هلا نيوز
طور علماء نموذجا جديدا للذكاء الاصطناعي قادرا على التفكير بطريقة مختلفة عن نماذج اللغة التقليدية مثل ChatGPT، محققًا أداءً متفوقًا بشكل ملحوظ في الاختبارات المعيارية.
النموذج الجديد المسمى “نموذج التفكير المتسلسل” (HRM) استوحاه الباحثون من آلية عمل الدماغ البشري في معالجة المعلومات على مستويات زمنية متعددة، حيث تقوم مناطق دماغية مختلفة بدمج المعلومات على فترات زمنية متفاوتة.
وبحسب باحثين من شركة Sapient المتخصصة في الذكاء الاصطناعي في سنغافورة، يتميز HRM بكفاءة أعلى بفضل حاجته إلى عدد أقل من المعاملات البرمجية وكميات محدودة من البيانات التدريبية. إذ يحتوي على 27 مليون معامل فقط ويستخدم 1000 عينة تدريبية، بينما تصل معاملات النماذج المتقدمة إلى مليارات أو تريليونات، مثل GPT-5 الذي يضم نحو 3-5 تريليون معامل.
وعند اختباره في اختبار ARC-AGI لقياس مدى اقتراب النماذج من الذكاء العام الاصطناعي، حقق HRM نتائج مذهلة: 40.3% في اختبار ARC-AGI-1 مقابل 34.5% لنموذج o3-mini-high من OpenAI، و5% في الاختبار الأصعب ARC-AGI-2 مقابل 3% لنفس النموذج.
ويختلف HRM عن أسلوب “سلسلة الفكر” التقليدي (CoT) الذي يعتمد على تقسيم المشكلات إلى خطوات بسيطة، إذ أشار العلماء إلى أن هذا الأسلوب يعاني من عيوب كالتفكيك الهش للمهام والاعتماد الكبير على البيانات. بالمقابل، يعتمد النموذج الجديد على وحدتين متكاملتين: وحدة عالية المستوى مسؤولة عن التخطيط المجرد، وأخرى منخفضة المستوى تنفذ العمليات السريعة والمفصلة.
ويستخدم HRM تقنية “التحسين التكراري” التي تتيح تحسين دقة الحلول عبر دورات تفكير متتابعة، حيث يقرر النموذج ما إذا كان سيواصل التفكير أو يقدم الإجابة النهائية. وقد أثبت نجاحه في مهام معقدة مثل ألغاز “السودوكو” المتقدمة وإيجاد المسارات المثلى في المتاهات، حيث فشلت النماذج التقليدية
