مستقبل الوكلاء الأذكياء AI Agents والروبوتات البشرية(Humanoid Robots (2: العقول الرقمية وصعود العملاء الأذكياء و حدود إمكاناتهم

بعد نشر المقال الأول من هذه السلسلة، وصلتني عشرات الاتصالات والرسائل التي غمرتني بسعادة غامرة؛ بين كلمات الشكر التي أعتز بها، وبين ملاحظاتٍ ثمينة أضفت على الموضوع بعدًا جديدًا وأثْرت محتواه بشكل كبير. ولعل الملاحظة التي تكررت بشكل واضح هي طول المقالات، حيث يتجاوز عدد الكلمات في أغلب مقالات هذه السلسلة 2800 كلمة. والحقيقة أن هذه السلسلة بدأت كفكرةٍ لكتابة مقالةٍ علميةٍ واحدة تُسلط الضوء على مستقبل الوكلاء الأذكياء والروبوتات البشرية، ولكن مع تعمّقي في البحث، وإدراكي لخطورة المرحلة التاريخية التي نمر بها وأهمية التقنيات الذكية في إعادة تشكيل مستقبلنا، وجدتُ نفسي أمام ضرورة إعداد سلسلة متكاملة ومفصّلة من المقالات. كان هدفي من ذلك أن تكون هذه السلسلة بمثابة مرجعٍ علميٍ وتطبيقيٍ لكل باحث، ومستثمر، ومتخذ قرار، وكل من يرغب في فهم أبعاد هذا القطاع الواعد والإحاطة به من جميع جوانبه. هذه المقالات تقدم نظرة شمولية وموضوعية تستند إلى أحدث المعطيات العلمية والتقنية والاقتصادية المتاحة حتى تاريخ نشر هذه السلسلة. راجيًا من الله التوفيق في هذا الجهد، وأن تجدوا فيه الفائدة المرجوة.

تمهيد

لطالما راود الخيال فكرةُ أن تمتلك الآلاتُ عقولًا خاصةً بها. ومع التقدم المذهل في الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الأخيرة، أصبح هذا الخيال أقرب إلى الواقع. في هذه المرحلة المفصلية من تطور التقنية، ولدت فكرة “العميل الرقمي” من رحم الذكاء التوليدي؛ فكرة تتمحور حول برمجيات ذكية تعمل ككيانات مستقلة قادرة على فهم الأهداف وتنفيذ المهام دون وصاية بشرية مباشرة. ومع صعود نجم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT، شهدنا ما يشبه “حمّى الذهب” في الأوساط التقنية: إقبالًا واسعًا على استكشاف الإمكانات التحولية لهذه التقنية. لكن وسط هذا الحماس، يبرز سؤال ملح: إلى أي مدى يمكن لهذه “العقول البرمجية” تحقيق الوعود الكبيرة المنسوبة إليها، وأين تقف حدود إمكاناتها الفعلية؟

في هذا المقال الثاني من سلسلة “ مستقبل الوكلاء الأذكياء والروبوتات البشرية “، نتناول بتحليل رصين تاريخ ومآلات هؤلاء الوكلاء الرقميين. نستعرض ولادة مفهوم العميل الرقمي من رحم الذكاء التوليدي، ونتابع تطور أبرز نماذج الوكلاء البرمجيين مثل AutoGPT وDevin ووكلاء ChatGPT وغيرها. سنوضح الفروقات بين الأدوات الذكية التقليدية وبين الوكيل الرقمي المستقل، مستعرضين القدرات الجديدة التي اكتسبها هؤلاء العملاء من تخطيط واستخدام أدوات واتخاذ قرارات وحتى شيء من التعلّم. ولن نغفل عن التحديات: حدود الذاكرة والسياق، صعوبة التخطيط الطويل، موثوقية الأداء، والكلفة التشغيلية. ومن واقع التجارب العملية سنفكك ما نجح منها فعلًا وما بقي أقرب إلى الوهم. وأخيرًا، سنلمح إلى أن هذه العقول الرقمية (رغم كونها بلا أجسام ) قد تمهّد الطريق لأجسام مادية مستقبلًا (الروبوتات البشرية)، تمهيدًا للمقال الثالث من السلسلة.

