تعلم التعزيز يعيد تشكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي: من شبكة الحوسبة إلى التطور الذكي

当前 الذكاء الاصطناعي في مرحلة مفصلية حاسمة. لقد انتقل النماذج الكبيرة من مجرد “مطابقة الأنماط” إلى “الاستنتاج الهيكلي”، وكان المحرك الرئيسي لهذا التحول هو تقنية التعلم المعزز. ظهور DeepSeek-R1 يمثل نضوج هذا التحول — إذ لم يعد التعلم المعزز مجرد أداة لضبط النموذج، بل أصبح المسار الرئيسي لتعزيز قدرات الاستنتاج في الأنظمة. في الوقت نفسه، أعادت Web3 تشكيل علاقات إنتاج الذكاء الاصطناعي من خلال شبكات الحوسبة اللامركزية ونظام الحوافز المشفر. تصادم هاتين القوتين أدى إلى تفاعلات كيميائية غير متوقعة: فاحتياجات التعلم المعزز من العينات الموزعة، وإشارات المكافأة، والتدريب القابل للتحقق، تتوافق بشكل طبيعي مع التعاون اللامركزي عبر blockchain، وتوزيع الحوافز، والتنفيذ القابل للمراجعة.

سوف يبدأ هذا المقال من المبادئ التقنية للتعلم المعزز، ليكشف عن المنطق العميق الذي يربط بينه وبين بنية Web3 بشكل تكاملي، ومن خلال أمثلة عملية من مشاريع رائدة مثل Prime Intellect و Gensyn و Nous Research، يعرض جدوى وإمكانات الشبكات اللامركزية للتعلم المعزز.

الهيكل الثلاثي للتعلم المعزز: من النظرية إلى التطبيق

الأساس النظري: كيف يدفع التعلم المعزز تطور الذكاء الاصطناعي

التعلم المعزز هو في جوهره نمط “التحسين عبر التجربة والخطأ”. من خلال دورة مغلقة تتضمن “التفاعل مع البيئة → الحصول على مكافأة → تعديل الاستراتيجية”، يصبح النموذج أكثر ذكاءً مع كل تكرار. هذا يختلف تمامًا عن التعلم المراقب التقليدي الذي يعتمد على البيانات الموسومة — إذ يعلّم الذكاء الاصطناعي أن يتحسن بشكل مستقل من خلال الخبرة.

نظام التعلم المعزز الكامل يتكون من ثلاثة أدوار رئيسية:

• شبكة الاستراتيجية (السياسة): المخّ الذي يتخذ القرارات، ويولد الأفعال استنادًا إلى حالة البيئة
• العينة التجريبية (Rollout): المنفذ الذي يتفاعل مع البيئة ويولد بيانات التدريب
• المتعلم (المحسن): يعالج جميع البيانات المجمعة، ويحسب التدرجات لتحديث الاستراتيجية وتحسينها

وأهم اكتشاف هو: يمكن توازي عملية العينات بشكل كامل، بينما يتطلب تحديث المعاملات تزامن مركزي. وهذه الخاصية تفتح الباب أمام التدريب اللامركزي.

نظرة عامة على تدريب النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة: إطار ثلاثي المراحل

يُقسم تدريب نماذج اللغة الكبيرة اليوم إلى ثلاث مراحل متتالية، كل منها يحمل مهمة مختلفة:

التمهيد (Pre-training) — بناء نموذج العالم التعلم الذاتي على تريليونات من البيانات لبناء قاعدة قدرات النموذج العامة. يتطلب هذا المرحلة مئات الآلاف من وحدات GPU مركزية، مع استهلاك كبير للنطاق التواصلي، وتكلفة تمثل 80-95%، ويعتمد بشكل طبيعي على مزودي خدمات السحابة المركزية.

التخصيص (Fine-tuning) — إدخال قدرات المهام المحددة باستخدام مجموعات بيانات أصغر، يُضاف قدرات خاصة بالمهام، وتكلفتها تمثل 5-15%. على الرغم من دعمها للتنفيذ الموزع، إلا أن تزامن التدرجات لا يزال يتطلب تنسيقًا مركزيًا، مما يحد من إمكانياتها اللامركزية.

