أفادت Odaily Planet Daily أن جاسجيت سيخون، الرئيس الاستراتيجي الأول في Google DeepMind، قال إن أحد المنطق الاستثماري الرئيسي وراء الاستثمارات الرأسمالية غير المسبوقة في صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية هو المراهنة على تحقيق أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية لـ"التحسين الذاتي التكراري" (Recursive Self-Improvement، RSI).
صرح سيخون مؤخرًا في قمة الذكاء الاصطناعي الوكيلي التي عقدت في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، أن رأس المال الكبير الذي يتم استثماره حاليًا في صناعة الذكاء الاصطناعي يحتاج في النهاية إلى إثبات قيمته من خلال قدرة أكثر تقدمًا — وهي قدرة الذكاء الاصطناعي على تحسين نفسه تلقائيًا وإنشاء أنظمة من الجيل التالي أكثر قوة.
أشار إلى أن RSI أصبح جزءًا مهمًا من منطق الاستثمار بالذكاء الاصطناعي. على عكس النماذج التقليدية التي تعتمد على التطوير والتدريب اليدوي المتكرر، فإن التحسين الذاتي التكراري يفترض أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على تحسين الخوارزميات بشكل مستقل، وتحسين هياكل النماذج، وتعزيز قدراتها باستمرار.
يعتقد سيكوهون أن RSI يحل محل AGI (الذكاء الاصطناعي العام) كسرد جديد محوري في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي. مع استمرار شركات مثل OpenAI وGoogle وAnthropic وعمالقة الحوسبة السحابية في استثمار أموال ضخمة في بنية تحتية للحوسبة، فإن السوق تراهن على أن مستقبل الذكاء الاصطناعي قد ينتقل من مرحلة "التوسع في الحجم" (scaling) إلى مرحلة "التعزيز الذاتي".
ومع ذلك، لا يزال هناك جدل كبير حول ما إذا كان يمكن تحقيق RSI. على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي تمتلك الآن القدرة على توليد الكود واستدعاء الأدوات والتحسين التلقائي، إلا أنها تواجه تحديات تقنية وأمنية وقابلية للتحكم قبل أن تصل إلى تحسين ذاتي تكراري حقيقي. (The Information)