الرئيس التنفيذي للذكاء الاصطناعي لدى ماسك يكافح مرض لايم! كان تلميذاً لتشو تشنغ تونغ، ويانغ جي أعلن استقالته

  تقرير يوان الذكاء الجديد  

خسر ماسك أحد أبرز مساعديه!

أعلن المؤسس المشارك لشركة xAI ومهندس Grok الرئيسي غريغ يانغ (يانغ غريغ) فجأة أنه كان يعاني طوال الوقت من مرض "لايم".

في النهاية، قرر الاستقالة من منصب المؤسس الرئيسي في xAI والانتقال إلى دور "مستشار" غير رسمي خلف الكواليس.

لطالما وصف غريغ يانغ نفسه في صفحته الشخصية بأنه "عالم رياضيات في xAI".

علاوة على ذلك، يُنظر إليه على أنه المهندس الرياضي الرئيسي وراء رؤية ماسك لبناء "ذكاء اصطناعي يفهم الكون".

بالنسبة لـ xAI، فقدت الشركة عضوًا رئيسيًا آخر. ومع ذلك، فإن دور المستشار غير الرسمي يعني أن الفريق يمكنه الرجوع إلى غريغ في القضايا الكبرى.

في قسم التعليقات، تمنى ماسك وزملاؤه الشفاء العاجل لغريغ يانغ.

مرض لايم (Lyme disease) معروف بصعوبة تشخيصه، ولحسن الحظ التقى غريغ يانغ بطبيب ممتاز.

بدأ كل شيء في عام 2025، عندما أصيب غريغ بمرض، وبعدها اكتشف أنه—

حتى بعد "الشفاء" لعدة أسابيع، كان لا يزال يشعر بانخفاض كبير في الطاقة، وتدني الإبداع، وضعف الاندفاع في العمل (agentic).

بعد ذلك أصبحت حالته الصحية متقلبة، لكن في كل انتكاسة كان الانهيار أعمق من المرة السابقة.

مجرد تناول طعام خاطئ يجعله متعبًا للغاية ويحتاج عدة أيام للتعافي. بل حتى ممارسة الرياضة تجعله منهكًا لأيام.

وكشف أنه في أحد الأسابيع، حتى لو نام 12 ساعة يوميًا، لم يكن ذلك كافيًا ليستعيد نشاطه.

بعد الفحص، أكد الطبيب أن هذه الأعراض ليست نفسية بل ناتجة عن مشكلة في الجهاز المناعي.

وبعد عدة جولات من الفحوصات الدقيقة، تم تشخيص مرض لايم أخيرًا.

حالياً، الأدبيات الطبية والإدراك العام حول مرض لايم المزمن غير كافية. بالنسبة للمصابين، هي معركة وحيدة.

هو عدوى بكتيرية تنتقل بلدغة القراد، حيث تصبح الجروح حمراء كهدف الرماية. ولحسن الحظ تم اكتشافها مبكرًا، فلو اكتُشفت في سن الخمسين أو الستين، قد تؤدي إلى فقدان كامل للحركة أو حتى عدم القدرة على النهوض من السرير.

تفاجأ غريغ عند معرفته بذلك، ولم يتذكر أبدًا أنه تعرض للدغ.

وأشار إلى أن العدوى ربما كانت موجودة منذ فترة طويلة، لكن العمل المكثف في xAI أضعف مناعته وأدى لظهور الأعراض.

تقريبًا الجميع يدرك أهمية الصحة فقط بعد تدهور الجسم.

وعن هذه التجربة، تذكّر غريغ قول أحدهم له "لا يجب أن تضغط على نفسك كثيرًا"، وهو ممتن لأنه استمع لهذا الكلام واكتشف المشكلة مبكرًا.

الأهم الآن، أن يتعافى جسده تدريجيًا، وعندما يعود بكامل قوته، سيعود بقوة أكبر.

غريغ يانغ هو عبقري رياضيات نموذجي، ونوع "الهاكر" المفضل لدى ماسك.

وُلد في هونان وانتقل مع والديه إلى الولايات المتحدة في سن الإعدادية.

