جاكرتا - لم تكن كأس العالم 2026 مجرد مسرح لللاعبين والمدربين. خارج الملعب ، شارك عدد من نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية في سباق لتخمين نتائج المباريات.
استنادا إلى تقرير صحيفة الصين اليومية، نقلا عن يوم الثلاثاء 16 يونيو، أطلقت العديد من نماذج اللغة الكبيرة أو النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، مثل Qwen و DeepSeek و Kimi و MiniMax، ميزة التنبؤ بكأس العالم. أصبح هذا البطولة ساحة اختبار لقدرة الذكاء الاصطناعي على قراءة البيانات وتحليل فرص المباريات.
يشارك في كأس العالم ال 23 48 فريقا في الولايات المتحدة وكندا والمكسيك. افتتح البطولة يوم الخميس وسيستمر حتى 19 يوليو.
وقال جو تائو، العضو في الجمعية الصينية للذكاء الاصطناعي، إن كأس العالم يوفر فرصة نادرة للشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي لإظهار قدراتها الحسابية والتحليلية للجمهور الواسع.
وقال جو، نقلا عن صحيفة الصين اليومية: "باعتبارها أحد أكثر الأحداث الرياضية مشاهدة في العالم، توفر كأس العالم الفرصة النادرة للشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي لإظهار قوة الحوسبة والقدرات التحليلية ل LLM أمام جمهور أوسع".
تجعل بعض المنصات حملات تفاعلية. يملك Kimi Moonshot AI ، على سبيل المثال ، مجموعة من 1 تريليون من رموز الجائزة. يمكن للمستخدمين مشاركة الجوائز إذا تمكنوا من تخمين الفائزين بالدورة والبطل النهائي.
رمز هو أصغر وحدة بيانات يتم معالجتها بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه ، يقدم Qwen التابع لمجموعة علي بابا مساعدا خاصا للتنبؤ بالمباريات وتحديات التنبؤ بالبشر ضد الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك ، أظهرت كأس العالم أيضا حدود قدرة الذكاء الاصطناعي. قبل مباراة المجموعة C بين البرازيل والمغرب يوم الأحد ، دعمت العديد من LLM الكبيرة البرازيل على أساس البيانات التاريخية والمؤشرات الإحصائية. ونتيجة لذلك ، انتهت المباراة بالتعادل 1-1.
وقال جو إن الذكاء الاصطناعي قادر على قراءة البيانات القديمة والنماذج الإحصائية. ومع ذلك ، لا يزال من الصعب التنبؤ بالرياضة لأنها تتأثر بعوامل كثيرة في العالم الحقيقي لا يمكن قياسها بسهولة من خلال النماذج الثابتة.
وأبرز وانغ زونغ يوان، رئيس أكاديمية بكين للذكاء الاصطناعي، هذه القيود أيضا في مؤتمر BAAI الأسبوع الماضي.
ووفقا لما قاله وانغ، فإن LLM قادرة بشكل متزايد على حل المشكلات في العالم الرقمي. ومع ذلك، لا يزال من الصعب الوصول إلى العديد من المشكلات في العالم المادي. لذلك، فإن اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي المقبل سيتحول من "توقع الرمز التالي" إلى "توقع الحالة المادية التالية".
على الرغم من أن دقة التنبؤ غير كاملة ، إلا أن شركات التكنولوجيا لا تزال تشارك في التنبؤ بالرياضة. ويعتقد جو أن هذه الخطوة لا يمكن فصلها عن المنافسة الشديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي.
"في الوقت الذي يزداد فيه التنافس في سوق LLM ، يصبح التمييز التكنولوجي أكثر صعوبة. تود الشركات بشدة إيجاد قنوات جديدة للتمييز عن المنافسين" ، قال جو.
وقال إن السوق لم تعد تنظر فقط إلى حجم نموذج الذكاء الاصطناعي. الأهم هو ما إذا كان النموذج يمكنه تقديم خدمات حقيقية ومساعدة في حل مشاكل المستخدمين.
وقال هو يانبينغ، الأستاذ بجامعة شنغهاي للمالية والاقتصاد، إن LLM ووكلاء الذكاء الاصطناعي بدؤوا التحول من أنظمة المحادثة إلى أنظمة قادرة على تنفيذ المهام. وتؤدي التطورات أيضا إلى التعلم المستمر وفهم العالم الحقيقي على نطاق أوسع.
وقال هو: "يمكن أن تساعد المشاريع الاستكشافية، مثل التنبؤات ببطولة كأس العالم، في تسريع هذا التطور".
ووفقا لهو، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي في المستقبل يحتاجون إلى قدرات مبنية على الإدراك والتفاعل واتخاذ القرار والتعاون.
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
