الذكاء الاصطناعي هو الحاسوب

الذكاء الاصطناعي هو الحاسوب

أطلقنا مؤخراً Perplexity Computer. تشرح هذه المقالة رؤيتنا وراءه.

كل بأسابيع قليلة، يتم إطلاق منتج جديد للذكاء الاصطناعي يثير الذعر في السوق. إنه مبادرة جديدة، أو وكيل، أو شيء ما. مهما كان، يمكنني إخبارك بشيء واحد لا يستطيع فعله.

حتى مع أفضل نموذج للذكاء الاصطناعي في العالم، لا يمكنه أداء أفضل ما لديه من أجلك.

كيف أعرف ذلك؟ لأن حالة النماذج المتطورة أصبحت متقدمة لدرجة أنه للحصول على أفضل المواهب من أي منها، تحتاج إلى نماذج مختلفة لتعمل معاً. أكبر نقاط ضعف Claude هي أنه يتعاون مع Claude فقط.

لا يمكن لأي عائلة نماذج العمل في أعلى مستوياتها دون مواهب النماذج الأخرى. مع زيادة قوة النماذج، نراها تتخصص. مستقبل الذكاء الاصطناعي يكمن في أن أفضل أعمالك ستنجز عندما تعمل نماذج مختلفة معاً.

في الذكاء الاصطناعي، نسمي هذا "التنسيق (Orchestration)،" أو أحياناً "الإطار (The Harness)." مهما أردت تسميته، فإن الأداء المتفوق لتنسيق النماذج المتعددة يتفوق بمراحل على أي شيء يمكن أن تفعله أي عائلة فردية من النماذج.

المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون متعددة النماذج بشكل هائل. هذا هو Perplexity Computer. تسعة عشر نموذجاً متاحة في الخلفية، وقد أذهلتني المخرجات أكثر من أي شيء آخر في الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة.

إليك كيف تم إنشاؤه.

كيف تم بناء Computer

في البداية، أطلقنا على تجربتنا اسم ASI. لم تكن تعني شيئاً محدداً حقاً، لكننا أحياناً كنا نسميها "الذكاء الفائق الاصطناعي" (Artificial Super Intelligence). (كان يمكن أن تعني "تكامل Slack آخر"، لأن هذا هو المكان الذي عاشت فيه في البداية.)

اعتبرناها عاملاً رقمياً. ترسلت إلى العامل في Slack مهمة، فيبدأ العمل. يقوم بالتفويض، وينشئ وكلاء فرعيين لمهام مختلفة، ويصنع ملفات لمساعدة نفسه في الخطوة التالية، ويعثر على معلومات حيوية، ويتحقق من حين لآخر، فقط حسب الحاجة. يمكنك الذهاب للنوم والاستيقاظ وقد انجزت أسابيع من العمل. أو يمكنك أن تطلب منه العمل لأسابيع، وسيستمر بشكل موثوق ومتكرر.

خلال هذا الوقت، اكتشف العالم Clawdbot، المعروف الآن باسم OpenClaw. لقد كان مثيراً للاهتمام، إذا كنت تحب البرامج الضارة التي تقرأ نصوصك. كان بإمكاننا أن نرى أن ASI كان أكثر أماناً وأعلى قدرة بكثير: إذ كان يمتلك نظام ملفات، ومتصلاً بمئات الأدوات، وقادراً على قراءة وكتابة الملفات، وكتابة الكود البرمجي، واستخدام أدوات واجهة سطر الأوامر (CLI)، وتصفح الإنترنت، وقادراً على تنسيق كل مهمة للوكلاء الفرعيين المناسبين الذين يستخدمون النموذج الأفضل لتلك المهمة. كل ذلك داخل بيئة اختبار آمنة للتطوير على السحابة.

في الواقع، لم يكن ASI عاملاً رقمياً عن بعد حقاً. مع إمكانية الوصول إلى نظام ملفات، وغلاف (shell) لتنفيذ التعليمات البرمجية بأمان، ومتصفح للوصول إلى تطبيقات الويب والموصلات (connectors)، كان ASI في جوهره حاسوباً. حاسوبك. الحاسوب.

لذا أطلقنا عليه رسمياً اسم Perplexity Computer.

لماذا يكتسب الويب هذه الأهمية

في عام 2011، كانت لدى Google فكرة أنه يمكنك إطلاق حاسوب باستخدام الإنترنت والملفات ومحطة bash فقط. كان يسمى Chromebook. كانت Google محقة في إدراك أن الجزء الأهم في الحاسوب هو توفر إمكانية الوصول إلى الويب.

الويب هو المكان الذي نعمل ونتواصل فيه. وهو أيضاً جهاز التخزين الخاص بنا، بمعناه الحرفي والمجازي. فهو يضم كميات هائلة من البيانات والمعلومات والمعرفة. بعضها مشترك وبعضها شخصي.

