الحدود الجديدة في الذكاء الاصطناعي التوليدي — بعيدا عن السحابة

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

الآن، هناك الذكاء الاصطناعي، الذي يجعل كل ما نقوم به على الإنترنت أسهل، أكثر شخصنة، أكثر ذكاء. ومع ذلك، لاستخدامه، يتم الحاجة إلى خوادم كبيرة وقدرة حسابية عالية، لذلك يتم حبسه في السحابة. لكن نفس الدوافع — التأخير، الخصوصية، الكفاءة في التكلفة — دفعَت شركات مثل Hailo لتطوير تقنيات تمكّن الذكاء الاصطناعي على الحافة.

بلا شك، الشيء الكبير التالي هو الذكاء الاصطناعي التوليدي. يُقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانيات هائلة عبر الصناعات. يمكن استخدامه لتبسيط العمل وزيادة كفاءة مختلف المبدعين — المحامين، كتاب المحتوى، مصممي الجرافيك، الموسيقيين، وغيرهم. يمكن أن يساعد في اكتشاف أدوية علاجية جديدة أو مساعدة في الإجراءات الطبية. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسين التأتمتة الصناعية، تطوير شفرة برمجية جديدة، وتحسين أمان النقل من خلال التوليد الآلي للفيديو، الصوت، الصور، وغيرها.

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

كما تطور الشركات تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي التوليدي وتنشرها على أنواع مختلفة من الأجهزة — كاميرات الفيديو وأنظمة الأمان، الروبوتات الصناعية والشخصية، الحواسيب المحمولة والسيارات — تعتبر السحابة حجر عثرة من حيث النطاق الترددي، التكلفة، والاتصال.

وللتطبيقات مثل مساعدة السائق، البرمجيات الشخصية، مؤتمرات الفيديو والأمان، يمكن أن يكون نقل البيانات باستمرار عبر الشبكة خطرا على الخصوصية.

الحل هو تمكين هذه الأجهزة من معالجة الذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة. في الواقع، الذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة يمكن أن يحقق فوائد كثيرة للتطبيقات الناشئة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي على الارتفاع

فكر في أن شركة مرسيدس بنز أعلنت في يونيو أنها سوف تقدم ChatGPT إلى سياراتها. في سيارة مرسيدس بنز محسنة بتقنية ChatGPT، يمكن للسائق أن يطلب من السيارة — بدون استخدام اليدين — وصفة طعام بناء على المكونات التي يمتلكها بالفعل في المنزل. هذا إذا كانت السيارة متصلة بالإنترنت. في موقف سيارات أو موقع نائي، كل الرهانات مفتوحة.

في السنوات القليلة الماضية، أصبحت مؤتمرات الفيديو ثانية الطبيعة لنا. بالفعل، شركات البرمجيات تدمج أشكالا من الذكاء الاصطناعي في حلول مؤتمرات الفيديو. ربما يكون ذلك لتحسين جودة الصوت والفيديو في الوقت الفعلي، أو “وضع” الأشخاص في نفس الفضاء الافتراضي. الآن، يمكن لمؤتمرات الفيديو القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء دقائق الاجتماعات تلقائيا أو استدعاء المعلومات ذات الصلة من مصادر الشركة في الوقت الفعلي أثناء مناقشة المواضيع المختلفة.

然而، إذا لم تتمكن السيارة الذكية أو نظام مؤتمرات الفيديو أو أي جهاز حافي آخر من الوصول إلى السحابة، thì لا يمكن أن يحدث تجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي. لكن ماذا لو لم يكن ذلك ضروريا؟ يبدو الأمر مهمة صعبة بالنظر إلى المعالجة الهائلة للذكاء الاصطناعي في السحابة، لكنه يصبح ممكنا الآن.

الذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة

بالفعل، هناك أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي يمكنها إنشاء عروض باور بوينت غنية ومثيرة للاهتمام تلقائيا. لكن المستخدم يحتاج إلى أن يعمل النظام من أي مكان، حتى بدون اتصال بالإنترنت.

كما نشهد فئة جديدة من مساعدي الذكاء الاصطناعي التوليدي التي ستغير بشكل جذري كيف نتعامل مع أجهزتنا الحاسوبية من خلال توفير العديد من المهام الروتينية، مثل إنشاء التقارير أو تمثيل البيانات. تخيل فتح جهاز لوحي، والجهاز اللوحي الذي يعرفك من خلال كاميرته، ثم يولد تلقائيا مسارا للعمل اليوم أو الأسبوع أو الشهر بناء على الأدوات الأكثر استخداما، مثل Outlook و Teams و Slack و Trello، وغيرها. ومع ذلك، لضمان الخصوصية و تجربة المستخدم الجيدة، يجب أن يكون لديك خيار تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي محليا.

إضافة إلى مواجهة تحديات الاتصالات غير الموثوقة و الخصوصية، يمكن للذكاء الاصطناعي على الحافة مساعدة في تقليل احتياجات النطاق الترددي وتحسين أداء التطبيقات. على سبيل المثال، إذا كان تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي يولد محتوى غني بالبيانات، مثل مساحة مؤتمر افتراضية، عبر السحابة، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تأخير في العملية بناء على النطاق الترددي المتاح (والذي قد يكون مكلفا). كما أن هناك تطبيقات معينة للذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل الأمان والروبوتات والرعاية الصحية، تتطلب استجابات عالية الأداء و低 التأخير لا يمكن للسحابة التعامل معها.

في أمان الفيديو، القدرة على إعادة تحديد الأشخاص أثناء تحركهم بين العديد من الكاميرات — بعضها موضوع في أماكن لا تصل إليها الشبكات — تتطلب نماذج بيانات ومعالجة ذكاء اصطناعي في الكاميرات نفسها. في هذه الحالة، يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على وصف تلقائي لما تراه الكاميرات من خلال استفسارات بسيطة مثل “ابحث عن الطفل ذي الـ 8 سنوات الذي يرتدي قميصا 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 بيانات توليدية أكثر خفة وأكثر كفاءة، يمكن تصميم أجهزة الحافة لتعمل بشكل ذكي حيث لا يمكن الوصول إلى السحابة أو حيث لا يُفضل.

بالطبع، ستبقى معالجة السحابة مكونا حاسما من الذكاء الاصطناعي التوليدي. على سبيل المثال، ستبقى تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في السحابة. لكن عملية تطبيق الإدخالات للمستخدم إلى هذه النماذج، تسمى الاستدلال، يمكن — وفي العديد من الحالات يجب — أن تحدث على الحافة.

الصناعة تطور بالفعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر خفة وأكثر كفاءة يمكن تحميلها على أجهزة الحافة. شركات مثل Hailo تصنع معالجات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصا لأداء معالجة الشبكات العصبية. هذه المعالجات لا تقوم فقط بمعالجة نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة فائقة، بل تفعل ذلك أيضا بأقل طاقة، مما يجعلها كفئة في التكلفة وملائمة لمجموعة واسعة من أجهزة الحافة، من الهواتف الذكية إلى الكاميرات.

معالجة الذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة يمكن أن تحقق أيضا توازن الحمل المتزايد، وتسمح للتطبيقات بالتوسع بشكل أكثر استقرار، وتخفف عن مراكز البيانات السحابية من المعالجة المكلفة، وتساعد على خفض بصمة الكربون.

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