نفييديا تكشف عن ثلاثة اتجاهات استراتيجية لتطوير الذكاء الاصطناعي: من التفكير إلى التعرف على البروتينات

في منتدى دافوس، قدم جيف هينسون، المدير التنفيذي لشركة نفيديا، تحليلاً شاملاً لأهم الإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي. تناولت تقاريره ثلاثة اتجاهات حاسمة تعيد تشكيل الصناعة وتوسع قدرات الذكاء الاصطناعي خارج معالجة اللغة التقليدية. على وجه الخصوص، ركز هينسون على التقدم في فهم البروتينات والهياكل الجزيئية، مما يفتح آفاقًا جديدة للأبحاث الطبية الحيوية.

تحويل الذكاء الاصطناعي من النظرية إلى التطبيق العملي

شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي خلال عام 2025 تحولًا جذريًا في جودة نماذج الذكاء الاصطناعي. ففي السابق، كانت هذه الأنظمة تعاني من هلوسات متكررة وأخطاء، أما الآن فهي تظهر قدرة على التفكير المنطقي الحقيقي، والتخطيط، وحل المشكلات المعقدة. هذا ليس مجرد تحسين كمي — إنه قفزة نوعية في تطور التكنولوجيا.

أصبح التطبيق العملي لهذه القدرات في الأبحاث العلمية نقطة تحول. بدأ الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا ليس فقط كمساعد، بل كوكيل بحث حقيقي، قادر على صياغة فرضيات، وإجراء تحليلات، واقتراح حلول. وهكذا، وُجدت نمط جديد — الذكاء الاصطناعي الوكيل، الذي يغير بشكل أساسي النهج في حل المشكلات العلمية المعقدة.

ديمقراطية الذكاء الاصطناعي من خلال النظم البيئية المفتوحة

الاختراق الثاني المهم مرتبط بإطلاق أول نموذج استنتاج مفتوح على نطاق واسع — DeepSeek. هذا الحل أحدث ثورة في إمكانية الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لمجموعة واسعة من المستخدمين. بالمقارنة مع الأنظمة التجارية المغلقة، سمحت النماذج المفتوحة للشركات والمؤسسات العلمية والأكاديميين بتكييف الذكاء الاصطناعي وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة.

منذ ذلك الحين، تطورت منظومة النماذج المفتوحة بشكل مكثف. خلقت تأثير شبكة، حيث كل ابتكار جديد يسرع ظهور التالي. اليوم، لدى الباحثين والمطورين حول العالم وصول حقيقي إلى تقنيات متقدمة كانت سابقًا حكرًا على الشركات الكبرى.

الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يتعرف على البروتينات والواقع الجزيئي

المجال الثالث من التقدم يمثل أكبر إمكانات للمستقبل — تطوير الذكاء الاصطناعي الفيزيائي. على عكس نماذج اللغة، لا تعالج هذه التقنية النصوص فحسب، بل تفهم طبيعة العالم الفيزيائية.

الذكاء الاصطناعي الفيزيائي قادر على تحليل والتعرف على البروتينات البيولوجية، وفهم هياكلها ووظائفها. هذا مهم بشكل خاص للطب والصيدلة، حيث يُعد التعرف على البروتينات مفتاحًا لتطوير أدوية جديدة. بالإضافة إلى ذلك، يفهم النظام التفاعلات الكيميائية والتفاعلات بين الجزيئات، مما يفتح آفاقًا جديدة لعلوم المواد.

على مستوى الفيزياء الأساسية، أظهر الذكاء الاصطناعي القدرة على فهم مفاهيم ديناميات السوائل، وسلوك الجسيمات في ميكانيكا الكم، وغيرها من الظواهر المعقدة للطبيعة. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لم يعد محدودًا بالمجالات التي تتوفر فيها بيانات نصية كافية — بل يمكنه الآن العمل مع البيانات التجريبية ونمذجة العمليات الفيزيائية.

هذه الثلاثة اختراقات تؤكد أن الذكاء الاصطناعي دخل حقبة جديدة. من الأوهام والقيود التي كانت تسيطر على النماذج قبل عام، انتقلت الصناعة إلى تطبيقات حقيقية، ووصول مفتوح، وفهم عميق للواقع الفيزيائي، بما في ذلك التعرف على البروتينات والهياكل الجزيئية. هذا التطور يعد بتحول ليس فقط في الصناعة التكنولوجية، بل في العلوم، والطب، ومعظم مجالات النشاط البشري.