ولادة فكرة “العميل الرقمي” من رحم الذكاء التوليدي

بدأت الحكاية فعليًا مع بزوغ نجم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي وقدرتها غير المسبوقة على إنتاج نصوص وإجابات تضاهي ما يكتبه البشر. لقد أشعلت نماذج اللغة الضخمة (LLMs) مثل GPT-4 موجة من أطر ما سُمّي بـ”الذكاء الوكيل”، وهي أنظمة تمنح النموذج هدفًا محددًا ليعمل على تحقيقه بشكل مستقل عبر سلسلة متكررة من التفكير واستخدام الأدوات. في أوائل عام 2023 انفجرت على الساحة مشاريع رائدة مثل AutoGPT وBabyAGI وAgentGPT، واعدةً بوكلاء رقميين قادرين على تخطيط وتنفيذ مهام متعددة الخطوات بحدٍ أدنى من التدخل البشري. حظيت هذه المشاريع مفتوحة المصدر باهتمام هائل؛ فعلى سبيل المثال، حصد مستودع AutoGPT على GitHub أكثر من 100 ألف نجمة خلال أشهر قليلة من إطلاقه، كما انتشر نموذج BabyAGI (وهو سكربت بايثون من ابتكار المبرمج يوهي ناكاجيما) بشكل فيروسي بوصفه “أول وكيل ذاتي”. هذا الحماس المُفاجئ غذّى ظهور عشرات المشاريع المشابهة، وجميعها مبنية حول فكرة تغليف نموذج لغوي كبير داخل حلقة من التخطيط والفعل الذاتي. وبحلول مارس 2024، كان ما لا يقل عن 42 بحثًا أكاديميًا قد استشهد بـBabyAGI، وقفز عدد المشاريع على GitHub التي تحمل وسم “agent” بشكل حاد بعد إطلاق BabyAGI.

اللافت أن مفهوم “الوكيل” بحد ذاته ليس جديدًا تمامًا في علم الحاسوب؛ إذ تعود جذوره للقرن العشرين ويتمحور حول كيان برمجي يمتلك القدرة على الإدراك (استقبال المعلومات) واتخاذ القرار وتنفيذ الإجراءات. الجديد هو اقتران هذه الفكرة القديمة بقدرات الذكاء التوليدي الحديثة. وهكذا وُلد العميل الرقمي الحديث من رحم نموذج لغوي قادر على التفكير وتوليد الإجراءات، لا كمجرّد منفذ لأوامر مبرمجة سلفًا. لقد مثّل إطلاق ChatGPT في نوفمبر 2022 شرارة البدء، حيث بيّن الإمكانات الكامنة في هذه النماذج، ثم أتى ربيع 2023 ليشهد أولى المحاولات لجعل هذه النماذج تعمل كوكلاء مستقلة. وما بين ليلةٍ وضحاها، بدا وكأننا نقف على أعتاب عصر جديد من البرمجيات الذاتية الحركة.

تطورات العملاء البرمجيين: AutoGPT وDevin ووكلاء ChatGPT

سريعًا ما تكاثرت المنصّات والأطر الداعمة لفكرة الوكيل الرقمي عقب نجاح التجارب الأولى. ورغم أن كثيرًا من المشاريع الجديدة كانت مجرد نسخ معدّلة طفيفًا عن سابقتها، شهد النصف الثاني من عام 2023 اتجاهًا نحو منهجية أكثر تنظيمًا في بناء الوكلاء. فعلى سبيل المثال، برزت مكتبة LangChain كمجموعة أدوات قياسية توفر مكونات جاهزة لبناء وكلاء قائمين على النماذج اللغوية (مثل قوالب المحادثة، واجهات استخدام الأدوات، تخزين الذاكرة)، وظهر عنها فرع يسمى LangGraph يقوم على تنظيم عدة وكلاء متخصصين في إطار عمل تعاوني واحد. كما قدمت شركة مايكروسوفت إطار Autogen الذي يمكّن عدة وكلاء (نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة) من التحاور فيما بينها لحل مهمة بشكل جماعي، بينما ظهر إطار CrewAI ليتيح بسهولة تكوين “فريق” من الوكلاء ذوي أدوار متنوعة ضمن تطبيق واحد، مروجًا لنفسه كمنصة خفيفة وسريعة جاهزة للاستخدام المؤسسي. هذه التطورات تعكس مرحلة نضج تدريجي، حيث انتقلت الظاهرة من مجرد تجارب متفرقة إلى منظومة أدوات متكاملة تساعد المطورين على بناء وكلاء بمجهود أقل.