ما بعد التدريب (Post-training) — تشكيل قدرات الاستنتاج والقيم هنا يتدخل التعلم المعزز. يشمل RLHF (التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية)، RLAIF (التعلم المعزز من التغذية الراجعة للذكاء الاصطناعي)، GRPO (تحسين الاستراتيجية النسبية الجماعية) وغيرها. وتكلفتها منخفضة، حوالي 5-10%، لكنها تعزز بشكل كبير قدرات الاستنتاج، والأمان، والتوافق. الميزة الأساسية أن هذه المرحلة تدعم بشكل طبيعي التنفيذ الموزع غير المتزامن، حيث لا يحتاج العقد إلى امتلاك كامل الأوزان، ويمكن أن تتكامل مع آليات الحساب القابلة للتحقق والحوافز على السلسلة، لتشكيل شبكة تدريب لامركزية مفتوحة.

لماذا المرحلة الأخيرة هي الأنسب لـ Web3؟ لأن احتياج التعلم المعزز للعينات (Rollout) هو “غير محدود” — توليد المزيد من مسارات الاستنتاج، مما يجعل النموذج أكثر ذكاءً دائمًا. والعينات هي المهمة الأسهل توزيعها على مستوى العالم، والأقل حاجة للتواصل المتكرر بين العقد.

تطور تقنيات التعلم المعزز: من RLHF إلى GRPO

عملية التعلم المعزز ذات الخمس مراحل

المرحلة الأولى: توليد البيانات (استكشاف السياسة) يولد النموذج استنتاجات متعددة استنادًا إلى المدخلات، لتوفير عينات أساسية لتقييم التفضيلات لاحقًا. مدى تنوع هذه المرحلة يحدد مدى استكشاف النموذج.

المرحلة الثانية: التغذية الراجعة التفضيلية (RLHF / RLAIF)

• RLHF: يتم بواسطة مُعلّمين بشريين يقارنون مخرجات النموذج، ويختارون الأفضل. كانت هذه خطوة حاسمة في ترقية GPT-3.5 إلى GPT-4، لكنها مكلفة وصعبة التوسع.
• RLAIF: تستخدم مراجعين آليين أو قواعد مسبقة، لتحقيق الأتمتة والتوسع. وقد تبنّت شركات مثل OpenAI وAnthropic وDeepSeek هذا النهج.

المرحلة الثالثة: نمذجة المكافأة (Reward Modeling)

• RM: تقييم جودة الإجابة النهائية وإعطاؤها درجة.
• PRM: ابتكار رئيسي في OpenAI وDeepSeek-R1، حيث لا يقتصر على تقييم النتيجة النهائية، بل يقيّم كل خطوة في سلسلة الاستنتاج، وكل رمز، وكل فقرة منطقية، بشكل أساسي “يعلم النموذج كيف يفكر بشكل صحيح”.

المرحلة الرابعة: التحقق من المكافأة (Reward Verifiability) في بيئة موزعة، يجب أن تأتي إشارات المكافأة من قواعد أو حقائق قابلة لإعادة التحقق. توفر تقنيات الإثبات بصيغة المعرفة الصفرية (ZK) وإثبات القابلية للتعلم (PoL) ضمانات تشفيرية تضمن عدم التلاعب بالمكافأة، وقابليتها للمراجعة.

المرحلة الخامسة: تحسين الاستراتيجية (Policy Optimization) تحديث معلمات النموذج استنادًا إلى إشارات المكافأة. هنا يبرز جدل كبير حول المنهج:

• PPO: الحل التقليدي، مستقر لكنه بطيء في التوافق.
• GRPO: ابتكار DeepSeek-R1، يستخدم نمذجة المزايا النسبية داخل المجموعة بدلاً من الترتيب البسيط، وهو أكثر ملاءمة لمهام الاستنتاج، ويحقق استقرارًا أعلى.
• DPO: لا يولد مسارات، ولا يبني نماذج مكافأة، بل يحسن مباشرة عبر تفضيلات، وتكلفته منخفضة، لكنه لا يعزز قدرات الاستنتاج.

