آلات الذكاء الاصطناعي النبوية: إطار عمل للحوسبة الذكية

جدول المحتويات

• 1 المقدمة
• 2 نظرة عامة على آلات الذكاء الاصطناعي النبوية
  • 2.1 المكونات الرئيسية
  • 2.2 معالجة الاستعلامات والمهام
• 3 التفاصيل التقنية والصياغة الرياضية
• 4 النتائج التجريبية والأداء
• 5 مثال على تنفيذ الكود
• 6 التطبيقات المستقبلية والاتجاهات
• 7 المراجع
• 8 التحليل الأصلي

1 المقدمة

توسع آلات الذكاء الاصطناعي النبوية آلات تيورينغ النبوية (OTMs) عن طريق استبدال النبوات التقليدية بنماذج الذكاء الاصطناعي مثل LLMs وLRMs وLVMs. تستغل هذه الآلات معرفة الذكاء الاصطناعي وقدراته الاستدلالية لحل المهام المعقدة مع معالجة قضايا مثل موثوقية المخرجات من خلال خوارزميات ما قبل الاستعلام وما بعد الإجابة.

2 نظرة عامة على آلات الذكاء الاصطناعي النبوية

يُعرّف الجهاز النبوي للذكاء الاصطناعي M على أنه آلة تيورينغ نبوية (OTM) مع مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي كنبوة، يُرمز لها بـ O_M. الإدخال هو مجموعة (T, Q)، حيث T هي بيانات الحقيقة الأرضية (ملفات نصية أو بصرية) وQ هو وصف المهمة. يعالج M الاستعلامات بشكل تكيفي أو غير تكيفي لإكمال مهام الاستعلام.

2.1 المكونات الرئيسية

تشمل النبوة O_M نماذج مثل GPT-4o (LLM) وGPT-o1 (LRM) وDALL-E 3 (LVM). تقوم خوارزميات ما قبل الاستعلام بتنسيق البيانات واستخلاص النتائج الوسيطة، بينما تقوم خوارزميات ما بعد الإجابة بالتحقق من صحة الردود مقابل T.

2.2 معالجة الاستعلامات والمهام

يتم إنشاء الاستعلامات بشكل تكراري، مع ضمان عمليات التحقق بعد الإجابة للصحة. على سبيل المثال، في مهمة التشخيص الطبي، قد يستدل LRM من خلال الأعراض، وتقارن خوارزميات ما بعد الإجابة النتائج بالإرشادات الطبية.

3 التفاصيل التقنية والصياغة الرياضية

يحسب الجهاز النبوي للذكاء الاصطناعي M كالتالي: $M(T, Q) = ext{PostAnswer}( ext{PreQuery}(Q), O_M)$، حيث يحول PreQuery الاستعلام Q إلى استعلامات فرعية، ويقوم PostAnswer بالتحقق من صحة المخرجات. يتم قياس الدقة كـ $A = rac{ ext{الردود الصحيحة}}{ ext{إجمالي الاستعلامات}}$.

4 النتائج التجريبية والأداء

في الاختبارات، حققت آلات الذكاء الاصطناعي النبوية دقة بنسبة 92٪ في مهام الاستدلال المنطقي باستخدام LRMs، مقارنة بـ 78٪ لـ LLMs المستقلة. يظهر الرسم البياني (الشكل 1) مكاسب الأداء في مهام مثل وصف الصور (حسّنت LVMs مع عمليات التحقق بعد الإجابة الصلة بنسبة 30٪).

5 مثال على تنفيذ الكود

class AIOracleMachine:
    def __init__(self, ai_models):
        self.oracle = ai_models  # List of AI models (LLM, LRM, LVM)
    def pre_query(self, task):
        # Break task into sub-queries
        return sub_queries
    def post_answer(self, responses, ground_truth):
        # Validate responses
        return validated_results
    def compute(self, T, Q):
        sub_queries = self.pre_query(Q)
        responses = [self.oracle.query(q) for q in sub_queries]
        return self.post_answer(responses, T)

6 التطبيقات المستقبلية والاتجاهات

تشمل التطبيقات المحتملة الأنظمة المستقلة (مثل السيارات ذاتية القيادة التي تستخدم LVMs للرؤية في الوقت الفعلي) والرعاية الصحية (مثل أدوات التشخيص مع LRMs). يجب أن تركز الأعمال المستقبلية على قابلية التوسع ودمج نماذج الذكاء الاصطناعي الناشئة مثل الحوسبة العصبية.

7 المراجع

1. Wang, J. (2024). AI-Oracle Machines for Intelligent Computing. arXiv:2406.12213.
2. Turing, A. M. (1939). Systems of Logic Based on Ordinals.
3. Brown, T., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.
4. OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. OpenAI.

8 التحليل الأصلي

باختصار: هذه الورقة ليست مجرد تمرين نظري آخر — إنها مخطط عملي لكبح جماح الطبيعة الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي الحديث. من خلال صياغة نماذج الذكاء الاصطناعي كـ "نبوات" ضمن إطار عمل تيورينغ كامل، يتناول وانغ الفيل في الغرفة: كيفية الاستفادة من القوة الخام للذكاء الاصطناعي دون الاستسلام لتقلبيته. السلسلة المنطقية: يبني الحجة بشكل منهجي: ابدأ بمفهوم OTM المثبت، استبدل النبوة المجردة بنماذج ذكاء اصطناعي ملموسة (LLMs/LRMs/LVMs)، ثم أضف طبقات من خوارزميات المعالجة المسبقة واللاحقة كحواجز أمان. هذا يخلق نظامًا حلقيًا مغلقًا حيث يتم تحليل المهام وتنفيذها والتحقق منها بشكل تكراري — يشبه إلى حد كبير كيفية تحليل AlphaCode من Google لمشاكل البرمجة ولكن مع قابلية تطبيق أوسع. الإيجابيات والسلبيات: الخطوة البارزة هي معاملة الذكاء الاصطناعي كمكون نمطي بدلاً من حل شامل، مما يتيح أنظمة ذكاء هجينة. آلية التحقق بعد الإجابة ذكية بشكل خاص، حيث تعكس تقنيات من التحقق الشكلي. ومع ذلك، تتغاضى الورقة عن النفقات الحسابية الإضافية — تنسيق نماذج ذكاء اصطناعي متعددة مع عمليات فحص في الوقت الفعلي ليس رخيصًا. كما تفترض أن بيانات الحقيقة الأرضية متاحة دائمًا، وهو أمر غير واقعي في كثير من الأحيان (على سبيل المثال، في المهام الإبداعية). مقارنة بأطر عمل مثل AutoGen من Microsoft، التي تركز فقط على تنسيق LLM، فإن هذا النهج أكثر شمولاً ولكنه أقل عملية فورية. توصيات عملية: بالنسبة للشركات، هذا يعني البدء بمجالات منخفضة المخاطر مثل معالجة المستندات لبناء الثقة في طبقات التحقق. يجب على الباحثين إعطاء الأولوية لتحسينات الكفاءة — ربما بالاستعارة من التعلم الموحد — لجعل هذا قابلًا للتطبيق على الأجهزة الطرفية. سيكون الفوز الحقيقي عندما نتوقف عن معاملة الذكاء الاصطناعي كنبوة ونبدأ في معاملته كمكون قابل للتدريب ضمن أنظمة خاضعة للرقابة.