بالتوازي مع ذلك، شهدت التقنية ظهور وكلاء متخصصون لتلبية احتياجات محددة. من أبرز الأمثلة هنا وكيل الذكاء الاصطناعي Devin الذي يركز على مهام البرمجة وتطوير البرمجيات. يُسوَّق Devin كـ”مهندس برمجيات افتراضي”، حيث يستطيع كتابة الشيفرة البرمجية وتصحيحها بل وحتى نشرها بشكل ذاتي. وقد أظهرت تجارب مبدئية أن دمج وكيل كهذا في فرق التطوير يمكن أن يسرّع دورة بناء المنتجات بشكل ملحوظ (تذكر تقارير أنه مكّن شركات ناشئة من إطلاق تطبيقاتها أسرع بنسبة تقارب 50% من المعتاد. أيضًا، لا يمكن إغفال خطوة OpenAI  نفسها في هذا السياق، إذ قامت بدمج مفهوم الوكيل في خدمة ChatGPT عبر ما يعرف بـالإضافات (Plugins) – وهي واجهات تتيح للنموذج تنفيذ وظائف خارجية مثل تصفح الإنترنت أو تشغيل كود برمجي بطلب المستخدم. وقد حرصت OpenAI في تحديثات نموذجها الأخيرة على تعزيز قدرته في إخراج تنسيقات يمكن قراءتها آليًا كـ (JSON) وتسليم تعليمات تنفيذ أدوات بطريقة موثوقة، مما مهّد لظهور متجر الإضافات كميدان يتفاعل فيه النموذج مع تطبيقات خارجية كوكيل وسيط. من الواضح أن الشركات الكبرى والصناعة ككل ترى في الوكلاء الرقميين مسارًا واعدًا، وتسعى لوضع الأطر التي تجعل استخدامهم أكثر موثوقية وسهولة.

الوكيل الرقمي المستقل مقابل الأدوات الذكية التقليدية

على الرغم من أن الوكلاء الرقميين ينبثقون من نفس تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي أنتجت الأدوات الذكية (كالمساعدات الرقمية التقليدية أو منصات المحادثة)، إلا أنهم يختلفون جذريًا في نهج العمل ومدى الاستقلالية. فيما يلي أبرز الفروق:

• أتمتة التوجيه (Prompt Automation): يعتمد ChatGPT وأمثاله على المستخدم في كل خطوة؛ حيث يقدّم إجابة ثم ينتظر المدخل التالي من الإنسان. أما الوكيل الرقمي المستقل مثل AutoGPT، فينشئ توجيهاته اللاحقة بنفسه سعيًا لتحقيق الهدف العام الذي كُلِّف به دون حاجة لتدخل بشري مستمر.
• الوصول إلى معلومات محدثة: تتقيّد الأدوات التقليدية بحدود المعرفة التي دُرّبت عليها (وغالبًا ما يكون لديها تاريخ قطعي للمعلومات)، في حين يستطيع الوكيل الرقمي الاتصال بالإنترنت أو بمصادر بيانات آنية عند الحاجة للحصول على أحدث المعلومات.
• الذاكرة وإدارة السياق: تمتلك الأنظمة التقليدية ذاكرة محدودة تقتصر على نطاق المحادثة الحالية (عدد معين من الرموز التي يستطيع النموذج تذكرها). بالمقابل، يمكن تجهيز بعض الوكلاء الرقميين بذاكرة ممتدة عبر تكامل قواعد بيانات متخصصة للذاكرة طويلة الأمد (Vector Databases)، مما يمكّنها من تعلّم تفضيلات المستخدم وتذكّر العمليات السابقة واسترجاع المحتوى ذو الصلة عند الضرورة.

