المستقبل قابل للبرمجة: كيف يمكن للحوسبة التوليدية أن تعيد اختراع البرامج

لم تولد الفكرة في لمح البصر. لقد ظهرت الفكرة تدريجيًا، عبر نقاشات متأخرة على Slack وأحاديث جانبية في الممرات، وكأنها إعادة تفكير هادئة في الطريقة التي تستدل بها الآلات. وفي مكان ما بين فوضى التحفيز وتطلعات الأتمتة، بدأ مفهوم جديد في الظهور. وقد لا يقتصر دوره على إعادة تعريف الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يعيد تعريف البرامج نفسها.

الفرضية جريئة: ماذا لو توقفنا عن التعامل مع النماذج اللغوية الكبيرة مثل روبوتات الدردشة الغامضة وبدأنا في التعامل معها كبنية تحتية قابلة للبرمجة؟ تشير IBM إلى هذا التخصص الناشئ باسم الحوسبة التوليدية- وهو مصطلح وإطار طوره باحثوها لتعريف نهج جديد للعمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي. فالأمر يتعلق بإعادة هندسة طريقة دمج نماذج الذكاء الاصطناعي داخل الأنظمة، ليس باعتبارها غامضة وغير متوقعة، بل كعناصر برمجية مُحكمة ومجزأة يمكن التحكم بها. وإذا نجحت، فقد تُمثل نقطة تحول في تطوير الذكاء الاصطناعي وتصميم البرمجيات والتقنية المؤسسية.

قال David Cox، مدير شركة IBM Research، في مقابلة مع IBM Think إنه صاغ مصطلح الحوسبة التوليدية لوصف التحول الذي يراه يحدث في تطوير الذكاء الاصطناعي. إنه ليس علامة تجارية أو منتجًا. إنه تحول، وحركة لمعاملة النماذج اللغوية الكبيرة ليس كشركاء دردشة أذكياء ولكن كعناصر قابلة للبرمجة. انس الخدع السحرية. هذه هندسة البرمجيات.

قال: "ليس الأمر أن النماذج اللغوية الكبيرة تحل محل البرمجة". "بل إنها أصبحت نوعًا جديدًا من البرمجة البدائية."

في يومنا هذا، غالبًا ما يبدو التفاعل مع نموذج لغوي كبير مثل استدعاء كيانًا غامضًا متقلب المزاج. قم بتغيير جملة ما بشكل طفيف في مطالبة، وسينحرف الناتج عن المسار. اكتب مطالبة طويلاً أشبه بمقال، ثم لا يبقى أمامك إلا أن تأمل وتدعو وتتوسل لتخرج كما تريد. إنه بارع بطريقة تشبه براعة علم التنجيم: غامض، وقابل للتأويل، وأحيانًا عميق. لكن بالنسبة للبنوك والمستشفيات والحكومات، فإن الغموض لا يمكن تعميمه أو جعله على نطاق واسع.

قال Ruchir Puri، كبير العلماء في قسم الأبحاث في IBM، في مقابلة مع IBM Think: "عندما تكتب شيئًا ما، فإنك تحصل على إجابة مختلفة اعتمادًا على كيفية صياغته". "فالأمر يشبه مثل الأيام الأولى للبحث. وما زلنا في عصر يمكن فيه لفاصلة واحدة أن تغيّر الناتج بالكامل. ولا يمكنك إدارة المؤسسة بهذه الطريقة ".

يصف Puri عالمًا تكافح فيه المؤسسات ليس فقط مع الهلاوس، بل أيضًا مع نقص الموثوقية في كيفية تعامل النماذج مع الحالات الاستثنائية. "قال: "نتحدث كثيرًا عن الهلاوس، ولكن المشكلة الأعمق هي أن النماذج لا تضمن اتباع التعليمات. ويمكنك تغيير كلمة في مطالبة، ولا تعرف ما الذي ستحصل عليه." وقد جادل بأن هذا هو نقيض الهندسة.

ولكي نكون واضحين، لا أحد يتجاهل قوة النماذج الحديثة. قال Cox إن المشكلة تكمن في الطريقة التي نستخدم بها هذه النماذج. "فهندسة المطالبات ليست هندسة. إنه مجرد تلاعب صغير. نحن بحاجة إلى نظام لسنا مضطرين إلى أن نأمل فيه أن يفعل النموذج ما قصدناه ويمكننا برمجته ليفعل ما نعنيه".

