق وكلاء الذكاء الاصطناعي في المجالات المتخصصة مثل البرمجة، كما نرى في وكيل Codex من OpenAI، ومساعد Claude Code من Anthropic، لكنهم يواجهون تحديات كبيرة في المهام ذات الطابع الشخصي مثل التسوق أو التخطيط للسفر
يقول لايتمان: “تتعلق المشكلة هنا بالبيانات المتاحة، نحن بحاجة إلى طرق جديدة لتدريب النماذج على المهام التي يصعب التحقق منها بموضوعية”، ويشير إلى أن الشركة تعمل على تطوير تقنيات جديدة لتدريب النماذج على المهام الذاتية، وهي نفس الطريقة التي مكّنت أحد نماذج OpenAI من تحقيق الميدالية الذهبية في أولمبياد الرياضيات
تعتمد هذه النماذج الجديدة على فكرة وجود وكلاء متعددين داخل النموذج نفسه، حيث يتعاون عدد من “الوكلاء الداخليين” في حل المشكلة، ثم يختارون أفضل إجابة ممكنة، وقد تبنت كل من جوجل وxAI تقنيات مماثلة مؤخرًا
### المستقبل: سباق الزمن
هذه الإنجازات الهامة قد تمهد الطريق لإطلاق GPT-5، الذي تعوّل عليه OpenAI لاستعادة تفوقها في ظل المنافسة الشرسة من شركات مثل جوجل، Anthropic، xAI وMeta
ولكن بالإضافة إلى القوة، تسعى الشركة أيضًا إلى تحقيق البساطة، حيث تطمح إلى تطوير وكلاء يفهمون نوايا المستخدم دون الحاجة إلى تحديد إعدادات معقدة ومربكة
يؤكد الباحثون أن الهدف النهائي هو إنشاء مساعد رقمي متكامل، قادر على فهمك، وتنفيذ المهام نيابةً عنك، والتفاعل مع الإنترنت بكفاءة عالية، باختصار، تحويل ChatGPT إلى مساعد رقمي شامل يمكنه “فعل كل شيء”