لا تحتاج ثورة الذكاء الاصطناعي إلى مزيد من الأدوات المعزولة.
بل تحتاج إلى طريقة أفضل لربطها.
كل أسبوع يجلب نماذج ذكاء اصطناعي جديدة، وإمكانات جديدة، وأدوات جديدة، وتطبيقات جديدة.
هذا التقدم مثير.
لكنّه يخلق أيضًا مشكلة جديدة.
المزيد من الخيارات قد يعني مزيدًا من التعقيد.
ولا ينبغي على المستخدمين أن يضطروا إلى السؤال باستمرار:
أي نموذج يجب أن أستخدم؟
ما المنصّة التي تمتلك الإمكانات المناسبة؟
أين توجد الأداة المناسبة؟
كيف أنتقل من نظام إلى آخر؟
قد تكون المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي، إذن، أقلّ ارتباطًا بتوفير وصول إلى أدوات معزولة أكثر، وأكثر ارتباطًا بربط الذكاء الموجود بالفعل.
𝗕.𝗔𝗜 𝗜𝗦 𝗕𝗨𝗜𝗟𝗗𝗜𝗡𝗚 𝗔𝗥𝗢𝗨𝗡𝗗 𝗧𝗛𝗔𝗧 𝗜𝗗𝗘𝗔.
يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مترابطًا.
مستقبل الذكاء الاصطناعي لا ينتمي بالضرورة إلى نموذج واحد.
ستمتلك نماذج مختلفة نقاط قوة مختلفة.
قد يكون أحدها أكثر قدرة على التفكير.
وقد يكون آخر أفضل في البرمجة.
وقد يتعامل نموذج آخر مع سير عمل معيّن بفعالية أكبر.
وقد يتخصص نموذج في نوع معيّن من المهام.
بدلًا من التعامل مع هذه الأنظمة كوجهات منفصلة غير مترابطة، يمكن لطبقة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي أن تساعد في جعلها أكثر سهولة داخل منظومة أوسع.
وهذه هي الفرصة خلف B.AI.
␥ المزيد من مصادر الذكاء.
➢ المزيد من القدرات التي يسهل الوصول إليها.
➜ المزيد من الطرق للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي.
➱ تبديل أقل غير ضروري بين المنصّات.
➠ مسار أكثر ترابطًا من الذكاء إلى التنفيذ.
𝗙𝗥𝗢𝗠 𝗔𝗡𝗦𝗪𝗘𝗥𝗦 𝗧𝗢 𝗢𝗨𝗧𝗖𝗢𝗠𝗘𝗦
إن أكثر تجربة قيمة للذكاء الاصطناعي ليست بالضرورة تلك التي تمنحك أطول إجابة.
بل هي التي تساعدك على إنجاز شيء ما.
البحث.
التحليل.
الإبداع.
@justinsuntron
#TRONEcoStar @TRON DAO
بل تحتاج إلى طريقة أفضل لربطها.
كل أسبوع يجلب نماذج ذكاء اصطناعي جديدة، وإمكانات جديدة، وأدوات جديدة، وتطبيقات جديدة.
هذا التقدم مثير.
لكنّه يخلق أيضًا مشكلة جديدة.
المزيد من الخيارات قد يعني مزيدًا من التعقيد.
ولا ينبغي على المستخدمين أن يضطروا إلى السؤال باستمرار:
أي نموذج يجب أن أستخدم؟
ما المنصّة التي تمتلك الإمكانات المناسبة؟
أين توجد الأداة المناسبة؟
كيف أنتقل من نظام إلى آخر؟
قد تكون المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي، إذن، أقلّ ارتباطًا بتوفير وصول إلى أدوات معزولة أكثر، وأكثر ارتباطًا بربط الذكاء الموجود بالفعل.
𝗕.𝗔𝗜 𝗜𝗦 𝗕𝗨𝗜𝗟𝗗𝗜𝗡𝗚 𝗔𝗥𝗢𝗨𝗡𝗗 𝗧𝗛𝗔𝗧 𝗜𝗗𝗘𝗔.
يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مترابطًا.
مستقبل الذكاء الاصطناعي لا ينتمي بالضرورة إلى نموذج واحد.
ستمتلك نماذج مختلفة نقاط قوة مختلفة.
قد يكون أحدها أكثر قدرة على التفكير.
وقد يكون آخر أفضل في البرمجة.
وقد يتعامل نموذج آخر مع سير عمل معيّن بفعالية أكبر.
وقد يتخصص نموذج في نوع معيّن من المهام.
بدلًا من التعامل مع هذه الأنظمة كوجهات منفصلة غير مترابطة، يمكن لطبقة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي أن تساعد في جعلها أكثر سهولة داخل منظومة أوسع.
وهذه هي الفرصة خلف B.AI.
␥ المزيد من مصادر الذكاء.
➢ المزيد من القدرات التي يسهل الوصول إليها.
➜ المزيد من الطرق للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي.
➱ تبديل أقل غير ضروري بين المنصّات.
➠ مسار أكثر ترابطًا من الذكاء إلى التنفيذ.
𝗙𝗥𝗢𝗠 𝗔𝗡𝗦𝗪𝗘𝗥𝗦 𝗧𝗢 𝗢𝗨𝗧𝗖𝗢𝗠𝗘𝗦
إن أكثر تجربة قيمة للذكاء الاصطناعي ليست بالضرورة تلك التي تمنحك أطول إجابة.
بل هي التي تساعدك على إنجاز شيء ما.
البحث.
التحليل.
الإبداع.
@justinsuntron
#TRONEcoStar @TRON DAO