بيان الأطروحة

فريق صغير من باحثي الذكاء الاصطناعي في بالو ألتو خرج من الظل هذا الشهر بأخبار كبيرة وطموحات أكبر. أعلنت شركة NeoCognition، التي أسسها أكاديميون رائدون من جامعة أوهايو الحكومية، عن جولة تمويل أولية بقيمة 40 مليون دولار في 21 أبريل 2026. وجاءت هذه الجولة التي تجاوزت طلباتها التمويلية من مستثمرين متقدمين حريصين على دفع الذكاء الاصطناعي إلى ما وراء الأدوات الحديثة التي تتحدث كثيرًا لكنها غالبًا ما تكون غير ماهرة.

 

تريد NeoCognition حل نقطة ضعف أساسية في وكلاء الذكاء الاصطناعي الحاليين، وهي عدم قدرتها على التعامل الموثوق بمهام متخصصة، من خلال بناء أنظمة تتعلم باستمرار أثناء العمل، وتبني نماذج مفصلة لبيئات عملها، وتصبح خبراء متخصصين تمامًا كما يفعل الأشخاص عند إتقان مهنة جديدة.

يو سو، أستاذ مساعد في جامعة أوهايو الحكومية وزميل بحث سلون لعام 2025، قضا سنوات في تطوير أدوات أساسية لوكالات الذكاء الاصطناعي قبل أن يجذب تشات جي بي تي الانتباه العام. أنشأ فريقه مشاريع مؤثرة مثل Mind2Web وMMMU وSeeAct، والتي شكّلت كيفية تعامل نماذج اللغة الكبيرة الحديثة مع التخطيط والإدراك والتنفيذ. تظهر هذه المساهمات اليوم في أنظمة من OpenAI وAnthropic وGoogle.

 

قرّر سو وشركاه المؤسسان شيانغ دينغ ويو غو أن الوقت قد حان لتحويل بحوثهم إلى شركة. انتقلوا إلى وادي السيليكون وجمعوا مجموعة متماسكة من حوالي 15 باحثًا من حملة الشهادات الدكتوراه مكرسين تمامًا للوكلاء. وقد غطّى العمل المبكر للمختبر بالفعل العناصر الأساسية مثل الذاكرة والتخطيط والتقييم والسلامة. ورأى المستثمرون هذا العمق الكبير من المواهب وتحركوا بسرعة. وتمنح جولة التمويل بقيمة 40 مليون دولار الفريق مساحة زمنية لتحويل الاختراقات الأكاديمية إلى أنظمة عملية تتحسن ذاتيًا ويمكن للشركات الوثوق بها لأداء مهام حقيقية.

 

يشمل خلفية سو عمله في Microsoft Semantic Machines على الذكاء الاصطناعي الحواري، بالإضافة إلى شهادات من جامعة تشينغهوا وجامعة كاليفورنيا في سانتا باربارا. وقد منحت سجله الحافل بجوائز أفضل ورقة في مؤتمرات رائدة مثل CVPR وACL الداعمين الثقة بأن NeoCognition يمكنها معالجة المشكلات الصعبة في هذا المجال. وجمع المؤسسون أكثر من 30 عامًا من الخبرة الجماعية في أبحاث الوكلاء، مما وضع الشركة الناشئة كمختبر أبحاث خالص بأهداف تجارية.

تعاني العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الحالية من عدم الاتساق عند طلب إكمال مهام معقدة. تشير التقارير إلى أنهم ينجحون فقط حوالي نصف الوقت، مما يجبر المستخدمين على مراقبة النتائج أو إجراء تعديلات يدوية مكثفة. تظهر هذه الفجوة عبر الأدوات التي تحاول البرمجة أو التصفح أو أتمتة سير العمل. ينتهي المطاف بالأشخاص باتخاذ قفزة من الإيمان كلما نشّطوا أحد هذه الوكلاء.

