كيف تم إنشاء النموذج الكبير Qingliu Cohere؟

المصدر: شيداو

مصدر الصورة: تم إنشاؤها بواسطة Unbounded AI

ملخص محتوى هذا العدد:

شارك صبي يبلغ من العمر 20 عامًا في أوراق بحثية مهمة بشرت بعصر الذكاء الاصطناعي التوليدي 2 أسس رجل أعمال صيني يحب اللعب بالتكنولوجيا وصبي موهوب شركة Cohere 3 ما هي المخاطر التي سيجلبها الذكاء الاصطناعي، وما هي أكبر فرصه في المستقبل؟

لا تزال المنافسة العالمية في مجال النماذج الكبيرة الأساسية مستمرة. ولا شك أن شركة OpenAI، التي جمعت عشرات المليارات من الدولارات، هي إحدى الشركات الرائدة. ويضم تطبيقها القاتل ChatGPT مئات الملايين من المستخدمين النشطين. ومن الصعب بلا شك التنافس وجها لوجه معها.

لقد وجدت شركة وحيدة القرن تعمل بالذكاء الاصطناعي وتقدر قيمتها بـ 2 مليار دولار أمريكي طريقًا مختلفًا في منافسة النماذج الكبيرة الأساسية، لتصبح بمثابة نسمة من الهواء المنعش في خضم ريادة الأعمال النموذجية الكبيرة.

وحيد القرن هذا هو شركة Cohere، التي شارك في تأسيسها إيدان جوميز، أصغر مؤلف للورقة الرائدة "الانتباه هو كل ما تحتاجه"، واثنين من خريجيه من جامعة تورنتو، إيفان تشانغ ونيك فروست.

حصلت شركة Cohere مؤخرًا على 270 مليون دولار أمريكي من التمويل من السلسلة C، وبذلك يصل مبلغ التمويل التراكمي إلى أكثر من 430 مليون دولار أمريكي وتقييم يزيد عن 2.1 مليار دولار أمريكي. وتشمل قائمة مستثمريها شركات عملاقة مثل Salesforce وNVIDIA وOracle، ومؤسسات استثمارية كبرى مثل Tiger Global وIndex Ventures، بالإضافة إلى خبراء الذكاء الاصطناعي المعروفين مثل جيفري هينتون (العمالقة الثلاثة للتعلم العميق والفائز بجائزة تورينج). جائزة) ولي Feifei. ومن بين شركائها أيضًا أمازون وماكينزي وما إلى ذلك.

لماذا تعتبر شركة Cohere بمثابة نسمة من الهواء المنعش في خضم ريادة الأعمال ذات النماذج الكبيرة؟

فيما يتعلق بالمنتجات، فهو يركز على خدمة العملاء على مستوى المؤسسة، واستنادًا إلى أمر النموذج الكبير القوي، فإنه يوفر معالجة النصوص على مستوى المؤسسة، والأسئلة والأجوبة المعرفية ووظائف أخرى، ويمكن ضبط النموذج وتخصيصه. بالإضافة إلى ذلك، أطلقت شركة Coral، وهي أداة مساعدة معرفية على مستوى المؤسسة.

فيما يتعلق بالأمان، ومن أجل تبديد شكوك عملاء المؤسسات، يمكن نشر منتجاتها في بيئة سحابية متعددة ومحلية، وتتمتع بدرجة عالية من خصوصية البيانات.

من حيث استراتيجية التمويل، فهي تفضل أخذ الأموال من الشركات الكبيرة المرتبطة بسلسلة الصناعة الخاصة بها واستخدام قوة العمالقة لتطوير نفسها، ولكنها ليست مرتبطة بالعمالقة (راجع العلاقة بين OpenAI وMicrosoft).

وباعتبارها إحدى الشركات المعروفة في مجال الذكاء الاصطناعي، فقد تمت دراسة منتجات كوهير والمزايا التنافسية للشركات بدقة، وحاولنا التعامل معها من منظور رواد الأعمال، باستخدام مقابلات متعددة مع مؤسسي كوهير، أيدان جوميز وإيفان تشانغ، كمواد لفرز تاريخ كوهير. عملية التطوير من 0 إلى 1، بالإضافة إلى الرؤى العديدة لرجلي الأعمال إيدان وإيفان حول المؤسسات والذكاء الاصطناعي.