إن الفكرة الأساسية وراء الحوسبة التوليدية بسيطة: اعتبر النموذج كدالة. وبدلًا من دفن التعليمات داخل مقالات طويلة ومفصلة، يستخدم المطوّرون بيئة تشغيل، طبقة تنسيق تقوم بتقسيم المطالبات إلى أجزاء صغيرة، وتوجيهها، والتحقق من الشروط، وإعادة كتابة النتائج الفاشلة. فالمنطق ليس مجرد شيء مفترض؛ بل هو مُطبَّق وملزم. وتصبح السيطرة واضحة. والهيكل يعود من جديد.

قال Cox: "فكر في الإنترنت. أنت لا ترسل البيانات غير المنسقة عبر الشبكة وتأمل أن تصل كما هي. فإن لديك البروتوكولات وعمليات إعادة المحاولة والتوجيه. وهذا ما نضيفه إلى الذكاء الاصطناعي." ومن الناحية العملية، يعني ذلك بناء أنظمة متعددة الطبقات تقسم المهام المعقدة إلى تعليمات أصغر يمكن التحكم فيها، ويتم التحقق من كل منها قبل المتابعة. قال Puri: "قد يكون لديك عشرون مطالبة صغيرة ومركزة للنموذج بدلاً من واحدة طويلة ومعقدة،". "لكن الآن يمكنك تسجيل كل واحدة. ويمكنك إعادة المحاولة. ويمكنك إنشاء بدائل احتياطية. هذا ما تحتاجه المؤسسات."

هذا الهيكل يفتح أيضًا الباب للاختبار والتحقق، وهما مبدآن غابا طويلًا عن الذكاء الاصطناعي التوليدي. وقال Cox: "يمكنك كتابة اختبارات تأكيد لسلوك النماذج اللغوية تمامًا كما تفعل مع الشيفرة البرمجية. "وإن لم تحصل على السلوك الذي تريده، يمكنك أن تطلب من النموذج إعادة المحاولة، أو تحويله إلى روتين فرعي مختلف."

وتصبح هذه الفكرة قوية بشكل خاص عند تطبيقها على السلامة. يقول Puri إنه غالبًا ما يسمع من الرؤساء التنفيذيين التقنيين الذين يحبون إمكانيات وكلاء الذكاء الاصطناعي لكنهم يترددون في عدم توقعهم. "فإنهم يخشون من السماح لهم بفعل أي شيء بأنفسهم. فماذا لو كانوا يعانون من الهلوسة؟ وماذا لو أرسلوا رسالة خاطئة أو وافقوا على معاملة خاطئة؟"

للإجابة على ذلك، تقدم الحوسبة التوليدية أدوات مثل كشف الهلوسة، والتحقق من السياق، والمعالجة الواعية بالتوافق. وقال Cox: "مع وقت التشغيل لدينا،" "يمكنك إدخال نموذج حارس، يتحقق من مخرجات النموذج الرئيسي. وإذا كان هناك شيء يبدو مريبًا، فيمكنه الإبلاغ عنه أو طلب تجربة أخرى."

ويسمح هذا النوع من الطبقات بمستوى من قابلية التكرار والثقة التي لا تستطيع هندسة المطالبة اليوم توفيرها. ويمكن للمطورين مزج التعليمات البرمجية التقليدية مع استجابات نموذج LLM، وتضمين المخرجات في أنظمة أكبر دون التنازل عن السيطرة.

وقال Cox: "إنه ليس روبوت محادثة،" "إنه جزء من مجموعة برامجك. ويمكنك اختباره كما لو كنت تختبر أي وحدة أخرى."

وقال Cox إن هذه اللحظة يمكن مقارنتها بالعهود السابقة في الحوسبة. ففي ثمانينيات القرن الماضي، سمح إدخال أنماط تصميم البرمجيات، مثل النموذج-العرض-المتحكم (MVC)، للمطورين بفصل المنطق عن الواجهة، مما أدى إلى إنشاء أساس معياري وقابل لإعادة الاستخدام لبناء التطبيقات. وهو يعتقد أن الحوسبة التوليدية تمثل نقطة تحول مماثلة.

قال: "سوف نجد أنماطًا". "تمامًا كما أصبح MVC شائعًا في تطوير واجهة المستخدم (UI)، سنرى أطر عمل لتنسيق النماذج اللغوية الكبيرة (LLM). "هذه هي بداية طبقة جديدة في مجموعة البرامج."