 

تستهدف NeoCognition نقطة الألم هذه بالضبط. تعمل الوكلاء العامون بشكل ممتاز في الاستجابات الواسعة، لكنهم يعانون عندما تكون العمق والموثوقية مهمين. فهم يفتقرون إلى آليات للتكيف بعمق مع إعدادات محددة، مثل مجموعة البرمجيات الداخلية للشركة أو سير العمل الصناعي. ونتيجة لذلك، تتردد المؤسسات في تفويض مسؤوليات ذات أهمية عالية. تؤمن الشركة أن الطريق الأمثل يكمن في منح الوكلاء نفس المرونة التي يُظهرها البشر عند الدخول إلى وظيفة أو مجال جديد.

 

من خلال التركيز على التعلم المستمر بدلاً من التدريب الواحد، تأمل الشركة في رفع معدلات النجاح وتقليل الحاجة إلى الإشراف البشري المستمر. يمكن أن يفتح هذا التحول الأبواب أمام وكلاء يشعرون وكأنهم زملاء قادرون أكثر من كونهم نصوصًا هشة.

الفكرة الأساسية لـ NeoCognition تستمد مباشرة من التعلم البشري. عندما يبدأ الأشخاص دورًا جديدًا، يبنون تدريجيًا خريطة داخلية لما يوجد في ذلك البيئة، وما هي الإجراءات التي تعمل، وما هي القواعد السارية، وما هي النتائج التي تترتب على الخيارات المختلفة. مع مرور الوقت، تسمح هذه النموذج الذهني باتخاذ قرارات أسرع، وحكم أفضل، وحل إبداعي للمشكلات داخل ذلك العالم الدقيق.

 

تُصمم الشركة الناشئة وكلاءً للقيام بشيء مشابه من خلال التجربة الذاتية. بدلاً من الاعتماد فقط على بيانات التدريب الضخمة، تتعلم هذه الأنظمة البنية والسير الذاتية والقيود الخاصة بأي مجال تعمل فيه. فهي تبني "نموذج عالم" يُوثق العلاقات والديناميكيات الخاصة بمهنة أو منظمة أو بيئة برمجية. يحدث هذا العملية أثناء العمل، مما يسمح للوكيل بالتخصص بسرعة دون الحاجة إلى هندسة يدوية مكثفة.

 

تشرح سو التوازي بوضوح: عملية التعلم المستمرة لدى البشر تبني في جوهرها نموذجًا عالميًا لأي مهنة أو بيئة. تحتاج الوكلاء إلى نفس القدرة للوصول إلى مستوى الخبير. بمجرد بناء النموذج، تصبح الإجراءات أسرع وأقل تكلفة وأكثر موثوقية. كما أنه يدعم سلوكًا أكثر أمانًا في البيئات الحساسة لأن الوكيل يفهم النتائج والحدود بشكل أفضل. هذه الآلية تختلف عن المعممين الثابتين الذين يبقون ثابتين بعد النشر. تستمر وكلاء NeoCognition في التحسين من خلال الاستخدام، مما يحول القدرات العامة الأولية إلى كفاءة عميقة وواعية بالسياق.

لقد استثمرت صناعة الذكاء الاصطناعي موارد كبيرة في نماذج أساسية أكبر وأكبر تحاول التعامل مع كل شيء. أما نيوكوجنيشين، فتتخذ موقفًا معاكسًا. في رأيها، المستقبل ينتمي إلى وفرة من الوكلاء المتخصصين بدلاً من وكيل واحد فائق. كل وكيل يتقن عالمه الضيق بدرجة كافية لتقديم أداء وموثوقية وحكم على مستوى خبير.

 

تصل الأنظمة العامة إلى نقطة ثبات حيث يؤدي إضافة مزيد من البيانات أو المعلمات إلى عوائد متراجعة في المهام الواقعية التي تتطلب دقة واتساقًا. إن التخصص من خلال التجربة الحياتية يوفر مسارًا أكثر كفاءة لتحقيق أداء عالٍ. يمكن للوكلاء توجيه الجهد الحسابي لفهم بيئة واحدة بعمق، مما يؤدي إلى نتائج أفضل بتكلفة مستمرة أقل.

