ديب مايند

وحدة الأخلاقيات والمجتمع

وفي السياق ذاته، تضمنت هذه البيانات تفاصيل حساسة مثل تشخيصات المصابين بفيروس نقص المناعة البشرية (HIV) وحالات الإجهاض والاكتئاب. وفي يوليو 2017، قضى مكتب مفوض المعلومات (ICO) في المملكة المتحدة بأن المستشفى فشل في الامتثال لقانون حماية البيانات عند تسليم هذه السجلات إلى ديب مايند، حيث لم يتم إبلاغ المرضى بشكل كافٍ بكيفية استخدام بياناتهم.

جدل بيانات هيئة الخدمات الصحية الوطنية (NHS)

وفي هذا السياق، في سنة 2016، كشف تحقيق لصحيفة نيو ساينتست عن اتفاقية لتبادل البيانات بين ديب مايند و"صندوق الهيئة الملكية للمستشفى الوطني" (Royal Free London NHS Foundation Trust)، حصلت بموجبها الشركة على إمكانية الوصول إلى سجلات 1.6 مليون مريض سنوياً.

علاوةً على ذلك، بعد استحواذ جوجل عليها، أنشأت ديب مايند مجلساً لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، إلا أن أعضاء هذا المجلس ظلوا مجهولين لفترة طويلة مما أثار تساؤلات حول الشفافية. في عام 2017، أطلقت الشركة وحدة "ديب مايند للأخلاقيات والمجتمع" (DeepMind Ethics & Society) لدراسة قضايا مثل الخصوصية، والعدالة، والتأثير الاقتصادي للذكاء الاصطناعي، مع استعانة الشركة بمستشارين خارجيين مثل الفيلسوف نيك بوستروم.

المنتجات والتقنيات

من جانب آخر، نشرت ديب مايند منذ تأسيسها أكثر من ألف ورقة بحثية، شملت الكثير من الدراسات التي نُشرت في مجلات علمية مرموقة مثل نيتشر وساينس.

الخصوصية والاندماج مع جوجل هيلث

من جهة ثانية، واجهت ديب مايند انتقادات من باحثين مستقلين بخصوص نظام "ألفا شيب" المستعمل في تصميم شرائح المعالجة. ادعت الشركة أن النظام يتفوق على البشر في تصميم المخططات، إلا أن دراسات لاحقة نُشرت في دورية (CACM) عام 2024 أشارت إلى نقص في المقاييس العلنية المباشرة والبراح المستقل لإثبات تفوق النظام على أدوات التصميم التجاري الحالية.

مصطفى سليمان

وفي هذا الصدد، في نوفمبر 2018، أعلنت ديب مايند عن ضم قسمها الصحي وتطبيق "ستريمز" (Streams) إلى "جوجل هيلث" (Google Health). أثارت هذه الخطوة انتقادات واسعة من مدافعي الخصوصية الذين اعتبروا ذلك "نكثاً للوعود"، حيث صرحت ديب مايند سابقاً بأن بيانات المرضى ستظل منفصلة تماماً عن خدمات وجداول بيانات جوجل. ورغم تأكيدات الشركة بأن البيانات ستظل محمية، إلا أن هذه الخطوة أضعفت ثقة الجمهور في التعامل مع البيانات الصحية الحساسة.

جدل "ألفا شيب" (AlphaChip)

انظر كذلك

قاموس الذكاء الاصطناعي

• جوجل إيماجن (نموذج توليد الصور من النص)
• بروتوكول سياق النموذج
• مراجع

الذكاء الاصطناعي التوليدي للوسائط

ومن ناحية أخرى، توليد البيئات (جيني - Genie): نموذج ثوري يمكنه تحويل صورة أو وصف نصي إلى "بيئة افتراضية تفاعلية" تشبه ألعاب الفيديو، مما يسمح للمستعمل بالتفاعل مع العالم المُولد برمجياً.

إضافةً إلى ذلك، حققت ديب مايند طفرات في توليد المحتوى المرئي والصوتي عبر عدة نماذج:

ومن ناحية أخرى، توليد الموسيقى (ليريا - Lyria): نموذج متخصص في إنشاء الموسيقى والمقاطع الصوتية عالية الجودة. في 18 فبراير 2026، أطلقت الشركة "ليريا 3" (Lyria 3) المدمج في تطبيق جيميناي لتوليد الموسيقى مباشرة.