أبرز القدرات المكتسبة: استخدام أدوات، تخطيط، اتخاذ قرار، تعلّم

تميّز الوكلاء الرقميون الحديثون بحزمة من القدرات المتقدمة التي تميزها عن البرمجيات التقليدية. من أهم ما اكتسبته هذه “العقول البرمجية” من مهارات:

• استخدام الأدوات الخارجية: يستطيع الوكيل الرقمي تسخير أدوات وخدمات متنوّعة كوسائل لتنفيذ مهامه. على سبيل المثال، يمكنه إجراء بحث على الإنترنت، قراءة مواقع إلكترونية، استدعاء واجهات برمجية (APIs) لجلب البيانات، تنفيذ عمليات حسابية معقدة، بل وحتى كتابة شيفرة برمجية وتشغيلها ضمن بيئة محمية. هذه القدرة تتيح له تخطّي حدود المعرفة المتأصلة في نموذج الذكاء الاصطناعي ذاته عبر التفاعل المباشر مع العالم الخارجي.
• التخطيط المتعدّد الخطوات: بخلاف الأدوات التقليدية التي تجيب على سؤال أو تؤدي مهمة بسيطة ثم تتوقف، يمكن للوكيل الرقمي معالجة هدف كبير عبر تقسيمه إلى مهام فرعية ووضع خطة عمل تكرارية. يقوم الوكيل بدور أشبه بمدير مشروع ذاتي: يضع قائمة مهام، يرتّب أولوياتها، ينفّذ الأهم منها، ثم يستولد مهام جديدة بناءً على النتائج، ويستمر في هذه الدورة حتى تحقيق الهدف النهائي. هذا النهج النظري يمنحه القدرة على التعامل مع مشاكل معقدة عبر سلسلة من الخطوات، بدلاً من الاكتفاء بحل مباشر وقصير المدى.
• اتخاذ القرار الذاتي: خلال تنفيذ خطته، يتخذ الوكيل الرقمي قرارات متتابعة حول ما الذي ينبغي فعله تاليًا وأي أداة ينبغي استخدامها. يعتمد في ذلك على تحليل الموقف الحالي و”تفكيره” الداخلي. العديد من هذه الأنظمة تتبع نموذجًا يُعرف باسم التفكّر ثم الفعل ثم المراقبة (ReAct) ؛ ففي كل دورة يقوم النموذج بتوليد جزء يمثل “تفكيرًا” يتضمن تحليلًا واستدلالًا، يليه تحديد “إجراء/فعل” معين (كأن يقرر البحث عن معلومة، أو تشغيل خوارزمية)، ثم يحصل على “ملاحظة” هي نتيجة ذلك الفعل (مثل المعلومات التي تم العثور عليها)، وبناءً على هذه الملاحظة يقرر الخطوة التالية وهكذا. هذه الآلية تمنح الوكيل قدرًا من المرونة في اتخاذ قراراته أثناء السير نحو الهدف.
• 
• التعلّم والتحسين المستمر: رغم أن ذكاء الوكلاء الرقميين حاليًا محدود بنموذجهم الأساسي ولا يتطور ذاتيًا بالمعنى القوي، إلا أنهم قادرون على تحسين أدائهم ضمن المهمة عبر تذكّر ما قاموا به والاستفادة من الأخطاء. بعض الوكلاء مزوّدون بذاكرة طويلة الأمد (كما أسلفنا) تمكّنهم من تخزين الدروس المستفادة واسترجاعها لاحقًا. بل بدأت بعض الأبحاث باستكشاف دمج نماذج تعليم التعزيز (Reinforcement Learning) داخل حلقة الوكيل، بحيث يتعلم عبر التجربة والخطأ خلال تنفيذ المهام المعقدة. عمليًا، لوحظ في تجارب معينة أن أداء الوكيل يتحسّن مع مرور الوقت؛ فمثلًا، أظهر وكيل برمجي متخصص (Devin) زيادة ملحوظة في السرعة والموثوقية بعد أن عالج عددًا كبيرًا من الحالات وتعلم الأنماط الشائعة في الأخطاء السابقة.