 

هذا النهج يُوسّع من الخبرة بطرق لا يمكن للبشر تحقيقها. بينما تظل الخبراء البشريون الرائدون نادرين ومكلفين، يمكن للوكلاء الذاتية التعلم جعل المعرفة المتخصصة متاحة عبر المنظمات دون عوائق التوظيف نفسها. تهدف الشركة إلى توسيع الوصول إلى الخبرة بحيث يستفيد مزيد من الأشخاص والفرق من القدرات المتقدمة.

انضم فيستا إيكيتي بارتنرز إلى الجولة جزئيًا بسبب محفظته الكبيرة من شركات البرمجيات. ترى نيوكوجنيشون إمكانات قوية في الشراكة مع منصات SaaS الراسخة لدمج وكلاء ذاتية التعلم. يمكن لهذه الوكلاء ترقية المنتجات الحالية أو العمل كعمال مستقلين داخل الأدوات المألوفة التي تستخدمها الشركات بالفعل.

 

غالبًا ما تدير الشركات بيئات معقدة ومخصصة قواعدها وتدفقات بياناتها فريدة. يواجه الوكيل العام صعوبة هنا دون تخصيص مكثف. تتعلم أنظمة NeoCognition هذه التفاصيل مباشرة من خلال التفاعل، مما يقلل من وقت الإعداد ويعزز التوافق. على مدار أسابيع أو أشهر من الاستخدام، يُحسّن الوكيل نموذجه للعالم ويصبح أكثر فعالية في المهام مثل معالجة البيانات، وفحوصات الامتثال، أو أتمتة سير العمل.

 

تعتبر الشركة الناشئة نفسها مختبر وكلاء بدلاً من منصة ذكاء اصطناعي عامة. يسمح هذا التركيز بتركيز الموارد على طبقة التعلم والتخصص التي يعاملها العديد من اللاعبين الآخرين على أنها ثانوية. يمكن أن يُسرّع التوزيع المبكر من خلال شركاء برامج المؤسسات من اعتماد النظام ويوفر بيانات واقعية غنية لتحسينات إضافية.

قادت كامبيوم كابيتال ووالدن كاتاليست فنتشرز الجولة البالغة 40 مليون دولار، مع مشاركة فيستا إيفيت بارتنرز جنبًا إلى جنب مع مستثمرين ملاك بارزين. وأضاف كل من ليب-بو تان، الرئيس التنفيذي لشركة إنتل، وآيون ستويكا، المؤسس المشارك لشركة داتابرايكس، أسماءهم وخبراتهم. ويشمل المستثمرون الآخرون باحثين في الذكاء الاصطناعي مثل داون سونغ وروسلان سالاخودتينوف ولوك زيتلموروي.

 

أشار لاندون داونز من كامبيوم إلى آلية تعلم جديدة تشكل جوهر الشركة وتمكّن من التخصص السريع. وأشاد ليب-بو تان بتغطية الفريق الشاملة للتحديات المتعلقة بالوكلاء، بدءًا من الإدراك وصولًا إلى السلامة. ولاحظ أيون ستويكا أنه مع أصبح الوكلاء العامون معيارًا، فإن الاختبار الحقيقي يتحول إلى تحقيق ذكاء على مستوى الخبراء مع الموثوقية المطلوبة للتطبيقات الجادة.

 

تعكس الجولة الزائدة عن الطلب ثقة قوية في السيرة البحثية لفريق التأسيس. يعمل نيوكوجنيشن، الذي يضم حوالي 15 شخصًا، بكفاءة مع كثافة استثنائية من المواهب. ستُستخدم الأموال لدعم تجارب أعمق والتوظيف لدفع هندسة التعلم الذاتي قدمًا.

تستكشف عدة شركات وكلاء الذكاء الاصطناعي، لكن معظمها لا يزال يعتمد على إعادة التدريب الدورية أو المُحفزات المُصممة من قبل البشر لتحسين الأداء. وتشدد نيو كوجنيشين على عملية داخلية ذاتية، حيث يبني الوكلاء ويطورون فهمهم الخاص دون تدخل خارجي مستمر. ويهدف هذا التصميم إلى تحقيق مرونة حقيقية، أي القدرة على التكيف بسرعة مع السياقات الجديدة، تمامًا مثل موظف جديد متحمس.