أما من ناحية التعليم، فقد حصل على بكالوريوس في الرياضيات من جامعة هارفارد، وتعلم على يد عالم الرياضيات الكبير شيو شينغ تونغ.

حصل على واحدة من أعلى الجوائز في الرياضيات الجامعية، جائزة مورغان، بالإضافة إلى لقب زميل بوتنام (Putnam Fellow) في مسابقة الرياضيات.

ومن الطريف أن غريغ يانغ كشف في دردشة XSpaces أنه خلال دراسته الجامعية في هارفارد، مر بفترة توقف دراسي.

خلال تلك الفترة تحول إلى DJ ومنتج موسيقى الباس الصدى. وأدرك في النهاية أن طموحه النهائي ليس في DJ بل في الرياضيات.

وبعد ذلك، حصل على درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر من جامعة هارفارد.

بعد التخرج، لم يكمل الدكتوراه كما هو معتاد، بل التحق مباشرةً بمعهد مايكروسوفت للأبحاث (MSR)، أحد أرقى مؤسسات الذكاء الاصطناعي عالميًا، كباحث أول.

خلال هذه الفترة، أكمل غريغ سلسلة أبحاث Tensor Programs، والتي أرست مكانته النظرية في مجال الذكاء الاصطناعي.

بعبارة أخرى، أشهر صفة لغريغ يانغ في مجال الذكاء الاصطناعي هي "أب النظرية" لـ Tensor Programs. تهدف أبحاثه إلى تحويل التعلم العميق من "كيمياء" إلى "علم" دقيق.

سابقًا، كان تدريب النماذج الضخمة مثل GPT-3 مكلفًا للغاية عند ضبط المعلمات، لذا لم يكن الناس يجربون كثيرًا على هذه النماذج الكبيرة.

لذلك قدم تقنية mμP (Maximal Update Parameterization).

هذه التقنية تمكن الباحثين من ضبط المعلمات على نموذج صغير (بضعة ملايين معلمة) ثم نقلها مباشرةً بدون عينات (Zero-Shot) إلى نماذج ضخمة بمليارات أو مئات المليارات من المعلمات، مع تحقيق أفضل النتائج.

بعد تأسيس xAI، واصل غريغ يانغ عمله في Tensor Programs. في أكتوبر 2023، صدرت الورقة الرابعة من هذه السلسلة.

تناولت هذه الورقة عدة مواضيع—

ناقشت كيف يمكن تصنيف معلمات العمق المختلفة في الشبكات العميقة المتبقية ضمن حدود "اتساع غير محدود أولاً ثم عمق غير محدود".

اقترح وأكد معلمة Depth-μP، والتي تتيح أيضًا نقل فرط المعلمات في اتجاه العمق.

بإيجاز، إحدى الفوائد العملية لـ Tensor Programs هي "إمكانية نقل فرط المعلمات من النماذج الصغيرة إلى النماذج الضخمة"، ما يربط النظرية بتكاليف ضبط المعلمات الهندسية بشكل مباشر.

وهذا يوفر على xAI تكاليف حسابية فلكية.

بدون هذه التقنية، كانت تكلفة تدريب نموذج بحجم Grok ستتضاعف مرات عديدة.

على صفحته الشخصية، لا يخفي غريغ يانغ طموحه—بناء نظرية موحدة للتعلم العميق على نطاق واسع، والتي يمكنها:

1) إخبارنا بأفضل طريقة لتوسيع الشبكات العصبية؛

2) تقديم فهم نظري قوي لهذه النماذج، لتوجيه أبحاث الأمان والمحاذاة.

استقالته بالنسبة لماسك هي خسارة لعقل يمكنه فهم "خيالات الكون" وتحويلها إلى كود قابل للتنفيذ.

وذكرت وسائل الإعلام الأجنبية أنه خلال العام الماضي، غادر مؤسسان شريكان آخران في xAI الشركة أيضًا.

وفي ظل تغيير كبار المسؤولين، وعد ماسك أيضًا بإطلاق Grok 5 في النصف الأول من هذا العام، مما يثير بعض الترقب.