أصدرت Google ما تسميه نموذج الذكاء الاصطناعي “الاستدلالي” الجديد – ولكنه في المراحل التجريبية، ومن خلال اختباراتنا الموجزة، هناك بالتأكيد مجال للتحسين.
النموذج الجديد، المسمى Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental، متاح في AI Studio، منصة النماذج الأولية للذكاء الاصطناعي من Google. تصفها البطاقة النموذجية بأنها “الأفضل للفهم المتعدد الوسائط والاستدلال والترميز” مع القدرة على “التفكير في المشكلات الأكثر تعقيدًا” في مجالات مثل البرمجة والرياضيات والفيزياء.
في أ بريد على X، وصف لوجان كيلباتريك، الذي يقود المنتج في AI Studio، برنامج Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental بأنه “الخطوة الأولى في [Google’s] رحلة التفكير.” جيف دين، كبير العلماء في Google DeepMind، قسم أبحاث الذكاء الاصطناعي في Google، قال في منشوره الخاص أن برنامج Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental “تم تدريبه على استخدام الأفكار لتقوية تفكيره.”
وقال دين: “إننا نرى نتائج واعدة عندما نزيد حساب وقت الاستدلال”، في إشارة إلى مقدار الحوسبة المستخدمة “لتشغيل” النموذج أثناء نظره في سؤال.
لا يزال إصدارًا مبكرًا، ولكن تحقق من كيفية تعامل النموذج مع اللغز الصعب الذي يتضمن أدلة مرئية ونصية: (2/3) pic.twitter.com/JltHeK7Fo7
– لوجان كيلباتريك (@OfficialLoganK) 19 ديسمبر 2025
يبدو أن نموذج Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental، المبني على نموذج Gemini 2.0 Flash الذي أعلنت عنه Google مؤخرًا، يشبه في تصميمه نموذج OpenAI's o1 وغيره من نماذج الاستدلال المزعومة. على عكس معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي، تقوم نماذج الاستدلال بالتحقق من الحقائق بشكل فعال، مما يساعدها على تجنب بعض المخاطر التي عادة ما تتعثر في نماذج الذكاء الاصطناعي.
وكأحد العوائق، غالبًا ما تستغرق نماذج الاستدلال وقتًا أطول – عادةً من ثوانٍ إلى دقائق – للوصول إلى الحلول.
عند تلقي مطالبة، يتوقف برنامج Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental مؤقتًا قبل الاستجابة، مع الأخذ في الاعتبار عددًا من المطالبات ذات الصلة و”شرح” أسبابها على طول الطريق. وبعد فترة من الوقت، يلخص النموذج ما يعتبره الإجابة الأكثر دقة.
حسنًا – هذا ما يفترض أن يحدث. عندما سألت برنامج Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental عن عدد حروف الراء في كلمة “فراولة”، أجابني “اثنان”.
قد تختلف المسافة المقطوعة الخاصة بك.
في أعقاب إصدار o1، حدث انفجار في نماذج الاستدلال من مختبرات الذكاء الاصطناعي المنافسة، وليس فقط من Google. في أوائل نوفمبر، أطلقت شركة DeepSeek، وهي شركة أبحاث تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي ويمولها متداولون كميون، معاينة لنموذجها المنطقي الأول، DeepSeek-R1. وفي الشهر نفسه، كشف فريق Qwen التابع لشركة Alibaba عما زعم أنه أول منافس “مفتوح” لـ o1.
بلومبرج ذكرت في تشرين الأول (أكتوبر) الماضي، كان لدى Google عدة فرق تعمل على تطوير نماذج التفكير. تالي إعداد التقارير كشفت مجلة The Information في نوفمبر أن الشركة لديها ما لا يقل عن 200 باحث يركزون على التكنولوجيا.
ما الذي فتح الباب على مصراعيه لنموذج الاستدلال؟ حسنًا، أولاً، البحث عن أساليب جديدة لتحسين الذكاء الاصطناعي التوليدي. كما زميلي ماكس زيف مؤخرا ذكرتومع ذلك، فإن تقنيات “القوة الغاشمة” لتوسيع نطاق النماذج لم تعد تحقق التحسينات التي كانت تحققها من قبل.
ليس الجميع مقتنعين بأن نماذج الاستدلال هي أفضل طريق للمضي قدمًا. فهي تميل إلى أن تكون باهظة الثمن، وذلك بفضل الكمية الكبيرة من الطاقة الحاسوبية اللازمة لتشغيلها. وبينما فعلوا ذلك إجراء بشكل جيد المعايير حتى الآن، ليس من الواضح ما إذا كانت نماذج الاستدلال قادرة على الحفاظ على معدل التقدم هذا.
لدى TechCrunch رسالة إخبارية تركز على الذكاء الاصطناعي! قم بالتسجيل هنا للحصول عليه في بريدك الوارد كل يوم أربعاء.