التحديات: حدود الإمكانات الراهنة

رغم الإنجازات المثيرة للإعجاب، واجهت الوكلاء الرقمية جملة من التحديات التقنية والعملية التي كشفت أن الطريق نحو الكمال لا يزال طويلًا. من أبرز هذه التحديات:

• محدودية الذاكرة والسياق: تعتمد نماذج الذكاء الكامنة وراء الوكلاء على “نافذة سياق” ذات حجم معين (عدد الكلمات أو الرموز التي يمكن للموديل معالجتها في آن واحد). إذا تجاوزت المعلومات أو التعليمات هذه السعة، يضطر الوكيل لإهمال بعض السياق. حتى مع زيادة طول السياق في النماذج الأحدث، برزت مشكلة أن المعلومات الموجودة في منتصف المدخلات قد تنال اهتمامًا أقل من تلك الموجودة في البداية والنهاية. كما تبيّن أن إضافة عدد كبير من الأدوات إلى مجموعة خيارات الوكيل تؤثر سلبًا على موثوقية قراراته؛ إذ كلما زادت الأدوات المتاحة احتار الوكيل في أيها يستخدم، وربما حاول استخدام أدوات عديدة معًا بشكل غير فعال.
• صعوبة التخطيط الطويل الأمد: يعاني الوكلاء المستقلون مما يمكن تسميته “متلازمة الحلقة المفتوحة”. فالوكيل قد يضع خطة لكن تنفيذها لا يسير في المسار الأمثل دائمًا؛ إذ قد يستمر في تفريع المهام إلى ما لا نهاية دون بلوغ نتيجة حاسمة. أحيانًا يدخل الوكيل في حلقات مفرغة (cycle) يعيد فيها تعريف مهام سبق أن أنجزها أو يدور بين مهام تعتمد على بعضها البعض دون مخرج. إلى جانب ذلك, لوحظ أن الوصول إلى نتائج ذات قيمة غالبًا ما يتطلب استخدام أحدث النماذج مثلGPT-4)) ذات التكلفة العالية، مما يعني أن أبسط الأهداف قد تستنزف آلاف المكالمات للنموذج وتستغرق وقتًا كبيرًا.
• موثوقية الأداء والميل للأخطاء: يواجه الوكلاء الرقميون تحديات جدية في الموثوقية. كثيرًا ما ينحرف الوكيل عن الهدف أو “يتوه” في تفاصيل ثانوية ليست جوهرية، وقد يهلوس معلومات غير صحيحة ويتخذ بناءً عليها قرارات خاطئة. وعند حدوث خطأ، يصعب تتبع السبب لأن آلية التفكير داخل النموذج غير شفافة للمستخدم (صندوق أسود). لهذا يُضطر المشغلون لمراقبة خطوات الوكيل عن كثب وتتبّع مخرجات “تفكيره” الداخلية خطوة بخطوة. البعض شبّه تجربة تشغيل AutoGPT بأنها أقرب إلى مراقبة طفل صغير، عليك أن تراقبه باستمرار خوفًا من أن يرتكب حماقة أو يؤذي نفسه. وبالفعل، هؤلاء الوكلاء رغم تسميتهم “مستقلة” لا يزالو بحاجة إلى إشراف بشري حثيث؛ فهي فقط مؤتمتة بقدر ما تسمح به دقة النموذج وتوجيهات المبرمج المسبقة، وليست ذكاءً واعيًا يمكن الاعتماد عليه بذاته.
• التكلفة التشغيلية: تشغيل وكيل ذكاء اصطناعي متقدم عملية مكلفة ماديًا وتقنيًا. فهذه الوكلاء غالبًا ما تعتمد على واجهات برمجة تطبيقات مدفوعة مثل ( OpenAI API) للوصول إلى نماذج الذكاء، ويتم احتساب التكلفة حسب عدد الطلبات وحجم البيانات المتبادلة. الاستخدام المستمر والمكثف لوكيل مثل AutoGPT يمكن أن يراكم تكاليف كبيرة خلال فترة قصيرة. قدّر بعض الخبراء أن تنفيذ مهمة واحدة بسيطة عبر وكيل مستقل قد يتطلب مئات أو آلاف الاستدعاءات للنموذج، مما يعني تكلفة مرتفعة قياسًا بحل نفس المهمة بطريقة تقليدي. إضافة إلى ذلك، يتطلب إعداد الوكيل وتشغيله موارد تقنية وبشرية (تهيئة البيئة البرمجية، معالجة الأخطاء، مراقبة المخرجات) مما يزيد من الكلفة الإجمالية ويجعل تبنّي هذه التقنية على نطاق واسع قرارًا يحتاج لموازنة دقيقة بين المنافع والتكاليف.