 

يركز النموذج العالمي للبيئات المجردة والهيكلية والتشغيلية على ما هو أبعد من الإدراك الشاشي البسيط أو استخدام الأدوات الأساسية. يتعلم الوكلاء ما الذي يهم في عالم ميكروي معين، وكيف تتفاعل العناصر، وأي الإجراءات تؤدي إلى النتائج المرغوبة. هذا المعرفة المنظمة تدعم تخطيطًا أفضل وأخطاءً أقل مع مرور الوقت.

 

يؤكد المؤسسون أن أنظمتهم تعزز العمل البشري بدلاً من استبداله. من خلال التعامل مع المهام المتكررة أو المعقدة ذات الطابع الروتيني بخبرة متزايدة، تُحرر الوكلاء الأشخاص للتركيز على الإبداع والاستراتيجية على مستوى أعلى. يتركز الهدف على رفع القدرات العامة عبر الفرق والمنظمات.

جذب يو سو وشركاؤه المؤسسون إلهامهم من التكيف البشري اليومي. شاهد شخصًا يبدأ كمحلل مبتدئ أو متدرب في التجارة. خلال أشهر، يطور فهمًا غريزيًا للقواعد غير المكتوبة، والطرق المختصرة، والمخاطر في مجاله. هذا النموذج الداخلي يدفع الكفاءة واتخاذ قرارات سليمة. يرغب نيو كوجنيشين في جعل الوكلاء يتبعون مسارًا موازيًا من خلال التعلم المقصود القائم على التجربة.

 

يجلب أعضاء الفريق شغفًا شخصيًا بهذه الرؤية. يأتي العديد منهم من مختبرات أكاديمية حيث شاهدوا نماذج وكلاء واعدة تتعثر أمام التعقيد الحقيقي. وقد دفعت إحباطات النتائج غير المتسقة نحو التحول إلى التسويق مع تركيز واضح على التحسين المستمر.

 

يشمل الموظفون الأوائل باحثين ساهموا في الأوراق الأساسية التي تُستخدم الآن على نطاق الصناعة. إن معرفتهم الجماعية تخلق بيئة خصبة لتطوير آليات التعلم. يحافظ المقر الرئيسي في بالو ألتو على قرب الفريق من المواهب والشركاء مع الحفاظ على ثقافة تضع البحث في المقدمة.

إذا نجح NeoCognition، يمكن للمنظمات نشر وكلاء ينموون ليصبحوا متخصصين موثوقين في المحاسبة، ومراجعة التصاميم، وسير عمل دعم العملاء، أو تحليل البيانات العلمية. لن تحتاج هذه الأنظمة إلى إعادة برمجة مستمرة لكل عميل أو قسم جديد. بدلاً من ذلك، تتكيف من خلال بناء نماذج دقيقة للبيئة المستهدفة.

 

يمكن لهذه القدرة أن تُوسع وصول الجميع إلى الدعم المتقدم. قد تكتسب الفرق أو المناطق الأصغر التي تعاني من نقص في الكفاءات أدوات تعمل على مستويات كانت متاحة سابقًا فقط للمجموعات ذات الموارد الجيدة. ويمكن أن تشمل الآثار الاقتصادية زيادة الإنتاجية وتسريع دورات الابتكار مع تحول العمل المعرفي الروتيني إلى أنظمة قادرة وذاتية التحسين.

 

يُعالج هذا النهج أيضًا مخاوف السلامة. فالفهم البيئي الأعمق يساعد الوكلاء على التعرف على الحدود وتجنب الإجراءات الضارة في المجالات ذات الأهمية العالية. إن مكاسب الموثوقية تكون الأكثر أهمية حيث تترتب على الأخطاء تكاليف حقيقية.

إنشاء حلقات تعلم ذاتي قوية يطرح عقبات تقنية. يجب على الوكلاء التمييز بين الأنماط المفيدة والضوضاء، وتجنب تعزيز الأخطاء، والحفاظ على الاستقرار أثناء تحديث نماذجهم للعالم. يتطلب التوازن بين استكشاف استراتيجيات جديدة وأداء موثوق بنية معمارية دقيقة. كما أن كفاءة البيانات مهمة أيضًا. فالبشر يتعلمون من أمثلة محدودة في إعدادات جديدة؛ ولا يزال تكبير هذه الكفاءة في الأنظمة الإلكترونية سؤالًا بحثيًا مفتوحًا. 

