وكيل SAG رفع نسبة نجاح المهام من 24.6% إلى 78.3% بثلث القدرة الحاسوبية
وابتكر فريق جامعة Sungkyunkwan أيضاً VAN-Flow، وهي طريقة تدريب تتجنب التعلم من النجاحات الصدفوية، واختُبرت في أكثر من 40 محاكاة روبوتية.
باختصار
وكيل ذكي لا يطلب المساعدة إلا عند الحاجة
استخدم وكيل SAG من جامعة Sungkyunkwan نحو ثلث الحوسبة المعتادة. ارتفع النجاح في المهام الافتراضية من 24.6% إلى 78.3%. ولم يثبت الاستخدام الواقعي بعد.
أنجز وكيل ذكاء اصطناعي اسمه SAG مهام أكثر بكثير في بيئات افتراضية معقدة، مستخدماً نحو ثلث القدرة الحاسوبية التي تحتاجها الطرق التقليدية. ارتفعت نسبة النجاح من 24.6% إلى 78.3%. الأرقام من صفحة البحث الرسمية لجامعة Sungkyunkwan، وتكررها ثلاثة تقارير مستقلة.
قاد العمل البروفيسورة Minhae Kwon من كلية الهندسة الإلكترونية والكهربائية. والباحثة الدكتورانية Heewon Park هي المؤلفة الأولى لدراسة SAG.
ماذا يفعل SAG
كثير من الوكلاء الذكية، أي البرامج التي تخطط وتنفذ مهام من عدة خطوات، تعتمد على ذكاء اصطناعي قوي آخر يراجع كل خطوة. كأنها تسأل مراراً: هل أفعل هذا بشكل صحيح؟ هذا يرفع تكاليف الخوادم ويبطئ الإجابات.
اسم SAG اختصار Self-improving Agent with Gated critique. يقدّر الوكيل مقدار شكّه، ويطلب رأياً خارجياً فقط حين تستحق الفائدة الكلفة.
ويحتفظ أيضاً بتجاربه الناجحة ويتعلم منها، فيقل احتياجه إلى النقد الخارجي مع الوقت. تشبيهه طالب يذاكر وحده ولا يذهب إلى المعلم إلا في المسائل الصعبة.
وصف أحد المواقع التوفير بأنه خفض الحوسبة بمقدار الثلثين. وهذا هو النتيجة نفسها: يبقى الثلث.
الطريقة الثانية: VAN-Flow
بنى الفريق أيضاً VAN-Flow بقيادة طالب الماجستير Guhyeon Kang. تستهدف الروبوتات والقيادة الذاتية، حيث قد تسبب التجربة الواقعية حوادث، فتتدرب الأنظمة غالباً على بيانات جُمعت سابقاً.
قد تحوي هذه البيانات حركات خطرة نجحت بالصدفة، فيعتبرها الذكاء الاصطناعي استراتيجية جيدة. تستخدم VAN-Flow مرشحاً رياضياً يستبعد الأفعال المعتمدة على الحظ ويفضّل الأفعال الناجحة باستمرار في ظروف متغيرة.
تفوقت على معظم أحدث الطرق في أكثر من 40 مهمة محاكاة للتحكم الروبوتي، بينها مهام فيها اضطرابات وتسلسلات دقيقة طويلة.
أين نُشر البحث
تفيد التقارير بأن الدراستين قُبلتا في NeurIPS 2026، وهو من أبرز مؤتمرات الذكاء الاصطناعي، وهما متاحتان على arXiv كنسخ أولية، أي أوراق تُشارَك قبل النشر الرسمي أو معه.
قيست المكاسب في بيئات افتراضية، ولا تثبت النتائج نفسها لكل مساعد ذكي أو مهمة أو بيئة حقيقية. واختُبرت VAN-Flow في المحاكاة فقط، وتقول التقارير إن الحكم عليها خارج هذه المهام، أو في المركبات والروبوتات الفعلية، يحتاج مزيداً من الاختبار.