*ملاحظة: المواد الواردة في هذه المقالة تأتي من المحادثات بين مستثمر Cohere وشريك Madrona جون تورو، ومؤسس Weights&Bias Lukas Biewald، والشخص الإعلامي المعروف ستيفن مارش، والمؤسسين المشاركين لشركة Cohere Aidan Gomez وIvan Zhang. *

شارك الشاب البالغ من العمر 20 عامًا في ورقة بحثية مهمة بشرت بعصر الذكاء الاصطناعي التوليدي

إيدان جوميز هو أصغر مؤلف للورقة البحثية الرائدة "الانتباه هو كل ما تحتاجه" في مجال نماذج اللغات الكبيرة. في ذلك الوقت، ذهب إلى Google Brain من جامعة تورنتو ليتدرب، وكان عمره لا يزال حوالي 19 أو 20 عامًا كطالب جامعي، وكانت هذه أول تجربة له في عالم التكنولوجيا الأمريكية.

إيدان جوميز في جامعة تورنتو

كان معلمه أثناء تدريبه في Google هو Lukasz Kaiser، وهو أحد المؤلفين الرئيسيين لكتاب "الانتباه هو كل ما تحتاجه". في ذلك الوقت، قاموا بشكل مشترك ببناء Tensor، وهي منصة برمجية لتدريب الشبكات العصبية الكبيرة، وكانوا أيضًا يدربون نموذجًا للذكاء الاصطناعي. تتلخص الفكرة في تدريب نموذج ذكاء اصطناعي ضخم قادر على تعلم القيام بأشياء كثيرة من مجموعة بيانات. ويتطلب تدريب هذا النموذج استخدام مجموعات البيانات في طرائق متعددة، بما في ذلك الصور والنصوص وحتى مقاطع الفيديو.

في ذلك الوقت، كان إيدان ونعوم شازير (وهو أيضًا مؤلف ورقة Transformer) "طلابًا"، وكان نعوم يدرس أيضًا نماذج لغوية كبيرة، لكن الخوارزمية التي درسها كانت RNN (الشبكة العصبية المتكررة). هدف نعوم هو إيجاد بنية جديدة أبسط وأكثر دقة وقابلة للتطوير من RNN.

لذلك قام كل من لوكاش وأيدان ونعوم بالتفكير في الأمر وخططوا لإجراء هذا البحث معًا. ثم اكتشفوا أن نيكي بارمار وجاكوب أوسزكوريت وأشيش فاسواني من مجموعة الترجمة في Google Brain لديهم أفكار مماثلة لأنفسهم. وبعد دمج المجموعتين، عمل الجميع معًا وبعد بحث مكثف، وُلدت القطعة الأخيرة "الانتباه هو كل ما تحتاجه".

تم تقديم الورقة في الساعات الأولى من الصباح، عندما لم يكن هناك سوى شخصين في المكتب، إيدان وأشيش. بعد تقديم المخطوطة، كانوا منغمسين في الإثارة. وتوقع أشيش أن يكون لهذه الورقة تأثير كبير، لكن الشاب إيدان يقدم ورقة مهمة لأول مرة ولا يعرف بعد أهمية هذه الورقة. وكما قال في مقابلة مع كاتب العمود في مجلة نيويوركر ستيفن مارش: "لا أعتقد أن أحداً يتوقع ما سيصبح عليه الأمر في المستقبل".

لقد صُدم حقًا بالتأثير العملي لنموذج المحولات بعد عودته إلى جامعة تورنتو بعد فترة تدريبه.

"في ذلك الوقت، كنت أقوم ببحث صيفي في جامعة تورنتو، ثم تلقيت بريدًا إلكترونيًا من لوكاش بعنوان "انظر إلى هذا". وكان محتوى البريد الإلكتروني عبارة عن قصة عن فرقة روك يابانية. "سجلت القصة كيف شكلوا مجموعة وكيف أصدروا ألبومًا. ثم ندم على عملية الحل. في نهاية البريد الإلكتروني، كتب لوكاش: "الكلمة الوحيدة التي أدخلتها هي محول، وقام النموذج تلقائيًا بإنشاء القصة".

بعد قراءة هذا النص الذي تم إنشاؤه آليًا، أعتقد أن هذا سيبدأ ثورة في المنتج. لأنه لأول مرة، يستخدم نظام غير بشري اللغة بطريقة مقنعة مثلنا نحن البشر. قال إيدان لستيفن مارش.