التوافق الطبيعي بين التعلم المعزز وWeb3

فصل الاستنتاج والتدريب فيزيائيًا

يمكن تقسيم عملية التدريب في التعلم المعزز بشكل واضح:

• الاستطلاع (Rollout): توليد كميات هائلة من البيانات، مكثف حسابيًا، ويمكن تنفيذه بشكل متوازي على وحدات GPU المستهلكة في جميع أنحاء العالم.
• التحديث (Update): حساب التدرجات وتزامن المعاملات، يتطلب عرض نطاق ترددي عالي وتنفيذ مركزي.

وهذا يتطابق تمامًا مع بنية شبكات Web3 اللامركزية: توزيع عملية العينات على موارد GPU العالمية، وتوزيع الحوافز عبر رموز، مع الاحتفاظ بالتحديثات في عقد مركزية لضمان التوافق.

القابلية للمراجعة والثقة

في شبكات غير مرخصة، يجب فرض “الصدق”. توفر تقنيات الإثبات بصيغة المعرفة الصفرية وإثبات القابلية للتعلم ضمانات تشفيرية: يمكن للمراجعين التحقق من أن عملية الاستنتاج تمت بشكل صحيح، وأن إشارة المكافأة قابلة لإعادة التحقق، وأن الأوزان لم تُبدل. هذا يحول التعلم المعزز اللامركزي من “مشكلة ثقة” إلى “مشكلة رياضية”.

آليات الحوافز عبر الرموز

اقتصاد الرموز في Web3 يحول العمل الجماعي التقليدي إلى سوق ذاتي التنظيم:

• يربح المشاركون مكافآت مقابل تقديم مسارات استنتاج عالية الجودة، وتقييمات دقيقة.
• آليات الرهن (Staking) تفرض على المشاركين “رهن” أموال حقيقية لضمان جودة عملهم.
• آليات الحذف (Slashing) تقتطع الرهن فور اكتشاف الغش.
• النظام البيئي يتناغم بشكل طبيعي تحت “دوافع الربح”، بدون إدارة مركزية.

ساحة تجريبية طبيعية للتعلم المعزز متعدد الوكلاء

البلوكتشين بطبيعته بيئة متعددة الوكلاء، شفافة، ومتطورة باستمرار. الحسابات، العقود، والوكيلون تتكيف باستمرار استنادًا إلى الحوافز. هذا يوفر ساحة مثالية لتجربة التعلم المعزز متعدد الوكلاء (MARL) على نطاق واسع.

الممارسات الرائدة في التدريب اللامركزي للتعلم المعزز

Prime Intellect: إنجاز هندسي في التعلم المعزز غير المتزامن

أنشأ Prime Intellect سوق حوسبة عالمي مفتوح، وحقق من خلال إطار prime-rl تدريبًا معززًا غير متزامن على نطاق واسع.

الابتكار الأساسي: فصل التنفيذ (Rollout) عن التعلم (Trainer) بشكل كامل — لم يعد هناك حاجة للتزامن. يستمر منفذو الاستنتاج في توليد المسارات وتحميلها، بينما يسحب المدرب البيانات بشكل غير متزامن لإجراء تحديثات التدرج. يمكن لأي GPU أن ينضم أو يخرج في أي وقت، دون انتظار.

نقاط تقنية:

• دمج محرك استنتاج vLLM، باستخدامPagedAttention ومعالجة الدُفعات المستمرة لتحقيق أعلى معدل استنتاج
• استخدام FSDP2 لتقسيم المعاملات وMoE لتنشيط التخصيص السريعي، لتشغيل نماذج بمليارات من المعاملات بكفاءة
• تقليل استهلاك Critic عبر خوارزمية GRPO، ملائمة للبيئات غير المتزامنة ذات التأخير العالي
• بروتوكول OpenDiLo لتقليل حجم الاتصالات عبر المناطق الجغرافية بمئات المرات

النتائج: حققت نماذج INTELLECT في شبكات غير متجانسة عبر ثلاث قارات معدل استغلال 98%، مع نسبة اتصال تبلغ 2%. على الرغم من أن INTELLECT-3 (106B MoE) يستخدم تنشيطًا متباعدًا (12B من المعاملات النشطة فقط)، إلا أن أدائه في الاستنتاج يقترب أو يتجاوز نماذج أكبر مغلقة المصدر.

