قد يكون باحثو Google قد حلّوا تحديًا رئيسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي. لقد طوروا "التعلم المعزز الداخلي" (internal RL)، وهي تقنية جديدة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. قد يفتح هذا الإنجاز الطريق أمام وكلاء الذكاء الاصطناعي ذوي الأفق الزمني الطويل. نُشرت النتائج في 16 يناير 2026.
يوجه التعلم المعزز الداخلي العمليات الداخلية للنموذج. إنه يرشد الذكاء الاصطناعي نحو حل المشكلات خطوة بخطوة. هذا يتجاوز قيود التنبؤ بالرمز التالي. غالبًا ما تواجه نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الحالية صعوبة في الاستدلال المعقد.
قد يكون التأثير المباشر كبيرًا. قد يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر استقلالية. يمكنهم التعامل مع المهام المعقدة دون إشراف بشري مستمر. هذا له آثار على الروبوتات والمجالات الأخرى.
تتعلم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تقليديًا من خلال التنبؤ بالرمز التالي. يمكن أن تكون هذه الطريقة غير فعالة للتخطيط طويل الأجل. يقدم التعلم المعزز الداخلي نهجًا أكثر مباشرة. إنه يركز على تطوير استراتيجيات عالية المستوى.
تتضمن الخطوات التالية المزيد من الاختبارات والتحسينات. يهدف الباحثون إلى توسيع نطاق التقنية. الهدف النهائي هو إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين حقًا. يمكن أن يحدث هذا ثورة في كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي مع العالم.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment