يواجه خبراء الذكاء الاصطناعي تحديا كبيرا يتمثل في عجز النماذج الحالية عن مواصلة التعلم بعد طرحها في الأسواق. حيث تتطلب عمليات التطوير والتحسين المستمر إطلاق أجيال جديدة كليا من هذه النماذج البرمجية المعقدة.
وكشفت مجموعة من الباحثين المخضرمين الذين عملوا في كبرى شركات التقنية مثل غوغل ديب مايند وأبل وأوبن إيه آي عن منصة مبتكرة تدعى تراجيكتوري. وتهدف هذه المنصة إلى إحداث تغيير جذري في القطاع.
وأضاف القائمون على المشروع أن المنصة الجديدة تتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي التدرب بشكل مباشر ومستمر على تفاعلات المستخدمين الحقيقية. مما يضمن تطور أداء النماذج بشكل مطرد ودوري دون الحاجة لانتظار إصدارات مستقبلية.
استثمارات ضخمة تتجاوز حاجز المئة مليون دولار
وأظهرت تقارير اقتصادية حديثة أن شركة تراجيكتوري نجحت في جذب تمويلات أولية بلغت 15 مليون دولار. وهو ما رفع تقييم الشركة السوقي إلى أكثر من 100 مليون دولار قبل الإعلان الرسمي عن إطلاقها.
وبينت البيانات أن قائمة المستثمرين تضم أسماء لامعة في عالم التقنية والذكاء الاصطناعي. من بينهم جيف دين كبير علماء غوغل ديب مايند وفاي فاي لي الأستاذة بجامعة ستانفورد والمؤسسون لشركات ناشئة كبرى.
وأكد الخبراء أن هذا الدعم المالي الضخم يعكس ثقة المستثمرين الكبيرة في قدرة الفريق المؤسس على حل معضلة التعلم المستمر التي تعاني منها الصناعة حاليا. وهو رهان كبير على خبراتهم العميقة في هذا المجال.
تطبيقات التعلم المستمر وتحديات القطاعات المختلفة
وأوضح روناك مالدي الرئيس التنفيذي للشركة أن التوجه الحالي للعديد من المؤسسات يركز على آليات تتيح للأنظمة تحسين ذاتها عبر بيانات المستخدمين. وتبرز شركة كيرسور كنموذج ناجح في هذا المسار البرمجي.
وتسعى تراجيكتوري إلى توسيع نطاق تقنيات التعلم المستمر ليشمل تطبيقات خارج قطاع البرمجة التقليدي. حيث تهدف المنصة إلى تزويد الشركات بأدوات مخصصة تمكنها من الاستفادة من هذه المزايا في مختلف مجالات العمل.
وشدد الفريق على أن بناء نماذج مفتوحة المصدر قابلة للتدريب اللاحق يعد استراتيجية جوهرية. إذ تتيح هذه الطريقة تخصيص الذكاء الاصطناعي ليلائم احتياجات كل عميل بشكل دقيق وفعال بعيدا عن النماذج الجاهزة.
موجة هجرة العقول من الشركات الكبرى
وكشفت التجارب الأولية مع شركة ديكاغون المتخصصة في وكلاء خدمة العملاء عن نجاح لافت. حيث استخدمت تراجيكتوري بيانات الحالات التي فشل فيها الذكاء الاصطناعي لتحسين النماذج وتفادي تكرار الأخطاء مستقبلا بشكل دوري.
وبينت النتائج أن هذه النماذج المحدثة أسبوعيا تتفوق في أدائها على نظيراتها التي يتم تدريبها في المختبرات فقط. وتطمح الشركة للوصول إلى وتيرة تحديث يومية تضمن استجابة فورية لكافة التغيرات في تجربة المستخدم.
وأكد المراقبون أن هذه الخطوة تأتي ضمن موجة هجرة واسعة من الباحثين في شركات مثل غوغل وميتا لتأسيس شركاتهم الخاصة. مستغلين معرفتهم العميقة بنقاط الضعف في السوق لتقديم حلول تقنية مبتكرة.