إذا فكرت في الويب كنظام تخزين للمعرفة، فإنه كان دائماً جيداً جداً في وظيفة الكتابة (WRITE). تم نشر أول مدونة في أوائل التسعينيات، ومنذ ذلك الحين شهد نشر وتخزين المعرفة على الويب انفجاراً هائلاً.

ما استخفت به Google مع جهاز Chromebook هو أن المشكلة الأكبر للويب كنظام تخزين هي في الواقع وظيفة القراءة (READ). لقراءة المعرفة من الويب، اعتمدنا على البحث الخوارزمي الذي لم يتغير أكثر أو أقل منذ 28 عاماً.

محركات البحث، كطريقة للوصول إلى المعرفة، لم تكن قادرة أبداً على إجراء بحث متعمق (deep research)، أو التركيب، أو التلخيص. كما لا تستطيع محركات البحث التصرف كوكيل للوصول إلى أي معرفة على الويب تتطلب إجراءً للوصول إليها.

ثم جاء الذكاء الاصطناعي. أنشأت Perplexity أول محرك إجابات، وتبعتها البقية. لقد بقينا نركز على الذكاء الاصطناعي الدقيق، مع تركيز شديد على البحث المتعمق (deep research). ويرجع ذلك إلى أنه عندما يستطيع الذكاء الاصطناعي العثور على جميع المعرفة على الويب المفتوح وتحليلها والاستدلال عليها وتقديمها بدقة، يتم أخيراً حل مشكلة القراءة.

إذا كان الإنترنت هو قرص التخزين لمعرفة الأرض، فقد حلت Perplexity وظيفة القراءة.

بمجرد أن يصبح الويب نظام تخزين قراءة/كتابة يعمل بكامل طاقته، مع وكلاء يمكنهم التصفح وإنجاز المهام، فإن الشيء الوحيد المتبقي الذي يحتاجه الحاسوب هو كل ما هو شخصي.

الذاكرة المستمرة تجعل الحاسوب شخصياً. إنه يحتوي على ملفات وأدوات، وهي ملفاتك وأدواتك، خاصة ومصممة خصيصاً لتناسب تفضيلاتك. يجب أن يكون الحاسوب قادراً على العمل معها من أجلك بشكل شخصي.

تقوم الحواسيب أيضاً بالإنشاء. فهي تصنع عناصر حقيقية مثل التعليمات البرمجية، والمستندات، والملفات. وهي تقوم بتخزين الملفات، واسترجاع الملفات، وكتابة ملفات جديدة، والوصول إلى الملفات. يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام بكل هذه الأشياء. وأخيراً، عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بكل هذا العمل، فأنت بحاجة إلى نماذج متطورة مختلفة في متناول اليد لوظائف مختلفة داخل الحاسوب.

أي حاسوب مفيد يتطلب الكثير من المهارات المختلفة لكي يتمكن نموذج واحد من إتقانها جميعاً. التنسيق أمر أساسي للحاسوب.

من المحتمل أن هذا يعني أن الكود الثابت لنظام التشغيل يصبح أقل أهمية كخندق دفاعي لصانعي الأجهزة مع تقدم الذكاء الاصطناعي. لا أعرف. ما نعرفه هو أن الحاسوب هو نظام التنسيق.

لماذا يعتبر التنسيق مهمّاً

قال ستيف جوبز: "الموسيقيون يعزفون على آلاتهم. أنا أعزف على الأوركسترا." الذكاء الاصطناعي مشابه لذلك. تتميز آلة ستراديفاريوس بسمات معينة، ونحن مندهشون من صوتها ومهارة صنعها. لكنها مع ذلك لا تستطيع أن تهزك مثل الطبل الكبير، والطبل لا يمكنه أن يحرك مشاعرك مثل سيمفونية ماللر.

صانعو النماذج هم أنطونيو ستراديفاريوس في عصرنا. لا أعني هذا بطريقة غير محترمة. أنا منبهر بكل قدرة جديدة للنموذج ومنصرة متحمس للعمل في مختبرات الحدود. إنهم يدفعون مستقبلنا إلى الأمام.

لكننا نرى الآن أن النماذج تتخصص ولا تتحول إلى سلع استهلاكية بحتة. عندما تبني وكلاء بها، فلديها مواهب مختلفة، تماماً مثل أي عامل. أحدهما أفضل في الاستدلال. والآخر في التعليمات البرمجية. والآخر في الكتابة الإبداعية. المهم هو كيف تنسق بينها.

