جوجل ديب مايند تطور محاكاة للمحادثات الجماعية بين البشر والذكاء الاصطناعى

أعلن قطاع الأبحاث في جوجل ديب مايند عن تطوير تقنية جديدة تهدف إلى تحسين كيفية تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئات المحادثات الجماعية المعقدة.

بدلاً من التفاعل التقليدي بين فرد وآلة، يركز البحث الجديد على تمكين الأنظمة الذكية من فهم الديناميكيات الاجتماعية، وإدارة الأدوار، والمساهمة بشكل فعال في الحوارات التي تشمل عدة أطراف بشرية، مما يفتح آفاقًا جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي كعضو فريق حقيقي في بيئات العمل والتعليم والبحث العلمي بشكل متطور تمامًا.

تقنيات متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي.

وفقًا لمدونة أبحاث جوجل (Google Research Blog)، فإن هذا النموذج يعتمد على تقنيات متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتقدير اللحظة المناسبة للتدخل في الحديث وتجنب المقاطعات غير اللائقة.

تم اختبار النظام في سيناريوهات متنوعة تشمل العصف الذهني الجماعي وحل المشكلات المعقدة، وأظهر قدرة فائقة على تقديم معلومات ذات صلة بالسياق مع احترام تدفق الحوار الطبيعي بين المشاركين البشر، وهو تحدٍ تقني كبير لطالما واجه مطوري المساعدات الشخصية والذكاء الاصطناعي.

من الدردشة الثنائية إلى المشاركة الجماعية.

تأتي هذه الخطوة في إطار سعي جوجل لتعزيز ريادتها في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكلاء الذكيين.

إن الانتقال من الدردشة الثنائية إلى المشاركة الجماعية يمثل تحولاً جذريًّا في كيفية تصميم الواجهات البرمجية للمستقبل.

ويتوقع الخبراء أن تساهم هذه التقنية في تطوير أدوات تعاونية أكثر ذكاءً داخل تطبيقات العمل الجماعي، مما يساعد الفرق على تلخيص الاجتماعات بشكل أدق وتقديم اقتراحات مبتكرة خلال جلسات التخطيط الاستراتيجي، مع الحفاظ على التوازن بين المشاركة الآلية والقيادة البشرية الضرورية.

فهم الديناميكيات الاجتماعية المعقدة.

يتطلب النجاح في المحادثات الجماعية ليس فقط فهم الكلمات، بل أيضًا إدراك الإشارات السياقية وترتيب الأدوار، وهو ما تسعى جوجل لتحقيقه من خلال تدريب نماذجها على بيانات ضخمة من التفاعلات الاجتماعية الواقعية لضمان تفاعل طبيعي وسلس لا يقطع حبل أفكار المشاركين البشر.

تطبيقات مستقبلية في بيئات العمل الهجين.

يمكن لهذه النماذج أن تعمل كوسيط ذكي في الاجتماعات الافتراضية، حيث تقوم بتنظيم المداخلات، وضمان مشاركة الجميع، وتوفير المراجع التقنية اللازمة فور الحاجة إليها، مما يرفع من كفاءة الإنتاجية الجماعية بشكل ملحوظ ويقلل من الأخطاء الناتجة عن سوء الفهم في الفرق الكبيرة.