الحدود الجديدة في الذكاء الاصطناعي التوليدي — بعيداً عن السحابة

في البداية، كان هناك الإنترنت، الذي غير حياتنا للأبد — الطريقة التي نتواصل بها، نتسوق، ننفذ الأعمال. ثم، لأسباب التأخر، والخصوصية، والكفاءة التكلفة، انتقل الإنترنت إلى حافة الشبكة، مما أدى إلى ظهور “إنترنت الأشياء”.

الآن هناك الذكاء الاصطناعي، الذي يجعل كل ما نفعله على الإنترنت أسهل، وأكثر شخصنة، وأكثر ذكاء. ومع ذلك، لاستخدامه، يتم الحاجة إلى خوادم كبيرة، وقدرة حسابية عالية، لذلك يتم حصرها في السحابة. ولكن نفس الدوافع — التأخر، والخصوصية، والكفاءة التكلفة — دفعت شركات مثل Hailo لتطوير تقنيات تمكن الذكاء الاصطناعي على الحافة.

بلا شك، الشيء الكبير التالي هو الذكاء الاصطناعي التوليدي. يطرح الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانيات هائلة عبر الصناعات. يمكن استخدامه لتبسيط العمل وزيادة كفاءة مختلف المنشئين — المحامين، وكاتبي المحتوى، و مصممي الجرافيك، والموسيقيين، وغيرهم. يمكن أن يساعد في اكتشاف أدوية علاجية جديدة أو مساعدة في الإجراءات الطبية. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسين التأتمت الصناعي، وتطوير شفرة برمجية جديدة، وتحسين أمان النقل من خلال الت合成 الآلي للفيديو، والصوت، والصور، وغيرها.

然而، الذكاء الاصطناعي التوليدي كما هو موجود اليوم محدود بالتكنولوجيا التي تمكنه. ذلك لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدث في السحابة — مراكز بيانات كبيرة من المعالجات الحاسوبية المكلفة والمستهلكة للطاقة، بعيدة عن المستخدمين الفعليين. عندما يقدم شخص طلباً إلى أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT أو حلول الاتصالات المرئية القائمة على الذكاء الاصطناعي الجديدة، يتم نقل الطلب عبر الإنترنت إلى السحابة، حيث يتم معالجته بواسطة الخوادم قبل إرجاع النتائج عبر الشبكة.

كما تقوم الشركات بتطوير تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي التوليدي ونشرها على أنواع مختلفة من الأجهزة — الكاميرات وأجهزة الأمان، والروبوتات الصناعية والشخصية، وأجهزة الكمبيوتر المحمولة، وحتى السيارات — السحابة هي معقده فيما يتعلق بالنطاق الترددي، والتكلفة، والاتصال.

وللتطبيقات مثل مساعدة السائق، وبرامج الكمبيوتر الشخصية، والاتصالات المرئية، والأمان، يمكن أن يكون نقل البيانات باستمرار عبر الشبكة خطراً على الخصوصية.

الحل هو تمكين هذه الأجهزة من معالجة الذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة. في الواقع، يعتبر الذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة مفيدًا للعديد من التطبيقات الناشئة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي على الارتفاع

فكر في أن شركة Mercedes-Benz قالت في يونيو أنها سوف تقدم ChatGPT إلى سياراتها. في سيارة مركبة مع ChatGPT، على سبيل المثال، يمكن للسائق أن يطلب من السيارة — بدون استخدام اليدين — وصفة طعام dựa على المكونات التي لديهم بالفعل في المنزل. ذلك، إذا كانت السيارة متصلة بالإنترنت. في موقف سيارات أو موقع نائي، كل الرهانات مفتوحة.

في السنوات القليلة الماضية، أصبحت الاتصالات المرئية ثانية الطبيعة لأغلبنا. بالفعل، شركات البرمجيات تدمج أشكالًا من الذكاء الاصطناعي في حلول الاتصالات المرئية. ربما يكون ذلك لتحسين جودة الصوت والفيديو على الطاير، أو “وضع” الناس في نفس الفضاء الافتراضي. الآن، يمكن للاتصالات المرئية القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء دقائق اجتماع تلقائيًا أو سحب المعلومات ذات الصلة من مصادر الشركة في الوقت الفعلي أثناء مناقشة مواضيع مختلفة.

