في تطور يثير الدهشة، أصلح الرئيس التنفيذي لشركة جوجل، سوندار بيتشاي، مشكلة قديمة تتعلق بتصميم رمز الإيموجي للبرجر، وذلك بعد سنوات من الانتقادات. يأتي هذا الإصلاح كجزء من إطلاق جوجل لنموذجها الجديد للذكاء الاصطناعي التوليدي، Gemini 3، وأداة توليد الصور Nano Banana Pro، مما يسلط الضوء على التقدم الكبير الذي أحرزته الشركة في مجال الذكاء الاصطناعي. هذا التقدم ليس مجرد تحسينات تجميلية، بل يعكس قدرات متزايدة في فهم العالم الحقيقي.
كشفت جوجل يوم الثلاثاء عن أحدث إصداراتها من نماذج الذكاء الاصطناعي، Gemini 3، والذي أثار إعجاب الخبراء بقدراته المتطورة. تلا ذلك إطلاق أداة Nano Banana Pro لإنشاء الصور، والتي تقدم صورًا ورسومًا بيانية واقعية بشكل ملحوظ. أظهرت جوجل من خلال هذه الإصدارات أن قوانين توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي لا تزال صالحة، في وقت يشكك فيه البعض في قدرة منافسيها على مواكبة هذا التقدم. وارتفع سعر سهم الشركة إلى مستوى قياسي، متجاوزًا القيمة السوقية لشركة مايكروسوفت.
من فضيحة البرجر إلى قفزة في مجال الذكاء الاصطناعي
يعود بنا الزمن إلى عام 2017، عندما تعرضت جوجل لانتقادات واسعة بسبب تصميمها لرمز الإيموجي الخاص بالبرجر في نظام أندرويد. كان العيب الجوهري هو وضع الجبن تحت قطعة اللحم، وهو ترتيب يعتبره الكثيرون غير منطقي. اعتذر سوندار بيتشاي حينها ووعد بإصلاح الخطأ على الفور، في إشارة منه إلى حساسية الشركة تجاه تفاصيل التصميم حتى لو بدت بسيطة.
الآن، وبعد ثماني سنوات، ومع إطلاق Gemini 3 وNano Banana Pro، أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة قادرة على إنشاء وعرض الصور بدقة أكبر. لقد تحسن فهم هذه النماذج للمساحة ثلاثية الأبعاد وكيفية عمل العالم المادي بشكل كبير، لدرجة أنها أصبحت قادرة على تحديد الترتيب الصحيح لمكونات البرجر – الجبن فوق اللحم – بسهولة.
نشر بيتشاي على منصة X صورة مولّدة بالذكاء الاصطناعي لإظهار هذا التحسن، وأرفقها بتعليق “iykyk” (إذا كنت تعرف، فستعرف)، في إشارة إلى الجدل المثار حول الإيموجي عام 2017. هذا التطور البسيط قد يبدو تافهًا، ولكنه في الواقع يمثل تقدمًا كبيرًا في قدرات الذكاء الاصطناعي.
أهمية الفهم المكاني للذكاء الاصطناعي
إن قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم الترتيب الطبيعي للأشياء في العالم أمر بالغ الأهمية. أوضح بالاجي سرينيفاسان، مستثمر في مجال التكنولوجيا ورئيس تنفيذي سابق في Coinbase، أن النماذج غالبًا ما تواجه صعوبة في تحديد الموضع المكاني للأشياء، ولكن Gemini 3 يبدو أنه قد حل هذه المشكلة، مع قدرته على تحديد موضع الجبن في البرجر بدقة.
إذا استطاعت نماذج الذكاء الاصطناعي معرفة مكان وضع الجبن في البرجر، فقد تكون قادرة أيضًا على تحديد المكان المناسب لوضع العناصر الأخرى الأكثر أهمية في العالم الحقيقي. قد يؤدي ذلك إلى تحسين عملية اتخاذ القرارات من قبل الآلات في مجالات مثل التصميم والهندسة وغيرها.
على سبيل المثال، قد تساعد هذه النماذج في تحديد الموقع الأمثل لحاجز أمان على منعطف حاد في الطريق، وذلك بدقة تصل إلى المليمتر. هذا يمثل قفزة نوعية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويفتح آفاقًا جديدة للاستفادة من هذه التكنولوجيا في حياتنا اليومية.
بالإضافة إلى ذلك، يمثل هذا التطور دليلًا على أن جوجل تخلصت من تأخرها في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. لطالما استثمرت جوجل سنوات طويلة في البحوث والتطوير، والآن تبدأ ثمار هذا الجهد في الظهور. يعتقد البعض أن Gemini 3 يمثل نقطة تحول حقيقية، حيث استعادت جوجل الريادة في هذا المجال على الأقل في الوقت الحالي.
يشير سرينيفاسان إلى أن جوجل قد قامت بتحويل تركيزها بالكامل نحو الذكاء الاصطناعي، وأن Gemini 3 يعكس هذا التوجه. بالإضافة إلى ذلك، تمكن سوندار بيتشاي من مضاعفة إيرادات جوجل لتصل إلى 100 مليار دولار، مما يثبت قدرته على قيادة الشركة نحو آفاق جديدة على المستويين التكنولوجي والتجاري.
يثبت هذا المثال البسيط أن التقدم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون له تأثيرات بعيدة المدى، تتجاوز مجرد تحسينات في التصميم. هذه التطورات قد تشكل مستقبل العديد من الصناعات وتساهم في حل المشكلات المعقدة التي تواجهنا.
من المتوقع أن تستمر جوجل في تطوير نماذجها من الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تحسين قدراتها في فهم العالم الحقيقي واتخاذ القرارات الذكية. يجب مراقبة التطورات المستقبلية لـ Gemini 3 وNano Banana Pro، وكذلك أي إعلانات أخرى من جوجل في هذا المجال. وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي أحرزته الشركة، إلا أن المنافسة في هذا المجال لا تزال شديدة، وهناك العديد من الشركات الأخرى التي تسعى إلى تحقيق الريادة في الذكاء الاصطناعي.