لينا بيسونوفا تقدّم بنية معرفية روسية كبديل للمحوّلات

قدّمت المطوّرة لينا بيسونوفا مفهوم «البنية المعرفية الروسية»، وتقترح النظر إليه بوصفه بديلاً عن السباق المعتاد نحو النماذج اللغوية الكبيرة. والفكرة المحورية في النص بسيطة: فالذكاء الاصطناعي السيادي، بحسب الكاتبة، لا يبدأ من مجموعة بيانات محلية ولا من شراء مسرّعات باهظة الثمن، بل من محاولة إعادة تعريف بنية النظام نفسها. وبدلاً من التنبؤ بالرمز (token) التالي، تقترح بيسونوفا الاعتماد على نهج محاكٍ للأحياء، وعلى حالات داخلية وتراكم للخبرة.

يُبنى النص على شكل سجال مع ما يُسمّى اليوم في روسيا «الذكاء الاصطناعي السيادي». وتطرح الكاتبة أسئلة حادة: هل تكفي البيانات الناطقة بالروسية، أو العلامة التجارية الخاصة، أو الحصول على معالجات H100 الشحيحة، لاعتبار النموذج مستقلاً فعلاً؟ وجوابها بالنفي. فإذا بقي الأساس أجنبياً، وكان المنطق الجوهري مقتبساً من النماذج الأمريكية، فإن التوطين، في رأيها، لا يحوّل المنتج إلى مدرسة تقنية مستقلة. وبهذا المعنى لا تبدو المقالة إعلاناً عن خدمة جماهيرية جاهزة، بل بياناً حول الشكل الذي ينبغي أن تكون عليه المنظومة الوطنية للذكاء الاصطناعي.

وتعرض بيسونوفا الجانب العملي من المفهوم عبر حزمة برمجية خاصة بها مبنية على Python وNumPy وSciPy. وبحسب قولها، لا يتطلب النظام تدريباً ضخماً على مجموعات GPU كبيرة، ويمكنه العمل في الوقت الفعلي على جهاز محلي، حتى خادم منزلي أو Mac Mini M4 Pro. وهذا مهم لا بوصفه حلاً هندسياً فحسب، بل كحجة سياسية-اقتصادية أيضاً: فكلما قلّ الاعتماد على العتاد الخاضع للعقوبات والشحيح، زادت فرص التطور المستقل. وتؤكد الكاتبة بصورة منفصلة أن هذه البنية قد تكون أكثر ملاءمة لأجهزة الحافة (edge)، حيث تُعدّ الإحكام في الحجم واستهلاك الطاقة والقدرة على العمل دون سحابة عوامل حاسمة.

والفكرة التقنية الرئيسية في المقالة هي المحاكاة الحيوية بدلاً من التنبؤ الإحصائي. فتضع بيسونوفا في مقابل المحوّلات نظاماً يُفترض أن يتحدد سلوك الوكيل فيه لا باحتمالات الكلمات وحدها، بل أيضاً بديناميكيات متغيرات داخلية. وتذكر من بينها نظائر للإثارة والكبح والتكيّف والموارد، تُعاد حساباتها باستمرار وتؤثر في استجابة النموذج. وبحسب تصوّر الكاتبة، يتيح ذلك الحديث لا عن مجرد توليد نصوص، بل عن مخطط معرفي أكثر تكاملاً تنبع فيه الإجابة من الحالة الداخلية للنظام. وتستند بيسونوفا علمياً إلى المدرسة الفسيولوجية الروسية وأسماء بيختيريف وتشيجفسكي وبافلوف، مشددة على أنها تبحث عن الأساس لا في التقليد الهندسي الكاليفورني، بل في الخط العلمي المحلي.

وثمة عنصر مهم آخر هو التعلّم عبر «ترسّب الخبرة». فبخلاف النماذج التي تمتص أولاً كميات هائلة من بيانات الإنترنت ثم تخضع للضبط الدقيق، يُقترح هنا مسار مختلف: على الوكيل أن يراكم خبرة شخصية من تفاعله مع المستخدم والبيئة المحيطة. وهذا المنطق يقرّب النظام من كائن نامٍ أكثر مما يقرّبه من نموذج لغوي مألوف. وفي الوقت نفسه تراهن الكاتبة على الاستقلال القانوني للمشروع: فبحسب قولها، تُعدّ البنية للتسجيل لدى «روسباتنت» بوصفها برنامجاً للحاسوب، ثم للحماية بموجب براءات الاختراع لحلول ابتكارية منفردة. وبذلك يُقدَّم المفهوم كمحاولة لا لإنشاء حزمة تقنية جديدة فحسب، بل لخلق أصل فكري روسي مستقل رسمياً.

ويُخصَّص أحدّ أجزاء النص لنقد التيار المؤسسي السائد. فترى بيسونوفا أن نماذج اللاعبين الكبار المبنية على بنية Transformer تظل معتمدة على «مخططات» غيرها، حتى لو كانت الواجهة واللغة والعلامة التجارية محلية. وينال RLHF — التعلّم المعزَّز بالتغذية الراجعة البشرية — نصيباً خاصاً من النقد. فالكاتبة تفسّر هذا النهج بأنه آلية تجعل المساعدين آمنين ويمكن التنبؤ بسلوكهم، لكنها تصقل في الوقت نفسه الحدّة الثقافية والطابع الجدلي والأصالة الفكرية. وفي قراءتها لا تكمن المشكلة في الأيديولوجيا فحسب، بل في البنية التحتية أيضاً: فإذا ارتبطت الاستراتيجية كلها بمراكز البيانات الكبيرة وبإمدادات الرقائق النادرة، فإن أي حديث عن السيادة التقنية يصبح هشاً.

ويخلص النص إلى تغيير إطار النقاش نفسه. فالسؤال يُطرح في جوهره هكذا: هل الذكاء الاصطناعي الوطني هو من يلحق بالرواد أسرع على أرضهم، أم من يقدّم نموذجاً أساسياً مختلفاً لتفكير الآلة؟ وفي الوقت الحالي تبدو البنية الموصوفة برنامجاً بحثياً وبياناً فكرياً أكثر منها منتجاً جاهزاً للمنافسة مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) الجماهيرية. لكن طرح المشكلة بحد ذاته مهم: فالكاتبة تدعو إلى الجدل لا حول عدد وحدات GPU وحجم مجموعات البيانات، بل حول من يضع المبادئ الأولى لأنظمة الذكاء المستقبلية.