إذًا نحو ذكاء عام متجسد: الدمج بين نماذج اللغة الضخمة وقدرات التفكير لبناء جيل جديد من الوكلاء الذكيين!

تدور الأبحاث الحالية حول كيفية تحقيق ذكاء عام متجسد (General Embodied Intelligence - GEI) من خلال دمج نماذج اللغة الضخمة (Large Language Models - LLMs) وقواعد المعرفة (Knowledge Bases - KBs) وقدرات التفكير (Reasoning Abilities - RA). في دراسة حديثة، تم تسليط الضوء على مسار تطور الأنظمة الذكية المعتمدة على نماذج اللغة الضخمة، مرورا بتكاملها مع تمثيل المعرفة، والتفكير المنطقي، والوجود الجسدي.

يتناول البحث تحليل معماري لـ LLM، وطرق التدريب المسبق، وآليات الاستدلال، بالإضافة إلى تفاعل هذه النماذج مع مصادر المعرفة الخارجية والأطر الهيكلية للتفكير. كما يستعرض أنماط الذكاء المتجسد (Embodied Intelligence - EI) حيث يتعلم الوكلاء ويتصرفون في البيئات الفيزيائية.

لتجميع هذه الأبعاد، عُرض إطار مفهومي يوضح التكامل بين LLMs وKBs وRA والوجود الجسدي، ليكون بمثابة نموذج إرشادي للإدراك والتفكير والعمل. كما تم تحديد خمس تحديات رئيسية للتقدم نحو GEI، وهي:
1. نشر LLM بكفاءة.
2. دمج المعرفة في حلقات مغلقة.
3. التفكير الرمزي-الشبكي الهجين.
4. التأسيس بين الإدراك والفعل.
5. التعلم المستمر.

يوفر هذا الاستطلاع خارطة طريق شاملة لتطوير وكلاء متعددين القوالب، قادرين على العمل في بيئات معقدة وديناميكية، مما يُعد خطوة هامة نحو تعزيز مفهوم الذكاء الاصطناعي المتجسد.