يعد التوسع أحد أكبر التحديات التي تواجه حاليًا “ثورة” الذكاء الاصطناعي والروبوتات، وهو ما يعني: كيف سنقوم بإعداد كل البنية التحتية اللازمة لجميع هذه الأدوات المستقلة؟ إحدى الإجابات التي ستسمعها كثيرًا: الأسراب. وبينما تواصل شركة OpenAI وغيرها من شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى بناء مراكز بيانات مركزية بمليارات الدولارات، بدأ نهج أكثر لامركزية في الانتشار.
وقد سلط السجل مؤخرًا الضوء على إحدى الشركات التي اتبعت نهج “السرب” في الذكاء الاصطناعي، ويبدو أنها حققت بعض النتائج المثيرة للإعجاب. نشرت شركة Fortytwo الناشئة معايير أظهرت أن أسلوبها في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة على أجهزة الكمبيوتر الشخصية قد نجح في التفوق على بعض أحدث النماذج في اختبارات الاستدلال، مدعيًا نتائج أفضل من GPT-5 من OpenAI، وGemini 2.5 Pro من Google، وClude Opus 4.1 من Anthropic، وR1 من DeepSeek.
إن نظرية الشركة، التي يبدو أنها تؤكدها النتائج، بسيطة جدًا: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة أن تتعثر في حلقات التفكير عند تكليفها بمهام معقدة. وفي الوقت نفسه، لا تحد النماذج الأصغر حجمًا من دوامات الموت المنطقية فحسب، بل توفر أيضًا إجابات متعددة يمكن تصنيفها للعثور على أفضل إجابة متاحة. ويمكن القيام بذلك، من الناحية النظرية، من خلال توزيع مهام الحوسبة عبر العديد من الأجهزة بدلاً من القيام بها في مركز بيانات مركزي واحد – على عكس الطريقة التي تقوم بها العملات المشفرة بتوزيع مهام الحوسبة لتسجيل المعاملات على العديد من الأجهزة المختلفة. ومن الملائم أن تقدم الشركة مكافأة تعتمد على العملات المشفرة للأشخاص الذين يقومون بإنشاء نماذج متخصصة وتشغيلها كجزء من السرب.
هناك شيء مماثل يتطور في عالم الروبوتات، وفقًا لصحيفة وول ستريت جورنال، التي سلطت الضوء مؤخرًا على الأبحاث التي توضح كيف يمكن للروبوتات أن تعمل بنوع من التواصل الشبيه بالمستعمرة الذي يسمح لها بالعمل كذكاء جماعي. واقترح الباحثون أن مثل هذا النموذج يمكن استخدامه في إعدادات مثل مراقبة حرائق الغابات، حيث يتم تكليف أسراب من الطائرات بدون طيار بتحديد الحرائق المحتملة. إذا فشلت إحدى الطائرات بدون طيار، فإن الطائرات الأخرى ستحدد أنها سقطت وتعوض الركود. ومن الأمثلة الأخرى التي طرحها الباحثون تطوير روبوتات مجهرية يمكنها العمل معًا للقيام بأشياء مثل توصيل الدواء داخل جسم الإنسان أو إزالة الانسداد دون الحاجة إلى إجراء عملية جراحية. من الواضح أن هذا المثال الأخير لم يكن نظريًا: فقد استخدم الباحثون روبوتات مغناطيسية صغيرة لتشكيل دفعة متسلسلة كوحدة لإزالة الانسداد في الأوعية الدموية الاصطناعية.
الفكرة الأساسية وراء البحث هي أن هذه الآلات يمكن أن تكون بسيطة للغاية ولكنها تؤدي مهام أكثر تعقيدًا عند العمل معًا. أكمل الباحثون تجربة تمكن فيها سرب من الروبوتات التي كانت قادرة على أداء ثلاث قدرات فقط – المضي قدمًا وإصدار الصوت والاستماع إلى الجيران – من الارتباط معًا والتنقل حول العقبات بطريقة لا يمكنهم القيام بها بمفردهم. ومن الواضح أن المثل القديم، “رأسان أفضل من رأس واحد”، ينطبق على الذكاء الاصطناعي والروبوتات أيضًا.