مؤسس Databricks متى زحاريا فاز بالجائزة الرئيسية لـ ACM وأعلن أن AGI وصل بالفعل

ماتي زاهاريا، المؤسس المشارك لشركة Databricks ومبتكر Apache Spark — أحد أكثر أطر العمل الحسابية تأثيراً في التاريخ — أصبح حائزاً على أعلى جائزة من جمعية آلات الحوسبة (ACM). عند استلام الجائزة، أدلى بتصريح كان سيبدو وكأنه سرد تسويقي لو صدر من معظم الناس، لكن ليس منه: الذكاء العام الاصطناعي موجود بالفعل، الناس فقط يفهمونه بشكل غير صحيح. زاهاريا ليس مؤسس شركة ناشئة يطلق تنبؤات صاخبة من أجل الحصول على اهتمام إعلامي.

في عام 2009، أنشأ Apache Spark كجزء من أطروحة الدكتوراه الخاصة به في جامعة كاليفورنيا بيركلي. أصبح إطار العمل لمعالجة البيانات الموزعة بسرعة معياراً صناعياً: اليوم يستخدمه Amazon وMicrosoft وNetflix وUber وآلاف الشركات الأخرى في جميع أنحاء العالم. إنه بالفعل لهذا الإسهام في علوم الحوسبة أن منحته جمعية ACM أعلى جائزة في الحوسبة — جائزة يقارنها الكثيرون بجائزة نوبل في علم البيانات.

في عام 2013، أسس زاهاريا وزملاؤه من بيركلي شركة Databricks — وهي شركة حولت Spark إلى منصة تجارية للمؤسسات ونمت لتصل إلى تقييم يبلغ 62 مليار دولار. اليوم، تتنافس Databricks مع AWS وGoogle وSnowflake على سوق البيانات والبنية التحتية للتعلم الآلي للمؤسسات. بالتوازي، تستثمر الشركة بنشاط في نماذج اللغة المفتوحة — سلسلة DBRX والاستثمارات في Mistral دليل على ذلك.

لكن ما هو أكثر إثارة للاهتمام من الجوائز هو رأيه حول الحالة الحالية للذكاء الاصطناعي. في رأي زاهاريا، الخطأ الرئيسي في معظم نقاشات الذكاء العام الاصطناعي يكمن في صياغة السؤال نفسه. الناس ينتظرون "لحظة الذكاء العام الاصطناعي" باعتبارها حدثاً واحداً: يتخطى النموذج حداً معيناً — وكل شيء يتغير.

لكن هذا إطار مفاهيمي غير صحيح. الذكاء العام الاصطناعي ليس مفتاحاً، بل عملية. نماذج اللغة الحديثة وأنظمة الوكلاء تتفوق بالفعل على البشر في كتابة الأكواد وتحليل الوثائق المعقدة وتجميع الأوراق العلمية.

السؤال ليس ما إذا "وصلنا إلى الذكاء العام الاصطناعي"، بل كيفية استخدام ما يوجد بالفعل. حالياً، يركز زاهاريا على تطبيق الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي. يعتبر الاتجاه المعروف بالذكاء الاصطناعي للعلوم — تسريع تطوير الأدوية، وأتمتة التجارب المخبرية، وتحليل بيانات الجينوم — التطبيق العملي الأكثر أهمية للنماذج اللغوية الكبيرة.

وفقاً له، التطبيق الأكثر وعداً لنماذج اللغة الكبيرة ليس روبوتات الدردشة والمساعدات، بل وكلاء البحث: أنظمة قادرة على قراءة آلاف الأوراق العلمية، وصياغة الفرضيات، واقتراح تجارب محددة لاختبارها. انتصار زاهاريا في ACM ليس مجرد شرف لمنشئ Spark. إنه تذكير بأن ثورة الذكاء الاصطناعي الحالية تقف على أكتاف الثورة السابقة — ثورة الحوسبة الموزعة.

أعطى Spark الصناعة البنية التحتية لمعالجة البيانات على نطاق واسع؛ الآن هذه البنية التحتية تدرب وتشغل نماذج اللغة. عندما يقول شخص بنى هذا الأساس "الذكاء العام الاصطناعي موجود بالفعل" — هذا يستحق المزيد من الاهتمام من نقاش آخر حول المصطلحات.