شجرة تطورية نموذجية كبيرة

عندما ولد "الانتباه هو كل ما تحتاجه" وTransformer، تم اعتماد هذا النموذج المبتكر بسرعة من قبل مجتمع الذكاء الاصطناعي وأصبح معيارًا تقنيًا جديدًا. لقد أثارت جنونًا بين الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي، وتظهر باستمرار نماذج قوية تعتمد على Transformer، مثل BERT وGPT. في نهاية عام 2022، بدأ ChatGPT رسميًا طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي.

أسس رجل أعمال صيني يحب اللعب بالتكنولوجيا وصبي موهوب شركة Cohere

إيفان تشانغ، المؤسس المشارك لشركة Cohere، هو باحث غير عادي في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكنه رجل أعمال نموذجي. هو وأيدان من خريجي جامعة تورنتو، ثم تركا المدرسة لاحقًا لبدء عمل تجاري مع أيدان. "أنا مبدع. لا أحب حقًا الجلوس في الفصل الدراسي واستيعاب الكثير من المعلومات ببساطة. أحتاج إلى القيام بذلك بنفسي والتعلم أثناء "اللعب بالتكنولوجيا". هذه هي أفضل طريقة بالنسبة لي للتعلم." هذه هي الطريقة التي استثمر بها في Cohere، يقدم جون تورو نفسه.

إيفان تشانغ، المؤسس المشارك لشركة Cohere

من باحث إلى رجل أعمال، ومن ToC إلى ToB

في عام 2017، بعد ترك جامعة تورنتو، عمل إيفان كمهندس خلفي في شركة ناشئة، وفي هذا الوقت التقى بإيدان جوميز. في ذلك الوقت، أراد أيدان إنشاء مجموعة بحثية مستقلة في مجال الذكاء الاصطناعي لإجراء أبحاث الذكاء الاصطناعي القائمة على الاهتمامات والتحقق من أفكاره المبتكرة، لذلك أنشأوا FOR.ai معًا. ولا تزال هذه المنظمة تعمل حتى الآن وتسمى Cohere For AI، وتتكون من عدد من علماء الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي وتقوم بشكل أساسي بإجراء الأبحاث الأساسية حول الذكاء الاصطناعي.

في عام 2019، اقترح إيفان على إيدان: "لماذا لا نفعل شيئًا جديدًا معًا؟" لذلك أصبحا مستقلين عن FOR.ai وبدأا عملًا رسميًا أكثر. في هذه المرحلة، لديهم بالفعل خبرة في ريادة الأعمال، ويفهمون الطريقة الصحيحة لإدارة المؤسسة، وقد التقوا بالعديد من المؤسسين في مجال الذكاء الاصطناعي.

في الأيام الأولى لشركة Cohere، كانت فكرتهم الأولى هي بناء منصة أساسية للذكاء الاصطناعي تسمح للمطورين بتحميل نماذج الذكاء الاصطناعي، ومن ثم تقوم المنصة بضغط حجم النموذج لجعل النموذج أكثر كفاءة. ولكن في ذلك الوقت، لم يكن جنون الذكاء الاصطناعي التوليدي قد وصل بعد، وكان السوق لا يزال صغيرًا جدًا.

بصفته مؤلف الورقة، لاحظ أيدان التطور المزدهر لنموذج Transformer في مجتمع الذكاء الاصطناعي، ورأى أنه حل العديد من المشكلات المتعلقة بمعالجة النصوص، ورأى المطورين يقومون بتحسين هذه البنية. في ذلك الوقت، تم إصدار GPT-2 من OpenAI، وتجاوزت معلمات نموذج Transformer المليار، مما جعل Aidan يدرك أيضًا أهمية مقياس النموذج والإمكانات الحقيقية لبنية النموذج هذه.

ونتيجة لذلك، قام العديد من المؤسسين بتحويل شركة Cohere من منصة ضغط النماذج إلى النماذج والخدمات الأساسية الكبيرة.

"بعد تجربة GPT-2، وجدنا أنه رائع جدًا، لكننا لسنا متأكدين من الخدمات التي يمكن إنشاؤها باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية مثل GPT. لقد حاولنا أولاً بناء أول مشروع لـ Cohere، والذي كان عبارة عن نص تلقائي وأداة الإكمال هو في شكل ملحق لمتصفح Chrome. يحتاج المستخدمون فقط إلى إدخال جزء من النص في مربع النص، ويمكنهم الاستمرار تلقائيًا في الاكتمال. لقد خططنا في البداية لاستخدام الإعلانات لكسب المال. (ملاحظة: هذا عمل ToC "لكن من الواضح أننا قللنا من صعوبة بناء منتج استهلاكي. تجربة هذا المنتج ليست جيدة، ولم يكتسب الكثير من المستخدمين. نحن ندرك أنه ليس لدينا أي ميزة تنافسية في هذا الاتجاه.

