ذكاء اصطناعي «يحلم» قبل التجربة.. ما نظام Dream-RSI الذي يطور طريقة بحثه بنفسه؟

11:36 ص | السبت 26 سبتمبر 2026

أعلنت شركة «ديب مايند»، خلال الأيام الماضية، عن طفرة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي، وهي نظام «Dream-RSI»، الذي تكمن طريقة عمله في مفهوم الحلم، فبدلًا من تكرار المحاولات بالطريقة نفسها، يبدأ النظام من النتائج التي حققها سابقًا، ويختبر من خلالها مسارات جديدة للبحث قبل خوض التجربة التالية، في طريقة تستهدف تحسين أسلوب البحث وتقليل المحاولات المطلوبة للوصول إلى نتيجة جيدة.

ذكاء اصطناعي «يحلم» قبل أن يجرب.. ما نظام Dream-RSI الذي يطور طريقة بحثه بنفسه؟

ذكاء اصطناعي «يحلم» قبل التجربة

ظهر Dream-RSI في ورقة بحثية بعنوان «Recursive Self-Improvement through Evolving Worlds»، نُشرت على منصة arXiv في 14 سبتمبر 2026، بمشاركة باحثين من Google وGoogle DeepMind وجامعة ماريلاند وجامعة فرجينيا، ويستهدف النظام مشكلة تتعلق بكيفية تحسين طريقة البحث في المهام التي تحتاج إلى عدد كبير من المحاولات.

كيف يعمل النظام؟

تبدأ الفكرة بمحاولات فعلية لحل مشكلة معينة، حيث يسجل النظام ما جرى تجربته والنتائج التي ظهرت لكل مسار وتتجمع هذه المحاولات في شكل شجرة توضح طرق البحث التي سلكها النظام والنتائج التي وصل إليها، وبعد ذلك يستخدم Dream-RSI هذا السجل كأنه بيئة لإعادة التجربة، وبدلًا من تنفيذ كل طريقة جديدة من البداية، يستطيع اختبار طرق مختلفة للبحث داخل النتائج المسجلة بالفعل، ما يوفر تغذية سريعة ومنخفضة التكلفة حول مدى فاعلية كل طريقة.

ماذا يعني «الحلم» هنا؟

مصطلح الحلم في اسم النظام لا يعني أن البرنامج ينام أو يرى أحلامًا بالمعنى المعتاد، المقصود هو اختبار طرق جديدة داخل سجل المحاولات السابقة قبل استخدامها في تجربة فعلية جديدة، ويجرب النظام عددًا كبيرًا من طرق الاستكشاف داخل هذا السجل، ثم يختار الطريقة التي يراها أكثر فاعلية، ويعيد استخدامها في جولة جديدة من البحث، ومع كل جولة يضاف سجل جديد إلى مجموعة التجارب التي يمكن الرجوع إليها لاحقًا.

ذكاء اصطناعي «يحلم» قبل أن يجرب.. ما نظام Dream-RSI الذي يطور طريقة بحثه بنفسه؟

هل يغير النموذج نفسه؟

بحسب الورقة، لا يستهدف Dream-RSI تغيير النموذج الأساسي المستخدم في تنفيذ المهمة، بل يركز على الطبقة التي تحدد كيفية البحث أي المسارات يبدأ بها، وما الذي يجربه بالتوازي، ومتى يتوقف عن مسار معين، وتظل أداة التنفيذ والمقيّم والنظام الأساسي المستخدم في التجارب ثابتة، واختبر الباحثون الطريقة في ثلاثة مجالات هي هندسة الخوارزميات، والتحسين الرياضي، وهندسة نوى معالجة الرسوميات، وذكرت الورقة أن النظام حقق نتائج مماثلة أو أفضل في بعض الاختبارات، مع خفض تكلفة البحث في عدد من الحالات.

وتشير نتائج المشروع المنشورة إلى انخفاض كبير في عدد استدعاءات النظام مقارنة ببعض طرق المقارنة، لكن هذه الأرقام مرتبطة بمهام ونماذج وميزانيات محددة، لذلك لا يمكن تعميمها على جميع الاستخدامات، كما أن مستودع المشروع يوضح أن الشفرة الكاملة كانت لا تزال قيد الإعداد عند نشر المعلومات.