يجب عليك ذلك كن شجاعًا جدًا للمراهنة ضد فكرة أن تطبيق المزيد من القوة الحاسوبية والبيانات على التعلم الآلي – وهي الوصفة التي ولدت ChatGPT – لن يؤدي إلى مزيد من التقدم من نوع ما في الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، ستكون أكثر شجاعة للمراهنة على أن هذا السرد سينتج عنه تقدم أو اختراقات محددة على جدول زمني محدد، بغض النظر عن مدى رغبتها.
ويتوقع تقرير صدر نهاية الأسبوع الماضي عن البنك الاستثماري مورجان ستانلي أن الكمبيوتر العملاق المسمى Dojo، والذي تبنيه تسلا لتعزيز عملها في مجال القيادة الذاتية، يمكن أن يضيف 500 مليار دولار إلى قيمة الشركة من خلال توفير ميزة كبيرة في صناعة السيارات، وسيارات الأجرة الروبوتية، والبيع. البرمجيات للشركات الأخرى.
وقد أثر التقرير على سعر سهم Tesla، مضيفًا أكثر من 6%، أو 70 مليار دولار – تقريبًا قيمة BMW وأقل بكثير مما دفعه Elon Musk مقابل Twitter – إلى القيمة السوقية لصانع السيارات الكهربائية اعتبارًا من 13 سبتمبر.
يعد تقرير مورجان ستانلي المكون من 66 صفحة بمثابة قراءة مثيرة للاهتمام. إنه يقدم حجة مؤثرة لماذا يمكن لـ Dojo، المعالجات المخصصة التي طورتها Tesla لتشغيل خوارزميات التعلم الآلي، والكمية الهائلة من بيانات القيادة التي تجمعها الشركة من مركبات Tesla على الطريق، أن تحقق أرباحًا ضخمة في المستقبل. ويقول محللو مورجان ستانلي إن دوجو ستوفر اختراقات تمنح تسلا ميزة “غير متماثلة” على شركات صناعة السيارات الأخرى في القيادة الذاتية وتطوير المنتجات. ويزعم التقرير أن الكمبيوتر العملاق سيساعد شركة تسلا على التفرع إلى صناعات أخرى حيث تعتبر رؤية الكمبيوتر أمرًا بالغ الأهمية، بما في ذلك الرعاية الصحية والأمن والطيران.
هناك أسباب وجيهة للحذر بشأن تلك الادعاءات الفخمة. يمكنك أن ترى لماذا، في هذه اللحظة بالذات من هوس الذكاء الاصطناعي، قد تبدو استراتيجية تسلا آسرة للغاية. بفضل القفزة الملحوظة في قدرات الخوارزميات الأساسية، يمكن إرجاع القدرات المذهلة لـ ChatGPT إلى معادلة بسيطة: المزيد من الحوسبة × المزيد من البيانات = أكثر ذكاءً.
كان السحرة في شركة OpenAI من أوائل الملتزمين بشعار المستنقع هذا، حيث راهنوا بسمعتهم وملايين مستثمريهم على فكرة أن تضخيم البنية التحتية الهندسية للشبكات العصبية الاصطناعية من شأنه أن يؤدي إلى اختراقات كبيرة، بما في ذلك في النماذج اللغوية مثل تلك التي تدعم ChatGPT. في السنوات التي سبقت تأسيس OpenAI، شوهد نفس النمط في التعرف على الصور، مع وجود مجموعات بيانات أكبر وأجهزة كمبيوتر أكثر قوة مما أدى إلى قفزة ملحوظة في قدرة أجهزة الكمبيوتر على التعرف على ما تظهره الصورة – ولو على مستوى سطحي.
تصف السيرة الذاتية الجديدة التي كتبها والتر إيزاكسون عن ماسك، والتي تم مقتطفاتها بحرية على مدار الأسبوع الماضي، كيف أن الإصدار الأحدث من برنامج القيادة الذاتية الكاملة (FSD) الذي يحمل علامة تجارية متفائلة لشركة تسلا، والذي يوجه مركباتها على طول الشوارع المزدحمة، يعتمد بشكل أقل على القواعد المشفرة والمزيد على شبكة عصبية مدربة على تقليد القيادة البشرية الجيدة. يبدو هذا مشابهًا لكيفية تعلم ChatGPT الكتابة عن طريق استيعاب أمثلة لا حصر لها من النصوص المكتوبة بواسطة البشر. قال ماسك في مقابلات إنه يتوقع أن تحصل سيارة تسلا على “لحظة ChatGPT” مع FSD في العام المقبل أو نحو ذلك.
لقد قدم ماسك وعودًا كبيرة بشأن الاختراقات في مجال القيادة الذاتية عدة مرات من قبل، بما في ذلك التنبؤ بأنه سيكون هناك مليون سيارة أجرة آلية من طراز تسلا بحلول نهاية عام 2020. لذلك دعونا نفكر في هذا الأمر بعناية.
ومن خلال تطوير رقائق التعلم الآلي الخاصة بها وبناء Dojo، تستطيع تسلا بالتأكيد توفير المال في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي خلف FSD. وقد يساعدها هذا على بذل المزيد من الجهد لتحسين خوارزميات القيادة الخاصة بها باستخدام بيانات القيادة الواقعية التي تجمعها من سياراتها، والتي يفتقر إليها المنافسون. ولكن ما إذا كانت هذه التحسينات ستعبر نقطة انعطاف في القيادة الذاتية أو رؤية الكمبيوتر بشكل عام، يبدو من المستحيل تقريبًا التنبؤ بها.