لذلك قررنا تفكيك الواجهة الأمامية وتوفير إمكانات النموذج الخلفي فقط، والانتقال من ToC إلى ToB لتوفير خدمات API على مستوى المؤسسة. في ذلك الوقت، كانت 99% من حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية تتطلب تضمين الكلمات وضبط النموذج، لذلك قمنا في غضون بضعة أشهر ببناء منصة واجهة برمجة التطبيقات (API) مع إمكانات إنشاء الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تضمين النموذج وضبطه بشكل دقيق. "شارك إيفان التفكير وراء تحول كوهير مع جون تورو.

أما بالنسبة لسبب تحول Cohere إلى ToB وجوهر مهمة الشركة، فقد أدلى Aidan Gomez ببيان واضح: "نريد فقط أن نجعل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة يستخدمها عدد أكبر من الأشخاص. في ذلك الوقت، أراد المطورون والشركات الاستفادة من القدرات نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، بغض النظر عن وجود العديد من العقبات من حيث التكنولوجيا وقوة الحوسبة، فإن معنى وجودنا هو إزالة العوائق التي تحول دون استخدام الأشخاص لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، حتى يتمكن المطورون الذين ليسوا على دراية بالذكاء الاصطناعي، وكذلك يمكن للمؤسسات العادية استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي بسهولة.

لأن التفاعل التحادثي الفريد للذكاء الاصطناعي التوليدي هو أفضل تجربة للمستخدمين النهائيين. لنأخذ نفسي كمثال، عندما أرغب في فتح حساب مصرفي، إذا كان لدى البنك تطبيق جوال يمكنه التفاعل معي على مدار 24 ساعة في اليوم وحل المشكلات بكفاءة، فسيكون ذلك أكثر جاذبية بالنسبة لي.

Cohere هنا للقيام بذلك، من خلال مساعدة جميع أنواع الشركات والمؤسسات على تسخير قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز ميزتها التنافسية.

يسمح Cohere لعملاء المؤسسات بضبط النماذج باستخدام بياناتهم الخاصة

عندما تتبنى الشركات قدرات الذكاء الاصطناعي، سيكون لديها أيضًا أسئلة حول مسألتين، وهما استضافة النماذج وخصوصية البيانات. نحن ندعم الاستضافة السحابية المتعددة، ويمكن للمؤسسات اختيار الخدمة السحابية التي تناسبهم أو نشرها على خادم محلي. نحن أيضًا نولي أهمية كبيرة لخصوصية البيانات، فعندما تستخدم المؤسسات بياناتها الخاصة لضبط النموذج، سواء تم نشرها في السحابة أو على خادم محلي، فلن نرى بياناتها، وهذه إحدى ميزاتنا الأساسية. "

استراتيجية المواهب الانتقائية تشكل الإبداع العالي لدى Cohere

إن قدرة Cohere على التمحور بسرعة والعثور على موقعها الصحيح في المراحل المبكرة لا يمكن فصلها عن نظرة المواهب وفلسفة ريادة الأعمال التي راكمها إيفان وأيدان منذ FOR.ai. شارك إيفان فلسفتهم في توظيف المواهب وثقافة ريادة الأعمال عند التحدث إلى جون تورو: "طريقة التوظيف لدينا مختلفة. عندما بدأت FOR.ai العمل، وضعنا مبدأ: نحن نبحث عن أشخاص من خلفيات مختلفة. ولكن شخصًا مميزًا للغاية مهتم بالذكاء الاصطناعي ويريد إحداث تأثير كبير.

لا تحتاج إلى أن يكون لديك خلفية مثالية للعمل في Meta AI أو DeepMind أو Google، ولكن يجب أن يكون لديك اهتمام وحماس كبير جدًا في المجال الذي تركز عليه. ولا يمكنك كتابة الأوراق فحسب، بل يمكنك أيضًا الحصول على مهارات عملية. لقد جلبنا نهج التوظيف هذا إلى Cohere وقمنا ببناء فريق قوي جدًا في المرحلة المبكرة.

