جاي دواني هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لمختبرات Lemurian – سلسلة المقابلات

جاي دواني هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لمختبرات Lemurian. مختبرات Lemurian تعمل على تقديم حواسيب ذكاء اصطناعي معقولة وميسورة ومفيدة، مدفوعة بالاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي لا ينبغي أن يكون فخامة بل أداة يمكن الوصول إليها من قبل الجميع. يجمع فريق المؤسسين في Lemurian Labs بين الخبرة في الذكاء الاصطناعي ومجمعات البرامج والخوارزميات العددية وهندسة الحاسوب، متحدين بغرض واحد: لإعادة تخيل الحوسبة المتسارعة.

يمكنك أن تشرح لنا خلفيتك وماذا دفعك إلى دخول مجال الذكاء الاصطناعي في البداية؟

بالتأكيد. لقد كنت أبرمج منذ كنت في الثانية عشرة وآختراع ألعابي الخاصة، ولكنني في الواقع دخلت إلى مجال الذكاء الاصطناعي عندما كنت في الخامسة عشرة بسبب صديق لأبي كان مهتماً بالحواسيب. لقد غذى فضولي واعطاني كتباً للقراءة مثل “الحاسوب والدماغ” ل冯·诺伊مان، و”الآليات” لمينسكي، و”الذكاء الاصطناعي: نهج حديث” لروسيل وnorvig. هذه الكتب أثرت كثيراً على تفكيري، وبدا لي أنه من الواضح جداً أن الذكاء الاصطناعي سيكون تحولاً كبيراً، واضطررت إلى أن أكون جزءاً من هذا المجال.

عندما جاء الوقت لجامعة، كنت أريد حقاً دراسة الذكاء الاصطناعي، ولكنني لم أجد أي جامعة تقدم ذلك، لذا قررت أن أدرس الرياضيات التطبيقية بدلاً من ذلك. وبعد فترة قصيرة من وصولي إلى الجامعة، سمعت عن نتائج AlexNet على ImageNet، وهو ما كان مثيراً جداً. في ذلك الوقت، كان لدي هذا اللحظة الآن أو أبداً، وذهبت إلى قراءة كل ورقة وكتاب يمكنني الحصول عليهما المتعلقين بالشبكات العصبية، وطلبت من قادة المجال أن أتعلم منهم، لأنك لا تعرف متى ستكون هناك في بداية صناعة جديدة وتتعلم من روادها.

سرعان ما أدركت أنني لا أستمتع بالبحث، ولكنني أستمتع بحل المشكلات وبناء منتجات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. هذا أدى بي إلى العمل على السيارات المستقلة والrobots، والذكاء الاصطناعي لاكتشاف المواد، ونمذجة توليدية لمحاكاة الفيزياء المتعددة، ومحاكاة مدربين سيارات سباق محترفين ومساعدتهم في إعداد السيارات، وrobots الفضاء، والتداول الخوارزمي، وغيرها الكثير.

الآن، بعد أن فعلت كل ذلك، أحاول أن أسيطر على تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي وتحميله، لأن ذلك سيكون أكبر عقبة تواجهنا في طريقنا لتمكين عالم حيث يمكن لكل شخص وشركة الوصول إلى الذكاء الاصطناعي بطريقة اقتصادية.

كثير من الشركات التي تعمل في الحوسبة المتسارعة لديها مؤسسون بنوا مسيرتهم المهنية في صناعة الشبكات والبنية التحتية. كيف تعتقد أن خبرتك السابقة في الذكاء الاصطناعي والرياضيات تؤثر على فهمك للسوق والتنافس بشكل فعال؟

أعتقد أن عدم كوني من هذا المجال يعطيني ميزة الغريب. لقد وجدت أن عدم وجود معرفة بالمعايير الصناعية أو الحكمة التقليدية يعطيني الحرية لاستكشاف الأمور بحرية أكبر وذهاباً إلى أعماق أكثر من غيري لأنني لم أكن مقيداً بالتحيزات.

أنا أستمتع بالسؤال عن الأشياء التي تبدو جيدة، ولكن لماذا قد لا تعمل، أو ما الذي يجب أن يكون صحيحاً لكي تعمل، أو ما هي الحقائق المطلقة التي نعرفها وما هي الافتراضات التي نصنعها ولماذا؟ أحب أن أفهم لماذا تم اتخاذ بعض الخيارات.

أتي من خلفية في الذكاء الاصطناعي، وأنا أميل إلى النظر إلى الأمور من وجهة نظر البرمجيات، وأفكر في كيفية عمل الحملات اليوم، وكيف قد تتغير في المستقبل، ونمذجة toàn خط أنابيب التعلم الآلي للتدريب والاستدلال لفهم المعوقات، وهو ما يخبرني بأين توجد الفرص لتقديم القيمة. وبسبب خلفيتي الرياضية، أحب أن أصنع نماذج لأشياء لكي أصل إلى الحقيقة قدر الإمكان، وهو ما يوجهني.