Gensyn: من التعاون الجماعي إلى الذكاء القابل للمراجعة

حول Gensyn التعلم المعزز اللامركزي إلى نمط “خلايا نحل”: لا حاجة لجدولة مركزية، حيث تتشكل حلقات توليد → تقييم → تحديث بشكل تلقائي.

ثلاثة أنواع من المشاركين:

• Solvers: ينفذون استنتاجات النموذج ويولدون العينات، يدعمون GPU غير متجانسة
• Proposers: يولّدون مهامًا ديناميكية (مثل مسائل رياضية، برمجة)، مع دعم لمستويات صعوبة متغيرة
• Evaluators: يستخدمون نموذج حكم ثابت أو قواعد لتقييم العينات، لإنتاج مكافآت قابلة للمراجعة

الخوارزمية الرئيسية SAPO: تعتمد على “مشاركة العينات وتصفيةها” بدلاً من “مشاركة التدرجات”، وتحافظ على استقرار التوافق في بيئات ذات تأخير عالٍ من خلال عينات موزعة بشكل كبير. بالمقارنة مع PPO أو GRPO، تستهلك عرض نطاق ترددي منخفض، مما يسمح لمزيد من GPU المنزلية بالمشاركة بفعالية.

نظام التحقق: يجمع بين PoL وVerde لضمان صحة كل مسار استنتاج، مما يوفر مسارًا بديلًا للتدريب على نماذج بمليارات من المعاملات دون الاعتماد على عمالقة التكنولوجيا.

Nous Research: من النموذج إلى النظام البيئي المغلق للذكاء الاصطناعي

سلسلة Hermes وإطار Atropos يعرضان نظامًا ذاتي التطور كامل.

تطور النماذج:

• Hermes 1-3: تعتمد على DPO منخفض التكلفة لتحقيق التوافق
• Hermes 4 / DeepHermes: تستخدم سلاسل التفكير (Chain of Thought) لتحقيق “نظام 2”، مع استخدام رفض العينات وAtropos للتحقق من بناء بيانات استنتاج عالية النقاء
• استبدال PPO بـ GRPO، لتمكين التعلم المعزز للاستنتاج على شبكة GPU لامركزية Psyche

دور Atropos: تغلف التفاعلات المتعددة، وتدمج التحقق من صحة المخرجات، وتوفر إشارات مكافأة حاسوبية، وتربط بين التفاعل، والأدوات، والكود، بشكل يمكن التحقق منه. في شبكة Psyche، يعمل كحكم، يتحقق من أن العقدة قد حسّنت الاستراتيجية بشكل حقيقي، ويدعم إثبات القابلية للمراجعة.

مُحسِّن DisTrO: يقلل من استهلاك الاتصالات عبر ضغط التدرجات، مما يتيح للأجهزة المنزلية تشغيل نماذج كبيرة للتعلم المعزز. هذا يمثل “خفض أبعاد” للقيود الفيزيائية.

في نظام Nous، يتحقق Atropos من استنتاجات السلسلة، ويضغط DisTrO على الاتصالات، ويشغل Psyche دورة التعلم المعزز، بينما يكتب Hermes جميع التحديثات في الأوزان. التعلم المعزز هنا ليس فقط مرحلة تدريب، بل هو بروتوكول أساسي يربط البيانات، والبيئة، والنموذج، والبنية التحتية.

Gradient Network: بروتوكول الذكاء المفتوح

يُعرف Gradient بـ"بروتوكول الذكاء المفتوح"، الذي يحدد بنية الحوسبة للذكاء الاصطناعي المستقبلية. إطار Echo هو محسن مخصص للتعلم المعزز.