بين الواقع والوهم: تجارب من الميدان

رافقت صعود موجة الوكلاء الرقميين قصص نجاح دعائية وأخرى أقل بريقًا عند التجربة الفعلية. في العروض التجريبية الأولى، شاهدنا وكلاءً يحاولون أداء مهام معقدة مثل “ابحث عن موضوع كذا واكتب تقريرًا عنه” أو “أعد خطة عمل لمشروع جديد” بدت ناجحة إلى حد ما. ولكن خارج إطار هذه العروض الموجهة، تبيّن أن الفائدة العملية لتلك الوكلاء كانت محدودة جدًا. كثير من المستخدمين جرّبوا نمط التشغيل الذاتي (Autonomous Mode) مع نماذج مثل AutoGPT، ثم خرجوا بانطباع أن إجراء حوار تفاعلي مباشر مع ChatGPT كان أكثر كفاءة وإثمارًا من ترك الوكيل يعمل بمفرده. أما الادعاءات الطموحة بأن الوكلاء الرقميون سيتولون بالكامل مهام إدارة الاستثمارات الشخصية أو بناء منتجات برمجية معقدة دون تدخل بشري، فلم يتحقق منها شيء ملموس بعدmedium.com. حتى مطورو هذه الوكلاء أنفسهم أقرّوا بمحدوديتها؛ فمثلاً اعتبر مبتكر BabyAGI مشروعه مجرّد إثبات مفهوم (Proof of Concept) تفاجأ بانتشاره، وأكد أنه لم يصمَّمه ليحل محل مديري المشاريع من البشر أو نحو ذلك.  وبفعل هذه الفجوة بين التوقعات والواقع، ظهرت حاجة لتقييم منهجي ومحايد لقدرات الوكلاء؛ فبدأت جهود بحثية لوضع معايير اختبار مثل AgentBench وTaskBench وغيرها لقياس أداء الوكلاء المستقلين بشكل صارم، في إشارة إلى أن المجال ينتقل من موجة الضجة الإعلامية إلى مرحلة الفحص والتدقيق العلمي.

رغم ذلك، لا يمكن إنكار بعض الومضات الناجحة في استخدام الوكلاء الرقميين. ضمن نطاقات ضيقة ومحددة، أثبتت هذه العقول البرمجية قدرتها على تحقيق مكاسب فعلية. على سبيل المثال، في ميدان تطوير البرمجيات تم الإبلاغ عن تحسينات كبيرة في سرعة إنجاز المشاريع عند الاستعانة بوكيل برمجي متخصص مثل Devin، الذي تمكن من كتابة كود وتصحيحه تلقائيًا والمساهمة في إطلاق تطبيقات بنصف المدة الزمنية المعتادة. وفي حالات أخرى، أظهرت الوكلاء إبداعًا غير متوقع في حل المشكلات؛ فقد واجه أحد الوكلاء عقبة اختبار CAPTCHA أثناء محاولة إنشاء حساب على موقع، فكان حله الابتكاري أن يستعين بالبشر لحلها عبر طرح مهمة في منصة للعمل الحر (Fiverr) ! مثل هذه الأمثلة تكشف إمكانات واعدة، لكنها أيضًا تذكّرنا بحدود هذه الأنظمة الحالية: فهذا الوكيل “الذكي” اضطر في النهاية إلى طلب مساعدة إنسان لحل مشكلة بسيطة نسبيًا.