يبدو أن التقدم في الذكاء الاصطناعي جاء بشكل رئيسي من التوسع، والذي يتطلب كمية حسابية وطاقة أوسع. يبدو أننا في سباق تسلح مع كل شركة تحاول بناء أكبر نموذج، ولا يبدو أن هناك نهاية لهذا. هل تعتقد أن هناك طريقة للخروج من هذا؟

هناك دائماً طرق. التوسع أثبت فائدته بشكل كبير، وأنا لا أعتقد أننا رأينا نهاية ذلك بعد. سنرى قريباً نماذج يتم تدريبها بتكلفة لا تقل عن مليار دولار. إذا كنت تريد أن تكون قائداً في الذكاء الاصطناعي التوليدي وإنشاء نماذج أساسية متقدمة، فستحتاج إلى إنفاق مليارات الدولارات على الحوسبة كل عام.

لا يزال التوسع في حجم النماذج ضرورياً، ولكننا لا نستطيع تحويل سطح الأرض بأكمله إلى حاسوب فائق الحجم لتدريب وخدمة نماذج اللغة الكبيرة لأسباب واضحة. لجعل هذا تحت السيطرة، لدينا عدة مقابض يمكن اللعب بها: مجموعات بيانات أفضل، وهياكل نموذجية جديدة، وطرق تدريب جديدة، ومجمعات أفضل، وتحسينات خوارزمية واستغلالات، وهندسة حاسوب أفضل، وغيرها.

أنت مؤمن بفكرة التفكير بالأساسيات، كيف يؤثر هذا على تفكيرك لتشغيل Lemurian Labs؟

نحن نستخدم بالفعل الكثير من التفكير بالأساسيات في Lemurian. لقد وجدت دائماً أن الحكمة التقليدية خادعة لأن هذه المعرفة تم تشكيلها في وقت معين عندما كانت بعض الافتراضات صحيحة، ولكن الأشياء تتغير دائماً، ويتعين علينا إعادة اختبار الافتراضات بشكل متكرر، خاصة في عالم سريع التغيير.

أنا أطرح أسئلة مثل “هذه فكرة جيدة، ولكن لماذا قد لا تعمل”، أو “ما الذي يجب أن يكون صحيحاً لكي تعمل”، أو “ما هي الحقائق المطلقة التي نعرفها وما هي الافتراضات التي نصنعها ولماذا؟” هدفنا هو إبطال الأفكار وقتلها بأسرع ما يمكن وبأقل تكلفة ممكنة.

نحن نركز على حل المشكلة التي يجب حلها، وليس على تقنية معينة.太多 من الناس يركزون بشكل مفرط على التكنولوجيا وينتهون بهم إلى سوء فهم مشاكل العملاء والانتقالات التي تحدث في الصناعة.

كيف بدأت قصة تأسيس Lemurian Labs؟

قصة تأسيس Lemurian Labs بدأت في عام 2018. كنت أعمل على تدريب نموذج أساسي للاستقلالية العامة، ونموذج لتحاكي الفيزياء المتعددة، وشيء آخر لمساعدتي على توسيع نطاق البيئة المتعددة. ولكنني استنفدت كمية الحوسبة التي لدي، وحددت أنني أحتاج إلى أكثر من 20,000 وحدة معالجة رسومات V100.

بعد عامين، في عام 2020، التقيت مع فاسيل -شريكي المؤسس- للاطلاع على التحديات التي واجهتها في بناء نموذج أساسي للاستقلالية، وقررنا بناء شريحة استدلال يمكنها تشغيل نموذج أساسي.

ما هي أهدافك الفورية لبرمجياتك؟

عندما كنا نصمم هيكلتنا ونتفكر في خطة الطريق الأمامية وأين توجد الفرص لجلب المزيد من الأداء والكفاءة في الطاقة، أصبح من الواضح أننا سنرى المزيد من التباين، وهو ما سيخلق مشاكل كثيرة على البرمجيات.

نحن现在 نشارك مع العديد من شركات البرمجيات الرائدة ومزودي الخدمات السحابية، وسنصدر مجموعة برمجياتنا في течение 12 شهراً القادمة. إنها نموذج برمجي موحد مع مترجم وقابل للتشغيل يمكنه استهداف أي نوع من الهياكل، وتنسيق العمل عبر مجموعات من أنواع مختلفة من الأجهزة، وقادر على التوسع من عقدة واحدة إلى ألف عقدة لتحقيق الأداء الأفضل.

شكراً على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة Lemurian Labs.