التنسيق عبر النماذج والعائلات هو الطريقة الوحيدة لبناء نظام مرن بما يكفي للتعامل مع العمل الحقيقي. عندما تحتاج إلى بحث متعمق (deep research) لاتخاذ قرار، فأنت تريد نموذجاً مُحسَّناً للدقة والاسترجاع. عندما تحتاج إلى كتابة تعليمات برمجية، فأنت تريد نموذجاً مدرباً على مليارات الأسطر من قواعد بيانات الإنتاج.

سواء كنت تدير فريقاً من الأفراد، أو أوركسترا من الموسيقيين، فإن العمل عالي الجودة كان دائماً هكذا. وكلاء الذكاء الاصطناعي ليسوا مختلفين.

بالنسبة لسير العمل (workflows)، فإن العنصر المميز هو الإطار (harness). يقوم المخطط بتقسيم الأهداف المعقدة إلى مهام فرعية. يقوم المنسق بتعيين هذه المهام للوكلاء المناسبين، وفرض القواعد، وإدارة التنفيذ. يؤدي الوكلاء الفرعيون المتخصصون إجراءات مركزة. تقوم الذاكرة المشتركة بتخزين السياق والدروس المستفادة لضمان استمرارية العمل. بمعنى آخر، الذكاء هو الحاسوب.

التطور التالي للحاسوب

قبل 400 عام، كان "الحاسوب" (computer) هو مساعد عالم الفلك. (الأشخاص الذين أطلقوا الأسماء على المذنبات.)

بعد ذلك، أصبح الحاسوب ميكانيكياً، ثم كهروميكانيكياً، ثم رقمياً. حوالي عام 1974، ظهرت واجهة المستخدم الرسومية (GUI). مع واجهة المستخدم الرسومية، تمكنا من العمل مع الحاسوب بطرق جديدة. كان بإمكاننا تفويضه ورؤية عمله. لاحقاً، طوت الشاشة على لوحة المفاتيح لتصبح حاسوباً شخصياً محمولاً.

من الشائع القول إن التطور التالي للحاسوب حدث عندما وضع ستيف جوبز الحاسوب الشخصي في جيب الجميع. واليوم يبدو أكثر دقة القول إنه وضع شاشة أمام وجه الجميع. الجميع يتصفحون. على مدار الـ 49 عاماً الماضية، تطورت واجهة المستخدم الرسومية (GUI) من كونها وسيلة للتحكم في الحاسوب إلى كيفية تحكم الحاسوب بنا.

يتزايد الإرهاق من هذا النموذج. كان الاندفاع الجنوني نحو أجهزة Mac Mini خلال فترة هوس OpenClaw مثالاً ممتازاً. واجهات المستخدم الرسومية ضرورية، لكنها ليست ضرورية دائماً.

لقد أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي متقدمة بما يكفي لتععيد الحاسوب إلى معناه الحقيقي: العمل بشكل مستقل ودقيق. وبشكل غير متزامن، لتحريرنا من مراقبته وهو يعمل.

الفأرة، وواجهة المستخدم الرسومية، ولوحة المفاتيح كلها تقنيات مهمة، لكنها واجهات. وما لم ترغب في حصان ذاتي القيادة بالكامل، عليك أن تدرك أن واجهة الاستخدام لم تكن أبداً بنفس أهمية الحاسوب.

المستقبل هو Computer

أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي قادرة لدرجة أن المنتجات المصممة حولها أصبحت عنق زجاجة لإظهار إمكاناتها الحقيقية. واجهة الدردشة (UI) جيدة للإجابات، والوكلاء جيدون للمهام الفردية. وفي الوقت نفسه، كانت واجهة المستخدم لسير العمل (workflows) بأكمله هي الحاسوب دائماً.

أصبح الذكاء الاصطناعي الآن متعدد الوسائط بشكل قاطع. فهو يفهم ويولد أشكالاً عديدة من البيانات في نظام مترابط واحد. قال جينسن وآخرون إن مستقبل الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون متعدد النماذج أيضاً. إنهم على حق؛ يجب أن تتعاون النماذج المتخصصة مثل الفريق. قد يكون من الأكثر دقة القول إن مستقبل الذكاء الاصطناعي متعدد النماذج بشكل هائل.

بينما يحل الذكاء الاصطناعي محل المزيد من وظائف الحاسوب نفسه، سيكون النشاط المركزي للحاسوب هو التنسيق متعدد النماذج بشكل هائل.

ونحن لسنا سوى في البداية. في عام 2025، دخل نموذج متطور جديد إلى السوق، في المتوسط، كل 17 يوماً. مع كل تقدم جديد في قدرات الذكاء الاصطناعي، يصعد موسيقي آخر إلى المسرح ليجلس في مقعده (seat) بالسيمفونية. ينقر القائد بعصاه. يبدأ الحاسوب في العمل.

جرب Computer اليوم.