المصدر: Financial Associated Press

المؤلف: شي Zhengcheng

العنوان الأصلي: "ترك المؤلف المشارك لورقة Google Transformer وظيفته لبدء عمل تجاري ، قائلاً إنه يريد استكشاف طريقة جديدة لصناعة الذكاء الاصطناعي"

كنقطة انطلاق لهذه الجولة من ازدهار الذكاء الاصطناعي ، نشرت Google بحثًا كلاسيكيًا بعنوان "الانتباه هو كل ما تحتاجه" في عام 2017 ، والذي أدى إلى تحسين كبير في نموذج Transformer ذي الأهمية التاريخية. وفقًا لآخر الأخبار ، غادر Welshman Llion Jones ، المؤلف المشارك لهذه الورقة ، Google ، مشيرًا إلى أن الفريق الذي كتب هذه الورقة قد ترك شركة التكنولوجيا الأمريكية العملاقة. **

(احتل ليون جونز المرتبة الخامسة في الورقة البحثية ، المصدر: arvix)

وضعت أطروحة Google أيضًا الأساس للطفرة التكنولوجية التي اجتاحت العالم بعد خمس سنوات ، بما في ذلك ChatGPT و Wenxinyiyan و Bard و Xunfei Spark و Stability AI و Midjourney و Dall-E وما إلى ذلك. هندسة المحولات.

اختار هذه المرة لتأسيس شركته الخاصة في مجال الذكاء الاصطناعي والتنافس مع العمالقة الذين ينفقون الأموال مثل المياه ، لأن جونز كانت لديه بعض الأفكار المختلفة حول مجال الذكاء الاصطناعي.

قام جونز بالتعامل مع ديفيد ها ، الرئيس السابق لـ Google AI Japan والذي قاد تطوير Stability AI. أعلن يوم الخميس عن إنشاء شركة جديدة تسمى Sakana AI في طوكيو باليابان ، والتي تسعى إلى "الذكاء الجماعي لـ النظم الطبيعية ". في مجال الذكاء الاصطناعي. ** Sakana تعني "الأسماك" باللغة اليابانية ، وتمثل رؤية "مجموعة من الأسماك يتم تجميعها معًا لتشكيل كيان متماسك وفقًا لقواعد بسيطة".

(أعلن الاثنان رسميًا عن أعمالهما ، المصدر: X)

بعد ظهور ابتكار بنية Transformer ، ركز تركيز التطوير ** للصناعة ذات مرة على جعل "GPTs" المختلفة أكبر وأكبر ، بينما تركز Sakana AI على إنشاء بنية جديدة **.

يجادلون بأن أحد قيود نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية هو أنها مصممة لتكون هياكل هشة ويصعب تغييرها ، مثل الجسور أو المباني. على النقيض من ذلك ، فإن الأنظمة الطبيعية حساسة للغاية للتغيرات في محيطها ، تحت تأثير الذكاء الجماعي. تتكيف النظم الطبيعية وتصبح جزءًا من محيطها. تأمل Sakana AI في استخدام مبادئ الحوسبة التطورية هذه لبناء ذكاء اصطناعي لحل مشكلات مثل تكلفة أنظمة الذكاء الاصطناعي وأمانها.

لخص David Ha هذا ، ** بدلاً من بناء نموذج ضخم يمتص جميع البيانات ، قد يكون نهج Sakana AI هو استخدام عدد كبير من النماذج الصغيرة ، كل منها يحتوي على مجموعة بيانات صغيرة ولكن لديها خبرة فريدة ، والسماح لتلك النماذج التعاون لحل المشاكل. **

بالنسبة لسبب ذهابهما إلى طوكيو لبدء عمل تجاري ، قال المؤسسان إنه بصرف النظر عن البقاء في طوكيو لسنوات عديدة ، يعتقدان أيضًا أن التدريب يمكن أن يؤدي أيضًا بشكل جيد في المجتمعات والثقافات غير الغربية ، والتي يمكن أن تصبح التالية محفز الاختراق التكنولوجي **.