然而، إذا لم تتمكن سيارة ذكية، أو نظام اتصالات مرئية، أو أي جهاز حافي آخر من الوصول إلى السحابة، فإن تجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يمكن أن تحدث. ولكن ماذا لو لم يكن ذلك ضروريًا؟ يبدو الأمر مهمة صعبة بالنظر إلى المعالجة الهائلة للذكاء الاصطناعي في السحابة، ولكنها الآن تصبح ممكنة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة

بالفعل، هناك أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، على سبيل المثال، التي يمكنها إنشاء عروض تقديمية غنية وشيقة تلقائيًا. ولكن المستخدم يحتاج إلى أن يعمل النظام من أي مكان، حتى بدون اتصال بالإنترنت.

كما أننا نرى بالفعل فئة جديدة من مساعدي “المرافق” القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي التي ستغير بشكل أساسي طريقة تفاعلنا مع أجهزتنا الحاسوبية عن طريق تلقيني العديد من المهام الروتينية، مثل إنشاء التقارير أو تحويل البيانات. تخيل فتح جهاز الكمبيوتر المحمول، والكمبيوتر اللابتوب الذي يعرفك من خلال كاميرته، ثم يولد تلقائيًا مسارًا للعمل لليوم / الأسبوع / الشهر بناءً على أدواتك الأكثر استخدامًا، مثل Outlook و Teams و Slack و Trello و غيرها. ولكن للحفاظ على خصوصية البيانات وتجربة المستخدم الجيدة، يجب أن يكون لديك خيار تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي محليًا.

إضافة إلى مواجهة تحديات الاتصالات غير الموثوقة وخصوصية البيانات، يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي على الحافة في تقليل الطلب على النطاق الترددي وتحسين أداء التطبيق. على سبيل المثال، إذا كانت تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي يولد محتوى غني بالبيانات، مثل مساحة مؤتمر افتراضية، عبر السحابة، يمكن أن يؤخر العملية بناءً على النطاق الترددي المتاح (والغالي الثمن). كما أن هناك أنواعًا معينة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل الأمان، والروبوتات، والرعاية الصحية، التي تتطلب استجابات عالية الأداء و低 التأخر التي لا يمكن أن يتعامل معها الاتصال بالسحابة.

في أمان الفيديو، يحتاج إلى تمكين الكاميرات من معالجة الذكاء الاصطناعي التوليدي في الكاميرات نفسها. في هذه الحالة، يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على وصفات أوتوماتيكية لما تراه الكاميرات من خلال استفسارات بسيطة مثل “ابحث عن الطفل البالغ من العمر 8 سنوات الذي يرتدي قميصًا أحمر وقبعة بيسبول”.

ذلك هو الذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة.

التطورات في الذكاء الاصطناعي على الحافة

من خلال اعتماد فئة جديدة من معالجات الذكاء الاصطناعي وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الرقيقة والكفاءة، يمكن تصميم أجهزة الحافة للعمل بذكاء حيث لا يمكن أو لا يُستحسن الاتصال بالسحابة.

بالطبع، ستبقى معالجة السحابة مكونًا حاسمًا من الذكاء الاصطناعي التوليدي. على سبيل المثال، ستبقى تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في السحابة. ولكن يمكن أن يحدث عمل تطبيق الإدخالات للمستخدم إلى هذه النماذج، تسمى الاستدلال، على الحافة — وينبغي أن يحدث في العديد من الحالات.

الصناعة بالفعل تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الرقيقة والأصغر والأكثر كفاءة التي يمكن تحميلها على أجهزة الحافة. شركات مثل Hailo تصنع معالجات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لأداء معالجة الشبكات العصبية. تعمل معالجات الشبكات العصبية هذه ليس فقط على معالجة نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة فائقة، ولكنها تفعل ذلك أيضًا بأقل طاقة، مما يجعلها كفاءة في الطاقة وملائمة لمجموعة متنوعة من أجهزة الحافة، من الهواتف الذكية إلى الكاميرات.

معالجة الذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة يمكن أن توزع بشكل فعال الحمل المتزايد، وتسمح للتطبيقات بالتوسع بشكل أكثر استقرارًا، وتخفف من أعباء معالجة السحابة، وتساعد على تقليل بصمتها الكربونية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي على وشك تغيير الحوسبة مرة أخرى. في المستقبل، قد يتم تحديث LLM على جهاز الكمبيوتر المحمول تلقائيًا بنفس الطريقة التي يتم بها تحديث نظام التشغيل اليوم — ويعمل بنفس الطريقة. ولكن للوصول إلى هناك، سنحتاج إلى تمكين معالجة الذكاء الاصطناعي التوليدي على حافة الشبكة. النتيجة واعدة بأداء أفضل، وكفاءة في الطاقة، وخصوصية وأمان. كل ذلك يؤدي إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تغير العالم بنفس القدر الذي يغيره الذكاء الاصطناعي التوليدي نفسه.