فيما يتعلق بثقافة الشركة، فإننا نرغب في إجراء الكثير من الاستكشافات في مجال التكنولوجيا، و"اللعب بالتكنولوجيا"، ومن ثم تحقيق اختراقات. على الرغم من أننا جميعًا نكتب الأبحاث، إلا أننا لسنا "مهووسين". لدينا فكرة واضحة جدًا عما يجب أن نفعله، ونقضي الكثير من الوقت في الممارسات الهندسية بدلاً من مجرد استكشاف الخوارزميات. وهذا يسمح لنا ببناء منتجات يمكن أن يحقق فوائد حقيقية للناس. "

والآن بعد أن احتلت شركة OpenAI المركز C بين الذكاء الاصطناعي التوليدي، فهل يساعد ChatGPT، الذي يضم بالفعل مئات الملايين من المستخدمين النشطين، شركة OpenAI على احتكاره؟ وهل ما زالت هناك فرص أمام شركات أخرى؟ إيدان جوميز له رأيه الخاص: "لا أعتقد بأي حال من الأحوال أنه سيكون هناك احتكار في مجال النماذج الكبيرة. أعتقد أن كل شركة لها أسلوبها الخاص واتجاهها ومزاياها الخاصة، وستجد مكانها الخاص في السوق العملاء من الأفراد والشركات سوف يختارون أفضل شريك، والشركة الأكثر جدارة بالثقة، والمنصة التي يمكن أن تساعدهم على النجاح بشكل أفضل.

بالنسبة للشركات النموذجية الأساسية مثل كوهير، فإن الحالة النهائية التي نواجهها من المرجح ألا تكون سيطرة الفائز على كل شيء، بل هيكل سوق متنوع. سوف نعتمد على مزايانا الخاصة للفوز بمبارياتنا. سوف نستخدم أساليب مختلفة لمساعدة العملاء حتى يتمكنوا من استخدام أفضل قدرات الذكاء الاصطناعي. ينصب تركيزنا على السماح لنموذج الذكاء الاصطناعي بمساعدة عملاء محددين على اكتساب أقصى قيمة من خلال طرق مختلفة بما في ذلك المطالبات والضبط الدقيق. "

ما هي المخاطر التي يجلبها الذكاء الاصطناعي، وما هي أكبر فرصه في المستقبل؟

إن انفجار الذكاء الاصطناعي التوليدي، على الرغم من الترحيب به، قد تسبب أيضًا في الكثير من المخاوف. على المستوى العام، يشعر الناس بالقلق بشأن ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سوف يتطور بسرعة كبيرة ويصبح قويا للغاية، وبالتالي "يسرق" فرص العمل البشرية؛ وعلى المستوى العملي، يشعر الكثير من الناس بالقلق بشأن سلامة نماذج الذكاء الاصطناعي وإمكانية التحكم فيها.

كما أعرب إيدان جوميز وإيفان تشانغ عن آرائهما حول هذا الموضوع.

الذكاء الاصطناعي قد "يلوث" وسائل التواصل الاجتماعي

أما وجهة نظر إيدان جوميز فهي أكثر اجتماعية، حيث قال إن "تلوث" وسائل التواصل الاجتماعي من خلال المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي أمر يستحق القلق: "بدلاً من القلق بشأن حلول الذكاء غير البشري محل البشر، وهو ما قد لا يحدث لسنوات عديدة، ينبغي لنا أن ندفع الثمن". الاهتمام بالمخاطر الحقيقية الحالية.

على سبيل المثال، من الممكن جدًا أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من إنشاء ملايين من الروبوتات التي تدخل وسائل التواصل الاجتماعي والمحادثات العامة بسلاسة ثم تدفع وجهة نظر معينة (سواء كانت وجهة النظر هذه مفيدة أم ضارة). وقد يكون لذلك عواقب غير متوقعة على بعض القضايا العامة التي يمكن أن يكون لها تأثير كبير على المجتمع.

