في عصر تطور الذكاء الاصطناعي، تُعتبر نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) مثل ChatGPT وGemini وGrok من الأدوات الرائدة التي غيرت مجرى التقنية الحديثة. تظهر هذه النماذج قدرات مذهلة في إنتاج محتوى يشبه المحتوى البشري، مما يضعنا على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (Artificial General Intelligence).

لكن، يواجه هذا التقدم تحديات عدة، أبرزها الطبيعة الكبيرة لهذه النماذج، حساسيتها للخصوصية، والمتطلبات الكبيرة في الحوسبة. ولتجاوز هذه العقبات، تم تقديم رؤية جديدة تُعرف بالذكاء الشخصي الاصطناعي (Artificial Personalized Intelligence)، والتي تهدف إلى تخصيص هذه النماذج لتناسب احتياجات الأفراد مع ضمان الخصوصية.

يتمحور هذا المفهوم حول الذكاء الشخصي الموزع (Personalized Federated Intelligence) الذي يجمع بين فوائد التعليم الموزع (Federated Learning) وقدرات النماذج التأسيسية (Foundational Models) مع وضع التخصيص في صميمه.

تناول البحث في هذا المجال التطورات الحديثة في التعليم الموزع والنماذج التأسيسية التي تمثل الأساس للذكاء الشخصي الموزع. كما تم استكشاف مراحل أساسية في خط أنابيب الذكاء الشخصي الموزع: تخصيص فعال على الهوامش، تكيف موثوق، وتنقيح متكيف عبر الجيل المدعوم بالاسترجاع.

ختاماً، يشير البحث إلى اتجاهات مستقبلية لتطوير الذكاء الشخصي الاصطناعي، مما يعزز من مكانته كمكمل محتمل للذكاء الاصطناعي العام.