ما الذي تحمله الحوسبة الكمومية للذكاء الاصطناعي التوليدي؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، تشهد نموًا غير مسبوق، كما هو موضح في دراسة حديثة بواسطة ماكينزي العالمية. تم تصميم هذه النماذج لإنشاء محتوى متنوع يتراوح من النصوص والمرئيات إلى الصوت، وتجد تطبيقات في الرعاية الصحية والتعليم والترفيه والشركات. ومع ذلك، فإن الفوائد الواسعة للذكاء الاصطناعي التوليدي مصحوبة بفوائد كبيرة التحديات المالية والبيئية. على سبيل المثال، يتكبد ChatGPT تكلفة يومية قدرها 100,000 دولار، مما يسلط الضوء على الضغوط المالية المرتبطة بهذه النماذج. وبعيدًا عن المخاوف المالية، فإن التأثير البيئي كبير مثل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل LLM emitting about 300 طن من CO2. على الرغم من التدريب، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي يحمل أيضًا طلبًا كبيرًا على الطاقة. على سبيل المثال، هو عليه وذكرت أن توليد 1,000 صورة باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل Stable Diffusion له بصمة كربونية تعادل تغطية 4.1 ميل في سيارة متوسطة. وفقًا لأحد التقارير، تساهم مراكز البيانات التي تدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2-3٪ من انبعاثات غازات الاحتباس الحراري العالمية.

معالجة تحديات الذكاء الاصطناعي التوليدي

تنبع هذه التحديات في المقام الأول من البنى ذات المعلمات المكثفة للذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي تتضمن مليارات من المعلمات المدربة على مجموعات بيانات واسعة النطاق. تعتمد عملية التدريب هذه على أجهزة قوية مثل وحدات معالجة الرسومات أو وحدات TPU، المُحسّنة خصيصًا للمعالجة المتوازية. في حين أن هذه الأجهزة المتخصصة تعزز كفاءة التدريب والاستخدام لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، فإنها تؤدي أيضًا إلى نفقات كبيرة تتعلق بالتصنيع والصيانة ومتطلبات الطاقة لتشغيل هذه الأجهزة.

ومن ثم، تُبذل الجهود حاليًا لتحسين الجدوى الاقتصادية استدامة الذكاء الاصطناعي التوليدي. تتضمن الإستراتيجية البارزة تقليص حجم الذكاء الاصطناعي التوليدي عن طريق تقليل المعلمات واسعة النطاق في هذه النماذج. ومع ذلك، فإن هذا النهج يثير مخاوف بشأن التأثيرات المحتملة على وظائف أو أداء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. هناك طريق آخر قيد الاستكشاف يتضمن معالجة الاختناقات في أنظمة الحوسبة التقليدية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي. يعمل الباحثون بنشاط على تطوير الأنظمة التناظرية للتغلب على عنق الزجاجة فون نيومان، الذي يفصل بين المعالجة والذاكرة، مما يتسبب في حمل كبير للاتصالات.

وبعيدًا عن هذه الجهود، هناك مجال أقل استكشافًا يتضمن تحديات ضمن نموذج الحوسبة الرقمية الكلاسيكي المستخدم في نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. يتضمن ذلك تمثيل البيانات المعقدة بأرقام ثنائية، مما قد يحد من الدقة ويؤثر على الحسابات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الكبيرة. والأهم من ذلك، أن المعالجة المتسلسلة لنموذج الحوسبة الرقمية تؤدي إلى اختناقات في التوازي، مما يؤدي إلى أوقات تدريب طويلة وزيادة استهلاك الطاقة. ولمواجهة هذه التحديات، الاحصاء الكمية يظهر كنموذج قوي. في الأقسام التالية، نستكشف مبادئ الحوسبة الكمومية وقدرتها على معالجة المشكلات في الذكاء الاصطناعي التوليدي.

فهم الحوسبة الكمومية

الحوسبة الكمومية هي نموذج ناشئ يستلهم سلوك الجسيمات عند أصغر المقاييس. في الحوسبة الكلاسيكية، تتم معالجة المعلومات باستخدام البتات الموجودة في إحدى الحالتين، 0 أو 1. ومع ذلك، تستخدم أجهزة الكمبيوتر الكمومية البتات الكمومية أو الكيوبتات، القادرة على التواجد في حالات متعددة في وقت واحد - وهي ظاهرة تعرف باسم التراكب.

لفهم الفرق بين أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية والكمية بشكل حدسي، تخيل الكمبيوتر الكلاسيكي كمفتاح ضوء، حيث يمكن أن يكون إما قيد التشغيل (1) أو متوقفًا عن العمل (0). الآن، تصور الكمبيوتر الكمي كمفتاح خافت للضوء يمكن أن يوجد في مواقع مختلفة في وقت واحد، مما يمثل حالات متعددة. تسمح هذه القدرة لأجهزة الكمبيوتر الكمومية باستكشاف إمكانيات مختلفة في وقت واحد، مما يجعلها قوية بشكل استثنائي لأنواع معينة من الحسابات.

