مايكروسوفت تُعلن عن نموذج ذكاء اصطناعي جديد: Large Action Model (LAM) يمكنه التحكم في برامج وندوز
كشفت شركة مايكروسوفت عن تطوير نموذج ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم "Large Action Model" أو LAM، يتميز بقدرته على تشغيل برامج ويندوز وتنفيذ المهام بشكل مستقل، ما يُعد خطوة متقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي القادر على تحويل الأوامر إلى أفعال حقيقية.
الفرق بين LAM والنماذج التقليدية
على عكس النماذج اللغوية التقليدية مثل GPT-4، التي تقتصر على معالجة النصوص وإنشائها، يتميز نموذج LAM بقدرته على تنفيذ أوامر المستخدمين مباشرةً. فهو قادر على تشغيل البرامج، التحكم في الأجهزة، وحتى تنفيذ المهام داخل بيئة مايكروسوفت ويندوز.
مثال عملي:
عند التسوق عبر الإنترنت، تقدم النماذج التقليدية إرشادات نصية حول كيفية إتمام عملية الشراء، بينما يمكن لنموذج LAM إتمام الشراء مباشرة عبر التنقل في واجهة الموقع.
مراحل تطوير نموذج LAM
وفقًا لمايكروسوفت، تم تطوير LAM عبر أربع مراحل رئيسية:
1. التدريب على تخطيط المهام: تقسيم الأوامر إلى خطوات منطقية.
2. التعلم من نماذج متقدمة: استخدام نماذج مثل GPT-4 لتحويل الخطط إلى أفعال.
3. الاستكشاف الذاتي: تمكين النموذج من البحث عن حلول جديدة وتجاوز العقبات التي قد تواجه النماذج التقليدية.
4. التدريب المستند إلى المكافآت: تحسين دقة التنفيذ عبر تقنيات التعلم بالمكافأة.
أداء نموذج LAM مقارنة بـ GPT-4
اختبر الباحثون نموذج LAM داخل بيئة برنامج "مايكروسوفت ورد"، حيث نجح في تنفيذ المهام بدقة بلغت 71%، مقارنة بـ 63% لنموذج GPT-4 عند غياب المعلومات البصرية. كما أن LAM تفوق في سرعة الأداء، حيث استغرق 30 ثانية فقط لإتمام المهام مقارنة بـ 86 ثانية لنموذج GPT-4. ومع ذلك، تحسنت دقة GPT-4 لتصل إلى 75.5% عند توفر معلومات بصرية.
بيانات التدريب
استندت عملية تدريب نموذج LAM إلى آلاف البيانات المأخوذة من مصادر متعددة، بما في ذلك:
- وثائق مايكروسوفت الرسمية.
- مقالات من منصة WikiHow.
- نتائج عمليات البحث عبر محرك Bing.
كما ساعدت هذه البيانات في تطوير مهام أكثر تعقيدًا اعتمادًا على نموذج GPT-4.
التحديات التي تواجه نموذج LAM
على الرغم من التقدم الكبير الذي حققه، يواجه LAM بعض التحديات، منها:
- احتمال تنفيذ أفعال خاطئة.
- قضايا تنظيمية تتعلق بالأمان والخصوصية.
- قيود تقنية قد تعيق قابلية التوسع والتطبيق في مجالات متنوعة.
مستقبل الذكاء الاصطناعي مع LAM
يرى الباحثون أن نموذج LAM يُمثل خطوة كبيرة نحو تطوير ذكاء اصطناعي عام (AGI)، حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا على تجاوز حدود فهم النصوص إلى تنفيذ المهام اليومية بشكل فعّال. ومع استمرار التطور، يُتوقع أن تسهم هذه التقنية في تحسين إنتاجية الأفراد والشركات على حد سواء.
بهذا الإعلان، تؤكد مايكروسوفت دورها الريادي في مجال الذكاء الاصطناعي، مُمهّدة الطريق لمستقبل جديد يعتمد على مساعدين رقميين أكثر كفاءة واستقلالية.