تشكل هذه الرؤية الهيكلية الأساس لجزء كبير من حركة الحوسبة التوليدية. وبدلاً من محاولة فهم كل خلية عصبية في نموذج لغوي كبير، يقوم المطورون ببناء حواجز حماية تتوافق مع قيود المؤسسة. قال Puri: "نحن نخلق المساءلة."

وقال Cox إن الشفافية لا تعني البساطة بالضرورة. وقال: "محرك سيارتك معقد". "ولكنه مبنى داخل إطار أمان. فعندما يتعطل شيء ما، فهناك إجراءات متبعة. وهذا ما نريده للذكاء الاصطناعي. ليس لغزًا. الهندسة."

ومن الناحية التقنية، يعني ذلك كشف الخطوات الوسيطة في عملية صناعة النموذج لقراراته. ويمكن لوقت التشغيل المستخدم في الحوسبة التوليدية إضافة سجلات وإرفاق البيانات الوصفية والتحقق من الصحة في كل خطوة.

قال Cox: "إنه شرح كميزة،" "ليس كفكرة لاحقة."

تم بالفعل ضبط نماذج Granite من IBM لدعم هذا النوع من التنسيق المعياري. وهي مُحسَّنة للاستدلال السريع والفعال من حيث الذاكرة، مما يتيح إجراء العديد من الاستعلامات الصغيرة بدلاً من مطالبة واحد ضخمة. وهذا يجعلها مناسبة جدًا للنهج المعتمد على وقت التشغيل.

قال Puri: "يمكنك اعتبارها وحدات بناء. فبدلاً من محاولة إنجاز كل شيء دفعة واحدة، نستدعيها مرات عديدة لتنفيذ مهام فرعية محددة." وذلك أسرع وأرخص وأكثر موثوقية".

الفوائد ليست تقنية فقط بل فائدة تنظيمية أيضًا. في أحد المشروعات التجريبية، استخدم عميل المؤسسة الحوسبة التوليدية لبناء مسار تصنيف المستندات. وبدلاً من الاعتماد على مطالبة واحدة لتلخيص المذكرة القانونية، قام بتقسيم المهمة إلى تسع مراحل: التصنيف، والتقسيم، والاستخراج، والتحقق، والتقييم، والتلخيص، والتنسيق، والمراجعة والموافقة.

وقال Cox: "كل مرحلة كانت معزولة ومراقبة. وإذا حدث فشل، كان بالإمكان إعادة المحاولة أو التصحيح." ولا يمكنك فعل ذلك بمطالبة واحدة."

يعتقد Puri أن هذا النوع من الهيكلية سيصبح القاعدة المعتادة. وقال: "سنتوقف عن التفكير في النماذج اللغوية الكبيرة على أنها سحر شامل ونبدأ في معاملتها كبنية تحتية." "ولا يتعلق الأمر باستبدال المطورين. بل يتعلق الأمر بمنحهم أدوات جديدة."

وأشار Cox إلى أن إحدى هذه الأدوات هي LLM intrinsic، وهو مفهوم جديد حيث يتم تعريض وظائف النماذج الخاصة مباشرةً لوقت التشغيل، مما يتيح تكامل أعمق وتكيف في الوقت الحقيقي. وقال: "يمكنك توصيل محول يغير سلوك النموذج". "ويتيح لك ذلك تغيير نبرة الصوت، وتقليل المخاطر، وحتى اكتشاف الهلوسة سريعًا."

يمكن أن تغير هذه التطورات كيفية كتابة البرامج. يتخيل Cox بيئات IDE تشمل قوالب تنسيق وقت التشغيل لنماذج اللغة الكبيرة، واختبارات وحدة تتحقق من صحة المطالبات، وأنظمة تحكم في الإصدار تتبع سلوك النماذج.

قال: "سيتعين على مهندسي البرمجيات تعلم مهارات جديدة". "لكن الأساسيات لا تزال موجودة: الإدخالات، والمخرجات، والصحة، وقابلية الملاحظة. فنحن لا نتخلى عن هندسة البرمجيات. بل نقوم بترقيتها."

يتوقع الباحثون أن الحوسبة التوليدية ستتجاوز حالات الاستخدام المتخصصة الحالية. ومع نضوج هذا المجال، ستظهر طبقات جديدة من التجريد، ومعايير جديدة، وأدوار وظيفية جديدة.

يتوقف لحظة. وقال: "لقد قضينا عقدًا من الزمان في تعلم كيفية جعل هذه الأنظمة تبدو ذكية." "والآن علينا أن نعلِّمها كيفية التصرف".