لذا يتعين علينا أن نزن مخاطر هذا الأمر، ومن الأفضل أن تكون لدينا سياسات محددة للتخفيف من هذه المخاطر. على سبيل المثال، يحق للأشخاص معرفة ما إذا كان المحتوى الإعلامي أو المحتوى التسويقي الذي نقرأه قد تم إنشاؤه بواسطة البشر أو تم تصنيعه بواسطة الآلات. "

وجهة نظر إيفان تشانغ واقعية نسبيًا، فهو يعتقد أن الذكاء الاصطناعي يواجه تحديين رئيسيين: "بالنسبة للتحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي، فإن المعلومات التي نحصل عليها من العملاء هي في المقام الأول كيفية تقييم قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. لمقارنة نموذجين للذكاء الاصطناعي بدقة إن القدرة ليست سهلة، وفيما يتعلق بإنشاء النص، فمن المرجح أن تكون هذه المقارنة ذاتية. وهذا من شأنه أن يخلق بعض العقبات أمام التبني التجاري للذكاء الاصطناعي التوليدي.

التحدي الآخر هو مسألة خصوصية البيانات. عند استخدام نماذج كبيرة مفتوحة المصدر أو مغلقة المصدر للاستخدام التجاري، فإنك تستخدم أحيانًا بعض البيانات الحساسة، مما يؤدي بدوره إلى خلق مشكلات تتعلق بالامتثال. على سبيل المثال، عند استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدتك في كتابة رسالة بريد إلكتروني حساسة، هل ستشعر بالقلق من إساءة استخدام البيانات الحساسة التي تدخلها في النموذج؟ وبطبيعة الحال، يصبح هذا الاهتمام فرصة بالنسبة لنا، ونحن نعمل مع أوراكل لمعالجة هذه المشكلة. "

الذكاء المتجسد يمثل فرصة كبيرة للذكاء الاصطناعي في المستقبل

يعتبر كل من إيدان جوميز وإيفان تشانغ من الخبراء ورجال الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي، كما أن وجهات نظرهم حول الاتجاهات والفرص الجديدة للذكاء الاصطناعي في المستقبل تستحق الاهتمام أيضًا.

بداية، لقد ذكروا جميعًا نفس التكنولوجيا في مناسبات مختلفة، وهي الذكاء المتجسد، أي حقن قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي في آلات ملموسة.

قال أيدان للوكاس بيوالد: "أعتقد أنه من الرائع حقًا تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على الروبوتات والتجسيد، وهناك طلب قوي جدًا في هذا الاتجاه. لقد تخيلنا جميعًا ما ستفعله الروبوتات ذات الذكاء العالي والأجسام المرنة. ماذا عن ذلك - إنه "سينتج بالتأكيد تغييرًا كبيرًا. لكن لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه في هذا الاتجاه، وآمل أيضًا أن أتمكن من التأثير في هذا الاتجاه ومحاولة القيام بشيء ذي صلة".

ويعتقد إيفان أيضًا أن الذكاء المتجسد يمثل بالتأكيد فرصة كبيرة للمرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي: "أعتقد أن الفرصة الأكبر هي "نموذج العمل" الذي يمكن أن يؤثر على الكيانات. سيكون الجمع بين الذكاء الاصطناعي والمنتجات الهندسية والمادية أمرًا مثيرًا للغاية. سيكون هناك بالتأكيد هناك العديد من الشركات المهتمة بها. ومع ذلك، لكي تتحقق هذه التكنولوجيا، يجب تحسين دقة النموذج بشكل أكبر.

بالإضافة إلى ذلك، قدم أيدان أيضًا رؤية طويلة المدى للتطوير الذكي والتطبيقات المستقبلية للذكاء الاصطناعي: "يعتمد الآن بناء نماذج الذكاء الاصطناعي على البشر. ومن أجل جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، سنستخدم مختلف المعرفة البشرية عالية المستوى تدريبه. على سبيل المثال، يشبه الأمر مطالبة شخص ذكي جدًا بتعليم ذكاء اصطناعي غير ذكي جدًا. ثم في المستقبل، إذا أصبح نموذج الذكاء الاصطناعي ذكيًا للغاية وتم تعلم كل المعرفة البشرية به، فسيتم تعلمه نواجه نقطة حرجة —— لم يبق لدى البشر أي شيء لتعليم الذكاء الاصطناعي.

ما يهمني أكثر هو ماذا يحدث إذا اخترق الذكاء الاصطناعي هذه النقطة الحرجة؟ إذا كانت مجموعة من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعلمت المعرفة الحالية للبشر تتحدث وتستكشف وتتعلم معًا، فهل ستولد معرفة جديدة؟

ربما عندما يأتي هذا الوقت، سنتعلم نحن البشر معرفة جديدة من الذكاء الاصطناعي، وسيأخذ الذكاء الاصطناعي البشر للسباحة في محيط المعرفة الجديد. "