إضافةً إلى ذلك، توليد الفيديو (فيو - Veo): أطلقت الشركة نموذج "فيو" القادر على إنشاء فيديوهات عالية الدقة (1080p و4K) تتجاوز مدتها الدقيقة. وفي مايو 2025، أُصدر "فيو 3" الذي يولد فيديو متزامناً مع صوت ومؤثرات صوتية مطابقة للمشهد.

علاوةً على ذلك، توليد الصور (إيماجن - Imagen): سلسلة نماذج "إيماجن" لتحويل النصوص إلى صور، والتي دُمجت في أغلب أدوات التصميم التابعة لجوجل.

مساهمات علمية متنوعة

إضافةً إلى ذلك، توقعات الطقس (GraphCast / Weather Lab): أطلقت الشركة نظام "Weather Lab" في منتصف عام 2025، والذي تفوق على النماذج التقليدية في التنبؤ بمسارات الأعاصير وشدتها قبل حدوثها بـ 15 يوماً.

من جانب آخر، علم المواد (GNoME): أداة اقترحت ملايين المواد الجديدة غير المعروفة سابقاً للكيمياء، مما يسرع اكتشاف مواد لبطاريات وتقنيات طاقة أكثر كفاءة.

الأخلاقيات والقضايا الجدلية

علاوةً على ذلك، علم الآثار (Ithaca): نموذج يساعد المؤرخين في ترميم النصوص اليونانية القديمة التالفة وتحديد تاريخها ومكان أصلها بدقة تصل إلى 71%.

الروبوتات

وفي هذا الصدد، طورت ديب مايند عدة نماذج تهدف إلى تمكين الروبوتات من التعلم والتفاعل مع العالم الحقيقي بمرونة عالية:

كذلك، روبو كات (RoboCat): نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تعلم مهام روبوتية جديدة وتكييفها مع أذرع روبوتية مختلفة عبر عدد قليل من المحاولات.

في هذا الإطار، جيميناي روبوتيكس (Gemini Robotics): في مارس 2025، أطلقت الشركة نماذج "Gemini Robotics" و"ER" التي تدمج قدرات نماذج جيميناي اللغوية مع الأنظمة الحركية، مما سمح للروبوتات بفهم الأوامر المعقدة وتنفيذها في بيئات غير منظمة.

التاريخ

ومن جهة أخرى، في ديسمبر 2019، أعلن مصطفى سليمان، أحد المؤسسين، عن مغادرته ديب مايند للانضمام إلى جوجل للعمل في دور مرتبط بالسياسات. وفي مارس 2024، عينته مايكروسوفت نائبًا للرئيس التنفيذي والرئيس التنفيذي لوحدة الذكاء الاصطناعي للمستهلكين الجديدة، مايكروسوفت إيه آي.

إضافةً إلى ذلك، استثمرت شركات رأس المال المغامر الكبرى مثل «هورايزنز فينتشرز» (Horizons Ventures) و«فاوندرز فاند» (Founders Fund) في الشركة، فضلًا عن عدد من رواد الأعمال البارزين مثل سكوت بانستر (Scott Banister) وبيتر ثيل (Peter Thiel) وإيلون ماسك (Elon Musk). وكان جان تالين (Jaan Tallinn) مستثمرًا مبكرًا ومستشارًا للشركة. في 26 يناير 2014، أكدت جوجل استحواذها على ديب مايند مقابل مبلغ يُقال إنه يتراوح بين 400 مليون دولار و650 مليون دولار، وأعلنت عن اتفاقها للاستحواذ على «ديب مايند تكنولوجيز» (DeepMind Technologies). جاء هذا الاستحواذ بعد تقارير تفيد بأن فيسبوك قد أنهت مفاوضاتها مع ديب مايند في سنة 2013. عقب عملية الاستحواذ، تم تغيير اسم الشركة إلى «جوجل ديب مايند» (Google DeepMind)، وظلت تحمل هذا الاسم لمدة تقارب العامين.

من جانب آخر، في سبتمبر 2015، وقعت ديب مايند مع «الهيئة الملكية للمستشفى الوطني للخدمات الصحية» (Royal Free NHS Trust) اتفاقية أولية لتبادل المعلومات بهدف تطوير تطبيق لإدارة المهام السريرية، والذي أُطلق عليه اسم «ستريمز» (Streams).