من جهة أخرى، دفعت خيبات الأمل ببعض المطورين إلى إعادة النظر في جدوى الاعتماد الكلّي على الوكلاء. يروي أحد المهندسين أنه بعد محاولات مع AutoGPT انتهت بأخطاء وإخفاقات، قرر استبدال حلقات تفكير الوكيل بشيفرة تقليدية ثابتة لتنفيذ المهمة مباشرة، فحقق بذلك تحسنًا جذريًا في الأداء وخفضًا هائلًا في عدد مرات استدعاء واجهة الذكاء (وبالتالي في التكلفة). هذه التجربة وغيرها تؤكد أن الوكيل الآلي “الخام” قد يكون بعيدًا عن المثالية، وأن التدخل البشري (سواء في تصميم قيود صارمة على تصرفات الوكيل أو حتى في القيام بالمهام يدويًا) لا يزال ضروريًا في كثير من الحالات.

في المحصّلة، يبدو المشهد الحالي أقرب ما يكون إلى ما شهدناه في دورات سابقة من تطور الذكاء الاصطناعي: فترة من الحماس المفرط والتجارب السريعة، يعقبها تقييم واقعي يبرز القيود والنواقص، ثم تحرّك تدريجي رصين نحو تحسين الأداء وتوسيع الحدود. لذا من الحكمة أن نتجنب الوقوع في أحد طرفي المبالغة: فلا نرفض فكرة الوكلاء الرقميين بالجملة باعتبارها مجرد فقاعة، ولا نفترض أنها حققت بالفعل ذكاءً مستقلاً يوازي العقل البشري. الطريق الأصح هو وسط بينهما؛ حيث نواصل تطوير تقنية الوكلاء وتطويعها في المجالات التي تثبت فيها جدواها، مع إبقاء نظرة نقدية واقعية لما يمكنها – وما لا يمكنها – القيام به في مرحلتها الحالية.

خاتمة: ماذا لو جُسّدت هذه العقول البرمجية في هيئات مادية؟

إن التأمل في مسيرة الوكلاء الرقميين يقودنا إلى تخيّل الخطوة التالية الحتمية: ماذا لو جُسّدت هذه العقول البرمجية في هيئات مادية؟ في الواقع، ليس هذا التخيّل ببعيد. فالتطورات المتسارعة في مجال الروبوتات تشير إلى اقتراب عصر تمتزج فيه العقول الرقمية مع الأجسام الآلية. لقد بدأت شركات بارزة تستثمر هذا التقاطع بين البرمجيات والعتاد؛ فمثلاً أعلنت شركة تسلا عن روبوت بشري أطلقت عليه اسم “أوبتيموس” تستهدف طرحه في الأسواق بحلول عام 2025، كما كشفت شركة Figure عن نماذج أولية لروبوتات بشرية أصبحت متاحة للتجربة بالفعل، وتعاونت شركة Nvidia مع عدة شركاء لبدء الإنتاج التجاري لروبوتات مجسمة، تمهيدًا لعصر “الروبوت اليومي” الذي يقوم بالمهام المعتادة جنبًا إلى جنب مع البشر.

لا شك أن إضفاء الذكاء الرقمي على الآلات سيحدث تحولًا جوهريًا في علاقتنا بالتكنولوجيا. فهذه “العقول البرمجية” التي رأيناها تعمل في عالم افتراضي نصيّ، قد تصبح قريبًا هي ذاتها وحدات تحكّم داخل روبوتات تجوب عالمنا المادي. ومع كل التقدم المحرز والتحديات التي لا تزال قائمة، نحن نقف عند عتبة فصل جديد؛ فصل تتجسد فيه الابتكارات البرمجية ككيانات ملموسة تشاركنا فضاء حياتنا اليومية. وفي المقال القادم من هذه السلسلة، سنبحر في عالم الروبوتات البشرية ونستكشف كيف تمهد العقول الرقمية المستقلة الطريق لجيل جديد من الآلات الذكية القادرة على التفاعل والتكيف والقيام بأدوار غير مسبوقة في مجتمعنا.