تصميم Echo: يفصل بين الاستنتاج، والتدريب، ومسار البيانات، لتمكين التوسع في بيئات غير متجانسة:

• مجموعة الاستنتاج: GPU وEdge devices، تستخدم أنابيب Parallax لتحقيق استنتاج عالي الإنتاجية
• مجموعة التدريب: شبكة GPU مركزية أو موزعة عالميًا، تتولى تحديث التدرجات وتزامن المعاملات

آليات التزامن:

• نمط السحب التتابعي: يركز على الدقة، حيث يفرض التدريب تحديث النموذج على جميع العقد
• نمط السحب والإرسال غير المتزامن: يركز على الكفاءة، حيث يواصل الاستنتاج توليد مسارات مع علامات إصدار، ويختار التدريب استهلاكها بشكل مستقل

هذا التصميم يحافظ على استقرار التدريب في شبكات ذات تأخير عالٍ، ويعظم استغلال الأجهزة.

Grail في نظام Bittensor: التحقق التشفيري للتعلم المعزز

يُنشئ Bittensor شبكة reward غير ثابتة، غير مستقرة، تعتمد على آلية إجماع Yuma. تُعد شبكة Covenant AI، مع Grail، محرك التعلم المعزز في هذا النظام.

الابتكار الرئيسي لـ Grail: إثبات صحة كل مسار استنتاج باستخدام تقنيات التشفير، وربطها بهوية النموذج. يتضمن ذلك:

1. توليد تحديات حاسمة: باستخدام drand وهاش الكتلة، لإنشاء مهام غير متوقعة وقابلة لإعادة التحقق (مثل SAT، الاستنتاج الرياضي)، لمنع الغش المسبق
2. التحقق الخفيف: عبر استعلامات PRF وsketch commitments، يمكن للمراجعين التحقق من logprob ونتائج الاستنتاج بدقة منخفضة، والتأكد من أن المسار تم بواسطة النموذج المعلن
3. ربط الهوية: يربط عملية الاستنتاج مع بصمة النموذج، وتوقيع بنية توزيع الرموز، بحيث يُكشف عن أي استبدال أو إعادة تشغيل للنتائج

النتائج: يحقق Grail عملية تدريب قابلة للتحقق، حيث يُنتج المعدنون عدة مسارات استنتاج لنفس المسألة، ويقيمون صحتها، ويكتبون النتائج على السلسلة. أظهرت التجارب أن هذا الإطار رفع دقة Qwen2.5-1.5B في مسائل الرياضيات من 12.7% إلى 47.6%، مع منع الغش وتعزيز قدرات النموذج بشكل كبير.

Fraction AI: التعلم المعزز التنافسي

تركز Fraction AI على التعلم المعزز التنافسي (RLFC) وتصميم الألعاب، لتحويل المكافآت الثابتة في RLHF إلى نظام متعدد الوكلاء يتنافسون.

الآلية الأساسية:

• Agents: وحدات استراتيجية خفيفة تعتمد على LLM مفتوحة المصدر، تُحدث باستخدام QLoRA منخفض التكلفة
• Spaces: مجالات مهام معزولة، يشارك فيها الوكلاء مقابل رسوم، ويحصلون على مكافآت فورية
• AI Judges: تقييم فوري عبر RLAIF
• PoL: يربط تحديث الاستراتيجية بنتائج التنافس

الفكرة الأساسية: أن يُنتج الوكلاء بيانات تفضيل عالية الجودة عبر التنافس، ويُوجه المستخدمون عبر تحسينات المدخلات والمعلمات، لتحويل عملية التخصيص إلى لعبة تنافسية تلقائية، تُنتج بيانات غنية وتسرع ظهور الذكاء.