وعلى صعيد آخر، قال ديميس هاسابيس إن الشركة الناشئة بدأت العمل على تقنيات الذكاء الاصطناعي من خلال تعليمها كيفية لعب الألعاب القديمة من السبعينيات والثمانينيات من القرن المنصرم، التي تعتبر بدائية نسبيًا مقارنة بالألعاب المتاحة اليوم. ومن بين تلك الألعاب كانت «بريك آوت» (Breakout) و«بونغ» (Pong) و«غزاة الفضاء» (Space Invaders). قُدم الذكاء الاصطناعي إلى كل لعبة على حدة، دون أي معرفة سابقة بقوانينها. وبعد قضاء بعض الوقت في تعلم اللعبة، كان الذكاء الاصطناعي يصبح في النهاية خبيرًا فيها. «يقال إن العمليات الإدراكية التي يمر بها الذكاء الاصطناعي تشبه كثيرًا تلك التي قد يستعملها إنسان لم يرَ اللعبة من قبل ليتمكن من فهمها ومحاولة إتقانها». وكان الهدف الأساسي للمؤسسين هو إنشاء ذكاء اصطناعي عام يمكن أن يكون مفيدًا وفعالًا في مجموعة واسعة من المجالات.

من جهة ثانية، وفي أبريل 2023، اندمجت ديب مايند مع قسم جوجل إيه آي (Google Brain) لتشكيل جوجل ديب مايند، وذلك في إطار جهود الشركة المستمرة لتسريع العمل في مجال الذكاء الاصطناعي استجابة لـ ChatGPT من OpenAI. وقد مثل هذا الحدث نهاية لصراع طويل استمر لسنوات بين كبار التنفيذيين في ديب مايند للحصول على مزيد من الاستقلالية عن جوجل.

ومن ناحية أخرى، في سنة 2014، حصلت ديب مايند على جائزة «شركة العام» من مختبر الحاسوب في جامعة كامبريدج (Cambridge Computer Laboratory).

من جانب آخر، أُسسَت شركة ديب مايند الناشئة بواسطة ديميس هاسابيس (Demis Hassabis)، شين ليغ (Shane Legg)، ومصطفى سليمان (Mustafa Suleyman) في نوفمبر 2010. التقى هاسابيس وليغ لأول مرة في وحدة غاتسبي لعلم الأعصاب الحسابي في كلية لندن الجامعية (UCL).

إضافةً إلى ذلك، بعد استحواذ جوجل، أنشأت الشركة مجلسًا للأخلاقيات في مجال الذكاء الاصطناعي. يظل هذا المجلس لغزًا، حيث رفضت كل من جوجل وديب مايند الكشف عن أعضاء المجلس. وقد أنشأت ديب مايند وحدة جديدة تُسمى «ديب مايند للأخلاقيات والمجتمع»، وتركز على القضايا الأخلاقية والمجتمعية التي يثيرها الذكاء الاصطناعي، مع الفيلسوف البارز نيك بوستروم بصفة مستشار. في أكتوبر 2017، أطلقت ديب مايند فريقًا بحثيًا جديدًا للتحقيق في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.

الرياضيات واكتشاف الخوارزميات

وفي هذا السياق، ألفا جيومتري وألفا بروف: في عام 2024، تمكنت هذه الأنظمة من حل مسائل من الأولمبياد الدولي للرياضيات بمستوى يعادل الميدالية الفضية.

علاوةً على ذلك، ألفا تينسور (AlphaTensor): اكتشف خوارزميات جديدة لضرب المصفوفات، محطماً رقماً قياسياً صمد لمدة 50 عاماً.

ومن جهة أخرى، استعملت ديب مايند التعلم المعزز لحل مشكلات رياضية معقدة واكتشاف طرق أسرع للحوسبة:

وعلى صعيد آخر، ألفا ديف (AlphaDev): اكتشف خوارزميات ترتيب (Sorting) أسرع، دُمجت لاحقاً في مكتبة "C++" القياسية، وهو أول تحديث من نوعه يتم بواسطة الذكاء الاصطناعي.