 

يستفيد فريق NeoCognition من الأعمال السابقة في التقييم والذاكرة للتعامل مع هذه القضايا، لكن الاختبارات الواقعية على نطاق واسع ستُظهر الثغرات. تظل الشركة مركزة على التقدم القابل للقياس نحو معدلات نجاح أعلى وتخصص أسرع. من المرجح أن يأتي التقدم تدريجيًا مع مواجهة الوكلاء لبيئات مؤسسية متنوعة وتحسين عمليات تعلمهم.

تتصور NeoCognition عالماً حيث يصبح الخبرة وافرة من خلال وكلاء التعلم الذاتي. بدلاً من التنافس مع البشر، فإن هذه الأنظمة تعزز القدرات وتفتح إمكانيات جديدة للابتكار وحل المشكلات. كل وكيل يعمق إتقانه لمجال معين، مما يخلق شبكة من الذكاء المتخصص تلبي احتياجات مختلفة. ويعزز التمويل البالغ 40 مليون دولار البحث في آليات التعلم التي تجعل هذا الرؤية ممكنة. 

 

بفضل دعم قوي من المستثمرين وفريق أساسي موهوب، تهدف المختبرات إلى تقديم وكلاء يكسبون الثقة من خلال أداء مستمر ومتطور. قد يختبر الشركات والمطورون قريبًا أنظمة تبدأ كفؤة وتنمو لتكون خبيرة حقًا مع مرور الوقت. وقد يمثل هذا التطور خطوة ذات معنى أبعد من مساعدي الذكاء الاصطناعي الحاليين نحو شركاء يتعلمون حقًا جنبًا إلى جنب مع مستخدميهم.

يدعم رأس المال الجديد تجربة موسعة على خوارزميات التعلم الأساسية وبناء نماذج عالمية. وبفضل فريق صغير لكنه نخبوي، يمكن لـ NeoCognition متابعة اتجاهات عالية المخاطر وذات عوائد عالية في مرونة الوكلاء. تشمل الخطط دمجًا أعمق للاختبار ضمن سياقات مؤسسية لجمع الملاحظات والبيانات للتحسين.

 

يتوقع الداعمون أن يؤدي التمويل إلى إنشاء نماذج أولية تُظهر مزايا واضحة في الموثوقية وسرعة التكيف. النجاح في هذا المجال يمكن أن يجذب جولات تمويل إضافية وشراكات أوسع. يحافظ النهج المكثف بالبحث على تركيز الشركة على التقييم الدقيق بدلاً من إطلاق المنتجات قبل الأوان.

توفر بيئات برامج المؤسسات بيئة اختبار غنية مليئة بقواعد منظمة ومعقدة. سيواجه الوكلاء سير عمل متنوعة ومخططات بيانات ومتطلبات الامتثال. سيؤدي التعلم للتنقل بنجاح في هذه البيئات إلى التحقق من مفهوم نموذج العالم وتحديد مجالات التحسين.

 

ستساعد ملاحظات المستخدمين من المراحل التجريبية المبكرة في ضبط كيفية توازن الوكلاء بين السرعة والدقة والسلامة. وتؤكد الشركة على التطوير المسؤول، باستخدام الفهم البيئي لتوجيه إجراءات أكثر أمانًا. مع مرور الوقت، يجب أن تنتج هذه النُشرات الحقيقية وكلاء يشعرون بطبيعية وموثوقية متزايدة في العمليات اليومية.

تتدفق الآن مبالغ كبيرة نحو طبقات التطبيق والموثوقية بدلاً من تدريب النماذج الرائدة فقط. وتشير جولة NeoCognition إلى اهتمام المستثمرين بالفرق التي لديها إسهامات أكاديمية مثبتة في الوكلاء. يرتكز هذا الاستثمارات على التخصص والتعلم المستمر كأفق جديد للتأثير العملي.

