من ترك الدراسة إلى منشئ ظاهرة ChatGPT.. من هو سام ألتمان؟
تاريخ النشر: 24th, November 2023 GMT
بعد الإطاحة به من منصبه، عاد سام ألتمان المخلوع ، لإدارة شركة OpenAI المطورة لروبوت الدردشة القائم على الذكاء الاصطناعي "تشات جي بي تي" ChatGPT، بعد أن تمت إقالته من قبل مجلس الإدارة أواخر الأسبوع الماضي، وهو الأحدث في الملحمة التي صدمت صناعة الذكاء الاصطناعي.
ومع ظهور اسمه في عناوين الأخبار في جميع أنحاء العالم بعد طرده الدراماتيكي من الشركة التي أسسها، فهو الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، أصبح سام ألتمان، محط أنظار الملايين حول العالم الذين بدأو يتسائلون عن من هو سام ألتمان؟
. إقالة الرئيس التنفيذي لـ شركة OpenAI سام ألتمان
من هو سام ألتمان؟
دخل سام ألتمان عالم التكنولوجيا عندما ترك الكلية خلال عام 2005، وعلى نفس المنوال مثل ستيف جوبز، وبيل جيتس، ومارك زوكربيرج، ترك الرجل البالغ من العمر عشرين عاما آنذاك شهادته في علوم الكمبيوتر من جامعة ستانفورد ليبدأ شركة سمحت بدخول عالم التكنولوجيا، والتي تتيح للمستخدمين مشاركة موقعهم الجغرافي في الوقت الفعلي مع أشخاص آخرين، عبر تطبيق للهواتف الذكية يسمى Loopt.
وقد تمكن تطبيق Looptd من جمع أكثر من 30 مليون دولار، من رأس المال الاستثماري قبل أن يتم اعتمادها على نطاق واسع من قبل شركات مثل آبل وBlackberry، وبعد 7 سنوات، فشلت شركة Loopt في الازدهار، واشترت الشركة القابضة للتكنولوجيا المالية والبنوك الأمريكية، Green Dot Corporation، لذا قام ألتمان ببيع تطبيق مقابل أكثر من 40 مليون دولار خلال عام 2012.
ومع عدم وجود التزامات أكاديمية ومستقبل Loopt بين يديه، انضم ألتمان إلى شركة Y Combinator والتي أصبح رئيسا لها عام 2014، وهو مسرع رئيسي للشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا والذي ساعد أيضا في إطلاق أمثال Airbnb وReddit وDropbox وCoinbase.
قصة سام ألتمان من الفشل إلى النجاحكان سام ألتمان، قد التحق بمدرسة جون بوروز في مدينة سانت لويس الأمريكية، وبعد الانتهاء من الدارسة الثانوية التحق بجامعة ستانفورد الشهيرة التي ترك الدراسة بها بعد عامين فقط، ليبدأ قصة نجاحه والصعود إلى واجهة عالم التكنولوجيا، وإطلاق برنامج ChatGPT القائم على الذكاء الاصطناعي.
وبدأت قصة سام ألتمان، بعد أن سمحت شركة Loopt بصنع اسم لنفسه في وادي السيليكون، وبعد ذلك بعامين، تم اختياره خلفا لرئيس Y Combinator، عالم الكمبيوتر الأمريكي بول جراهام.
وبعد ثلاث سنوات، اجتمع ألتمان مع رئيس شركة تسلا "إيلون ماسك"، والمؤسس المشارك لـ LinkedIn ريد هوفمان ورعاة آخرين في عام 2015 للمشاركة في تأسيس OpenAI، وهي شركة أبحاث ونشر في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) تهدف إلى تعزيز وتطوير "الذكاء الاصطناعي الصديق" بطريقة تعود بالنفع على البشرية جمعاء.
وفي عام 2016، أعلن ألتمان لأول مرة أن شركة OpenAI كانت تبني ذكاءً اصطناعيا عاما (GAI)، وهو ذكاء اصطناعي يطابق الذكاء البشري، يُعرف باسم GPT-1.
وفي 5 يناير 2021، أصدرت شركة OpenAI، نموذج DALL-E وهو ذكاء اصطناعي قادر على إنشاء صورة بناءً على وصف المستخدم.
وفي نوفمبر 2022، أطلقت OpenAI، بشكل مفاجئ لموظفيها برنامج الدردشة ChatGPT، وهو أحد نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدما حتى الآن، يعد روبوت الدردشة قادر على إنشاء نص حسب الطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم والسيناريوهات وكلمات الأغاني والقصص والعروض التقديمية.
وجعل إطلاق ChatGPT في أواخر عام 2022 - الذي حصد عشرات الملايين من المستخدمين في غضون أسابيع قليلة - سام ألتمان الذي يبلغ من العمر 38 عاما، الوجه الأكثر شهرة في عالم الذكاء الاصطناعي، وقد أدى ذلك أيضا إلى دعوات له للقاء السياسيين والمشرعين للعمل على سلامة الذكاء الاصطناعي والمواءمة.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: سام ألتمان تشات جي بي تي الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی سام ألتمان شرکة OpenAI
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)
اقتراح أميركي يسمح لإيران بتخصيب اليورانيوم.. ولكن!