ألفا غو وخلفاؤه

النماذج اللغوية الكبيرة (جيميناي)

كذلك، ميو زيرو (MuZero): نموذج متطور استطاع إتقان الألعاب دون معرفة قواعدها مسبقاً، ويُستعمل في الوقت الحالي في تطبيقات عملية مثل تحسين ضغط الفيديو على يوتيوب.

من جهة ثانية، في عام 2019، قدمت الشركة برنامج "ألفا ستار" المخصص للعبة الاستراتيجية المعقدة ستار كرافت 2. استطاع البرنامج الوصول إلى مستوى "جراند ماستر" (Grandmaster) في جميع أعراق اللعبة (Protoss, Terran, Zerg)، ليصبح أول ذكاء اصطناعي يصل إلى قمة التصنيف في رياضة إلكترونية شهيرة دون أي قيود على اللعبة.

كذلك، تولت جوجل ديب مايند مسؤولية تطوير عائلة نماذج جيميناي (Gemini)، وهي نماذج ذكاء اصطناعي فائق متعددة الوسائط أُطلقت لأول مرة في ديسمبر 2023 لتنافس نموذج جي بي تي-4.

في هذا الإطار، جيميناي 3 برو (نوفمبر 2025): أحدث جيل من النماذج، وهو نموذج تفكير كامل الوسائط مدمج كلياً مع محرك بحث جوجل.

من جهة ثانية، وجهت ديب مايند تقنياتها نحو توقع بنية البروتين، وهي معضلة بيولوجية دامت عقوداً. في سنة 2020، حقق نظام ألفافولد دقة مذهلة في مسابقة CASP14، وُصفت بأنها "حلت المشكلة على وجه التقريب".

ومن جهة أخرى، في عام 2024، أُطلق "ألفافولد 3" (AlphaFold 3)، الذي وسع قدراته لتشمل التنبؤ بالتفاعلات بين البروتينات والحمض النووي (DNA) والحمض النووي الريبي (RNA) والجزيئات الصغيرة. وتوج هذا المجهود بحصول ديمس هاسابيس وجون جمبر على نصف جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024 تقديراً لإنجازات "ألفافولد 2".

كذلك، ألفازيرو: نسخة عامة استطاعت إتقان الشطرنج والشوغي والغو في غضون أيام قليلة.

ألفا ستار (AlphaStar)

من جهة ثانية، جيميناي 2.5 (مارس 2025): قدم ميزة "التفكير" (Reasoning)، حيث يقوم النموذج بمعالجة المنطق قبل تقديم الإجابة النهائية.

كذلك، جيميناي 1.0 و1.5: قدمت قدرات هائلة في معالجة سياق طويل (Long Context) يصل إلى ملايين الرموز.

إضافةً إلى ذلك، ألفا غو زيرو: الذي تعلم اللعبة من خلال اللعب ضد نفسه فقط دون الاعتماد على بيانات بشرية، وتفوق على النسخة الأصلية بنتيجة 100-0.

تطورت هذه السلسلة لاحقاً إلى:

وعلى صعيد آخر، كما طورت الشركة سلسلة نماذج جيما (Gemma)، وهي مجموعة من النماذج مفتوحة الأوزان المصممة للمطورين لتعمل على الأجهزة الشخصية والخوادم الصغيرة.

طي البروتين (ألفافولد)

من جهة ثانية، جيميناي 2.0 فلاش (ديسمبر 2024): تميز بسرعته العالية وقدرته الأصلية على توليد الصور والصوت داخل النموذج نفسه.

وفي السياق ذاته، في أكتوبر 2015، حقق برنامج ألفا غو إنجازاً تاريخياً بهزيمة بطل أوروبا في لعبة غو "فان هوي" بنتيجة 5-0، وهي المرة الأولى التي يهزم فيها الحاسوب لاعباً محترفاً في هذه اللعبة المعقدة. وفي عام 2016، هزم البرنامج الأسطورة لي سيدول (9 دان) بنتيجة 4-1 في مباراة حظيت بمتابعة عالمية.

أنثروبيك

كوهير (شركة)

الألعاب

من جهة ثانية، خلافاً لأنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تُصمم لغرض محدد، ركزت خوارزميات ديب مايند الأولية على أن تكون عامة. استعملت الشركة التعلم المعزز العميق (Deep Reinforcement Learning) لتدريب الأنظمة على ألعاب الفيديو الكلاسيكية وألعاب الأركيد مثل غزاة الفضاء وبريك آوت.