 

هذا النمط يشير إلى نضج التوقعات في هذا المجال. فالداعمون يرغبون في أنظمة تقدم قيمة قابلة للقياس في بيئات فعلية، وليس فقط عروضًا توضيحية مثيرة للإعجاب. وتركيز نيوسيجنوس على التحسين الذاتي يتماشى مع الطلب على وكلاء يبررون اعتماد المؤسسات من خلال تحسين قدراتهم وخفض التكاليف على المدى الطويل.

1. كيف يختلف نهج NeoCognition في وكلاء الذكاء الاصطناعي عن معظم الأنظمة الحالية؟ 

 

تقوم الشركة ببناء وكلاء يتعلمون باستمرار أثناء العمل من خلال بناء نماذج عالمية لبيئاتهم الخاصة. وهذا يسمح لهم بالمتخصصين بسرعة إلى خبراء، معالجة عدم الاتساق الذي يحد من الوكلاء العامين اليوم الذين ينجحون غالبًا فقط في حوالي نصف الوقت في المهام المعقدة.

 

2. من أسس NeoCognition وما الذي يجعل خلفيتهم مميزة؟ 

 

أطلق يو سو، شيانغ دينغ، ويو غو المختبر. سو، زميل بحثي في سلون وأستاذ في جامعة أوهايو، قاد سابقًا أبحاثًا مؤثرة في الوكلاء وعمل لدى مايكروسوفت على الذكاء الاصطناعي الحواري. وقد أثرت أوراقهم وأدواتهم الجماعية على مطوري الذكاء الاصطناعي الرئيسيين، مما منح الفريق خبرة عميقة عبر الإدراك والتخطيط والسلامة.

 

3. ما الذي سيتم استخدام التمويل البالغ 40 مليون دولار من أجله؟ 

 

يدعم الرأسمال جهداً مركزاً على البحث لتطوير واختبار آليات التعلم الذاتي. وبفضل فريق صغير من باحثي الدكتوراه، يمكّن هذا التمويل من التكرار السريع في بناء نماذج عالمية، وخوارزميات التخصص، وتجارب التكامل المؤسسي، مع جذب كفاءات إضافية.

 

4. هل يمكن لهذه الوكلاء ذاتية التعلم العمل في بيئات المؤسسات عالية المخاطر على الفور؟ 

 

ستحتاج الإصدارات المبكرة إلى التحقق الدقيق، لكن التصميم يركز على بناء فهم بيئي لتحسين الموثوقية والسلامة. الهدف هو إنشاء وكلاء يصبحون أكثر موثوقية مع مرور الوقت من خلال الاستخدام، مما يجعلها مناسبة للسير الذاتية حيث تهم الاستمرارية.

 

5. كيف يمكن أن تؤثر تقنية NeoCognition على العاملين المعرفيين؟ 

 

يمكن للوكلاء التعامل مع الأجزاء الروتينية أو الثقيلة من حيث البيانات من الوظائف، مما يحرر الأشخاص للتركيز على العمل الإبداعي والاستراتيجي. من خلال جعل الخبرات المتخصصة أكثر توفرًا، قد تساعد الأنظمة الفرق أو المنظمات الأصغر في الوصول إلى قدرات كانت محدودة سابقًا على المجموعات الكبيرة من الخبراء، مما قد يعزز الإنتاجية العامة.

 

6. أين يمكنني معرفة المزيد عن تقدم NeoCognition؟ 

 

قم بزيارة الموقع الرسمي للحصول على تحديثات حول مهمتهم واتجاه أبحاثهم. التغطية في TechCrunch وإصدار الصحافة الخاص بالشركة توفر نقاط بداية قوية حول التمويل والرؤية التقنية.

هذا المحتوى لأغراض إعلامية فقط ولا يشكل نصيحة استثمارية. تستلزم استثمارات العملات المشفرة مخاطرة. يرجى إجراء بحثك الخاص (DYOR).

 

اخلاء المسؤوليه: تُرجمت هذه الصفحة باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي (المدعومة من GPT) لراحتك. للحصول على المعلومات الأكثر دقة، ارجع إلى النسخة الإنجليزية الأصلية.