بعد مرور عامين على ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدي، يتطور المجال من الاستجابات السريعة المدربة مسبقًا ("التفكير السريع") إلى التفكير المتقدم وقت الاستدلال ("التفكير البطيء")، مما يفتح الباب لفئة جديدة من التطبيقات الذكية. بينما نتأمل الذكرى الثانية لمقالنا "الذكاء الاصطناعي التوليدي: عالم جديد إبداعي"، نلاحظ تغييرات كبيرة داخل نظام الذكاء الاصطناعي ونقدم توقعاتنا للمستقبل. إن طبقة الأساس في سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي تستقر، وتتميز بوجود لاعبين رئيسيين مثل Microsoft/OpenAI وAWS/Anthropic وMeta وGoogle/DeepMind، جميعهم مزودون برأس مال كبير وعمليات قابلة للتحجيم. رغم أن الديناميات التنافسية تبقى شديدة، نتوقع توفرًا أكبر لتنبؤات الرموز التالية بأسعار معقولة. مع هذه الاستقرار، يجري توجيه الاهتمام نحو تعزيز قدرات الاستدلال في الذكاء الاصطناعي، والذي يُطلق عليه "التفكير بالنظام 2"، مما يسمح بحل المشكلات بشكل أكثر تعمدًا وقيام بوظائف معرفية أثناء الاستدلال. وبإلهام من الابتكارات مثل AlphaGo، من المتوقع أن يعيد هذا الطبقة الجديدة تعريف كيفية عمل الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى هياكل معرفية وواجهات مستخدم جديدة. في تحليلنا الأخير للبيئة المتمثلة بالذكاء الاصطناعي، سنناقش كيف أن هذا التجميع يضيف إلى السباق لتطوير قدرات الاستدلال المتقدمة ونستكشف "التطبيقات القاتلة" التي تظهر بالأدوات المعرفية المبتكرة والتفاعلات. **ثورة الفراولة** التطور الرئيسي لعام 2024 هو إطلاق OpenAI نموذج o1، المعروف سابقًا باسم Q* أو "فراولة". لا يعزز هذا النموذج فقط الريادة في جودة النماذج بالنسبة لـ OpenAI، ولكنه أيضًا يدمج القدرات الحقيقية للاستدلال من خلال الحساب وقت الاستدلال. على عكس النماذج التقليدية المدربة مسبقًا التي تعتمد على بيانات هائلة للاستدلال الأساسي، تعزز فراولة قدرة النموذج على التوقف والتفكير قبل الرد. وباستخدام مثال انتصار AlphaGo في 2016 على بطل لعبة Go لي سيدول، نوضح كيف أن الاستدلال الحقيقي للذكاء الاصطناعي يمكن أن يتجاوز المطابقة البسيطة للأنماط. عرض AlphaGo عمليات معرفية متقدمة من خلال محاكاة النتائج المحتملة بشكل نشط، مما سمح له بتفوق اللاعبين البشر بشكل كبير عند منحه الوقت لتقييم الأمور. بترجمة هذا مرة أخرى إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، التحدي يكمن في إنشاء آليات تصنيف فعالة للمهام المتنوعة، مثل تقييم المحتوى المكتوب، الذي يبقى مشكلة للنماذج الحالية. تظهر فراولة الأقوة في المجالات المنطقية لكنها تكافح مع المهام الأكثر ذاتية بسبب آلياتها الأساسية. التعلم المعزز العميق يشهد نهضة جديدة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي الاستدلال بشكل أكثر فعالية، مما يُظهر سلوكيات مشابهة للتفكير البشري، مثل التراجع واستراتيجيات حل المشكلات المبتكرة. حاليًا، يستكشف المجال مختلف الطرق لتنقيح عمليات وقت الاستدلال وتعزيز قدرات الاستدلال. **الانتقال من التفكير بالنظام 1 إلى التفكير بالنظام 2** التقدم من الاستجابات الغريزية (النظام 1) إلى الاستدلال المدرك (النظام 2) يشكل جبهة حاسمة للذكاء الاصطناعي. بينما يمكن للتدريب المسبق الكهربائي حل الاستفسارات البسيطة بسرعة، إلا أن القضايا الأكثر تعقيدًا تتطلب من الذكاء الاصطناعي تقييم الخيارات والتعليل من خلال القرارات بطريقة منهجية.

هذه العملية الأعمق ضرورية لمعالجة المشاكل الكبيرة عبر التخصصات، من الرياضيات إلى البيولوجيا، حيث يكون اعتراف الأنماط مجرد غير كافي. في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تظهر النماذج الجديدة التي تجسد نهجًا تحويليًا. شركات مثل سييرا تعيد تعريف خدمة العملاء من خلال حل المشاكل بفعالية، بينما يمكنك رؤية حلول أخرى تعتمد على العوامل الجديدة مثل هارفي (القانون)، وغلين (مساعد العمل)، وXBOW (اختبار الاختراق) من خلال هذا التحول في كيفية تقديم الذكاء الاصطناعي للقيمة واغتنام فرص السوق. مع تقليل هذه التطبيقات لتكلفة التسليم من خلال الاستفادة من التطورات في الاستدلال، يمكنها كسر النماذج السوقية التقليدية، وتعزيز كفاءة سير العمل والوصول. **النظر إلى Landscape SaaS من جديد** لقد ظهرت مخاوف حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يهدد الشركات السحابية القائمة. ومع ذلك، موقفنا الأولي هو أن النماذج الأساسية ستظل متاحة للحاضنات، حيث أنها تمتلك مزايا حالية في البيانات والتوزيع. تتمتع الشركات الناشئة بقدرة أفضل على استهداف تدفقات العمل التي يمكن تنفيذها تلقائيًا بدلاً من استبدال شركات البرمجيات القائمة بشكل كامل. ومع ذلك، قد تشير الهندسة والإبداع الكبير المطلوب لإنشاء حلول مقنعة على أساس الذكاء الاصطناعي إلى أننا قللنا من شأن الحاجة لأن نكون "ذوي طابع ذكاء اصطناعي أصيل". كما أن الانتقال من برنامجات الشركات المحلية إلى خدمات البرمجيات كسير كشفت عن نماذج تجارية جديدة قبل عقدين من الزمن، فقد تحدث ثورة مماثلة تعيد تعريف مشهد تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وتجسد day. ai هذا الاحتمال، مقدمة نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) تستند إلى الذكاء الاصطناعي وتولد حلولًا مخصصة تلقائيًا مع الحد الأدنى من التدخل البشري. هذا يوضح اتجاهًا متزايدًا نحو أتمتة العمليات المعقدة وشكل توقعات السوق. **رؤى الاستثمار** من منظور الاستثمار، تعتبر البنية التحتية المرتكزة على المقاييس الكبرى أقل جاذبية للاستثمار الجريء، حيث تهيمن عليها كبار الفاعلين الذين يركزون على استراتيجيات الألعاب النظرية. تعاني الساحة النموذجية من التحيز تجاه النماذج المبتكرة، متجاهلة غالبًا الاعتبارات الاقتصادية العملية. على العكس من ذلك، تجتذب أدوات المطورين وطبقات التطبيق الاهتمام الأكبر بكثير، مع إمكانية عودة الإيرادات على غرار ما كان يُرى خلال الانتقال إلى السحابة. يظل الاستثمار في الشركات التي تحتوي على طبقات التطبيق واعدًا، حيث يوفر ثروة من الفرص عوائد كبيرة واستدامة. الانتقال نحو التطبيقات العاملية يعيد تعريف ديناميات نظام الذكاء الاصطناعي، مع تمهيد الطريق للنمو والتقدم الجوهري.