النموذج العام للتعلم المعزز اللامركزي ومسارات التميز

التوافق الهيكلي: ثلاث طبقات تصميم عامة

رغم اختلاف نقاط الدخول، تظهر البنية الأساسية عند دمج التعلم المعزز مع Web3 كـ"فصل-تحقق-حوافز" ذات نمط موحد:

الطبقة الأولى: فصل الفيزياء بين الاستطلاع والتدريب

• العينات الموزعة (Rollout) تُنقل إلى GPU المستهلكة عالمياً، مع استهلاك منخفض للطاقة، وتُجمع التحديثات في عقد مركزية لضمان التوافق.
• نماذج Prime Intellect وGradient Echo يطبّقون هذا النمط، وأصبح معيارًا.

الطبقة الثانية: الثقة عبر التحقق

• في شبكات غير مرخصة، يجب أن تضمن الآليات أن العمليات حقيقية، باستخدام PoL، TopLoc، وGrail، لضمان صحة البيانات والتحديثات.

الطبقة الثالثة: الحوافز عبر الرموز

• تتفاعل موارد الحوسبة، البيانات، والتحقق، عبر نظام مكافآت، يضمن استدامة الشبكة، ويمنع الغش، ويحفز المشاركة.

الحصانة التنافسية والميزات التنافسية

• الابتكار في الخوارزميات: مثل DisTrO، الذي يضغط التدرجات، لتمكين الأجهزة المنزلية من تشغيل نماذج كبيرة.
• الهندسة النظامية: مثل Prime Intellect وGensyn، التي تبني أنظمة تشغيل ذكية، وتحقق أقصى استفادة من الشبكات غير المتجانسة.
• تصميم الحوافز: عبر Grail وFraction AI، التي تخلق بيئة محفزة للظهور السريع للذكاء.

الفرص والتحديات: مستقبل التعلم المعزز اللامركزي

المزايا النظامية

• إعادة صياغة التكاليف: الطلب غير المحدود على العينات يجعل Web3 قادرًا على استغلال موارد GPU العالمية بتكلفة منخفضة، مع توقع تقليل التكاليف بنسبة 50-80%.
• السيادة على القيم (Sovereign Alignment): تمكين المجتمع من تحديد “ما هو جيد” عبر رموز الحوكمة، وتحقيق ديمقراطية في توجيه الذكاء الاصطناعي.

القيود الهيكلية

• حائط النطاق الترددي (Bandwidth Wall): رغم الابتكارات، لا تزال التأخيرات الفيزيائية تحد من تدريب نماذج ضخمة (70B+). لذا، يركز Web3 حاليًا على التخصيص والاستدلال.
• مخاطر التلاعب بالمكافأة (Reward Hacking): في بيئة محفزة، قد يركز الوكلاء على “الغش” في المكافآت بدلاً من تحسين الذكاء الحقيقي، مما يتطلب تصميم مكافآت مقاومة للغش.
• الهجمات البيرتانية (Byzantine Nodes): قد يحاول بعض الوكلاء التلاعب أو التسميم، مما يستدعي آليات مقاومة وابتكارات في التدريب.

الخلاصة: إعادة كتابة علاقات الإنتاج الذكي

الدمج بين التعلم المعزز وWeb3 هو في جوهره إعادة صياغة “كيفية إنتاج، توجيه، وتوزيع قيمة الذكاء”. يمكن تلخيص مسارات التطور بثلاثة اتجاهات متكاملة:

• شبكة تدريب لامركزية: توزيع العينات الموزعة بشكل موثوق، وتحقيق سوق مفتوح للبيانات والتدريب.
• تحويل التفضيلات والمكافآت إلى أصول: من تقييمات المستخدمين إلى رموز الحوافز، لخلق أصول قابلة للتداول والإدارة.
• تخصصات “صغيرة ولكن قوية”: تطوير وكلاء متخصصين في مجالات محددة، مع نتائج قابلة للتحقق، لزيادة الكفاءة والفعالية.

الفرصة الحقيقية ليست في نسخ نسخة لامركزية من OpenAI، بل في إعادة صياغة قواعد اللعبة: جعل التدريب سوقًا مفتوحًا، وتحويل الحوافز والتفضيلات إلى أصول على السلسلة، وتوزيع القيمة بشكل عادل بين المبدعين، والموجهين، والمستخدمين. هذا هو المعنى الأعمق لاندماج التعلم المعزز مع Web3.