في خطوة جريئة لإعادة تعريف مسار الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، قدمت Google DeepMind إطار عمل معرفيًا شاملاً مصممًا لقياس تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي نحو الذكاء الشبيه بالبشر. يحدد هذا الإطار، المفصل في منشورهم الأخير، "قياس التقدم نحو AGI: تصنيف معرفي"، عشرة قدرات عقلية أساسية ضرورية للذكاء العام: الإدراك، والتوليد، والانتباه، والتعلم، والذاكرة، والتفكير، والإدراك الذاتي، والوظائف التنفيذية، وحل المشكلات، والإدراك الاجتماعي. من خلال تحليل الذكاء إلى هذه القدرات المحددة، تهدف DeepMind إلى توفير فهم دقيق لقدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي، متجاوزةً حدود المعايير التقليدية التي غالبًا ما تركز فقط على الأداء المحدد للمهام. لتنفيذ هذا الإطار، تعاونت DeepMind مع Kaggle لإطلاق هاكاثون عالي المخاطر بعنوان "قياس التقدم نحو AGI: القدرات المعرفية". مع جائزة مجموعها 200,000 دولار، تدعو المسابقة المجتمع البحثي العالمي لتطوير بروتوكولات التقييم لخمس قدرات معرفية حيث تكون طرق القياس الحالية الأضعف: التعلم، والإدراك الذاتي، والانتباه، والوظائف التنفيذية، والإدراك الاجتماعي. تعتبر هذه المجالات حاسمة للتفريق بين الوكلاء المستقلين والدردشات البسيطة، حيث تشمل القدرة على التعلم من التجربة، ومراقبة التفكير الذاتي، وإدارة الانتباه عبر المهام، والتخطيط وإجراء العمليات متعددة الخطوات، وفهم السياق الاجتماعي. الهاكاثون، الذي يجري من 17 مارس إلى 16 أبريل 2026، يستفيد من منصة المعايير المجتمعية الخاصة بـ Kaggle، مما يسمح للمشاركين باختبار تقييماتهم ضد نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة. لا تسرع هذه الطريقة التعاونية فقط تطوير أدوات تقييم موثوقة، بل تشجع أيضًا جهود المجتمع لتعريف المقاييس التي ستشكل مستقبل أبحاث AGI. من المقرر الإعلان عن النتائج في 1 يونيو 2026، مما يمثل نقطة تحول كبيرة في السعي لتقدير وفهم الذكاء العام في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمثل هذا المشروع تحولًا جذريًا في أبحاث AGI، مما يبرز الحاجة إلى طرق تقييم موحدة مدعومة علميًا. من خلال مواءمة تقدم الذكاء الاصطناعي مع منحنيات أداء البشر، ترفع DeepMind بشكل فعال المعايير لما يشكل تقدمًا ذا معنى في الذكاء الاصطناعي. قد يمهد نجاح هذا الإطار والهاكاثون الطريق لتقييمات أكثر دقة وموثوقية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يوجه في النهاية تطوير وكلاء ذكيين أكثر تعقيدًا وشبه البشرية. تمتد تداعيات هذا الجهد إلى ما هو أبعد من الدوائر الأكاديمية، مؤثرةً في الصناعات التي تدمج بشكل متزايد الذكاء الاصطناعي في عملياتها. بالنسبة للشركات، يقدم الإطار مجموعة واضحة من المعايير لتقييم قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن اعتماد الذكاء الاصطناعي ونشره. مع استمرار تطور المشهد الخاص بالذكاء الاصطناعي، فإن مبادرات مثل إطار DeepMind المعرفي والهاكاثون الخاص بـ Kaggle ضرورية لضمان أن التقدم نحو AGI قابل للقياس ومتوافق مع المعايير الإدراكية البشرية.