بالإضافة إلى التراكب، تستفيد الحوسبة الكمومية من مبدأ أساسي آخر، وهو التشابك. يمكن اعتبار التشابك بمثابة علاقة غامضة بين الجسيمات. إذا تشابك اثنان من الكيوبتات، فإن تغيير حالة أحد الكيوبتات يؤثر بشكل فوري على حالة الكيوبت الآخر، بغض النظر عن المسافة المادية بينهما.

هذه الخصائص الكمومية - التراكب والتشابك - تمكن أجهزة الكمبيوتر الكمومية من إجراء عمليات معقدة بالتوازي، مما يوفر ميزة كبيرة على أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية لحل مشاكل محددة.

 الحوسبة الكمومية من أجل الذكاء الاصطناعي التوليدي القابل للحياة والمستدام

تتمتع الحوسبة الكمومية بالقدرة على مواجهة التحديات المتعلقة بتكلفة واستدامة الذكاء الاصطناعي التوليدي. يتضمن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية تعديل العديد من المعلمات ومعالجة مجموعات البيانات الشاملة. من المحتمل أن تسهل الحوسبة الكمومية الاستكشاف المتزامن لتكوينات المعلمات المتعددة تسريع التدريب. على عكس الحوسبة الرقمية، المعرضة للاختناقات الزمنية في المعالجة المتسلسلة، يسمح التشابك الكمي بالمعالجة المتوازية لتعديلات المعلمات، مما يؤدي إلى تسريع التدريب بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للتقنيات المستوحاة من الكم، مثل شبكات الموتر، ضغط النماذج التوليدية، مثل المحولات، من خلال "التوتر". وقد يؤدي ذلك إلى خفض التكاليف والبصمة الكربونية، مما يجعل النماذج التوليدية أكثر سهولة في الوصول إليها، ويتيح النشر على الأجهزة الطرفية، ويستفيد من النماذج المعقدة. لا تعمل النماذج التوليدية المجهدة على ضغط جودة العينة فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسينها، مما يؤثر على حل مشكلات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

علاوة على ذلك، التعلم الآلي الكمي، وهو نظام ناشئ، يمكن أن يقدم أساليب جديدة لمعالجة البيانات. علاوة على ذلك، يمكن لأجهزة الكمبيوتر الكمومية توفير القوة الحسابية اللازمة لمهام الذكاء الاصطناعي التوليدية المعقدة، مثل محاكاة بيئات افتراضية كبيرة أو إنشاء محتوى عالي الدقة في الوقت الفعلي. ومن ثم، فإن تكامل الحوسبة الكمومية يبشر بالخير لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي وكفاءته.

التحديات في الحوسبة الكمومية للذكاء الاصطناعي التوليدي

في حين أن الفوائد المحتملة للحوسبة الكمومية للذكاء الاصطناعي التوليدي واعدة، إلا أنها تتطلب التغلب على تحديات كبيرة. إن تطوير أجهزة الكمبيوتر الكمومية العملية، والتي تعتبر ضرورية للتكامل السلس في الذكاء الاصطناعي التوليدي، لا يزال في مراحله الأولى. يمثل استقرار الكيوبتات، وهو أمر أساسي للمعلومات الكمومية، تحديًا تقنيًا هائلاً بسبب هشاشتها، مما يجعل من الصعب الحفاظ على حسابات مستقرة. تؤدي معالجة الأخطاء في الأنظمة الكمومية للتدريب الدقيق على الذكاء الاصطناعي إلى تعقيد إضافي. وبينما يتصارع الباحثون مع هذه العقبات، هناك تفاؤل بمستقبل حيث يجلب الذكاء الاصطناعي التوليدي، المدعوم بالحوسبة الكمومية، تغييرات تحويلية في مختلف الصناعات.

الخط السفلي

يتصارع الذكاء الاصطناعي التوليدي مع التكلفة والمخاوف البيئية. إن الحلول مثل تقليص الحجم ومعالجة الاختناقات قيد التنفيذ، ولكن الحوسبة الكمومية يمكن أن تظهر كعلاج فعال. تقدم أجهزة الكمبيوتر الكمومية، التي تستفيد من التوازي والتشابك، وعدًا بتسريع التدريب وتحسين استكشاف المعلمات للذكاء الاصطناعي التوليدي. لا تزال التحديات التي تواجه تطوير الكيوبتات المستقرة قائمة، لكن أبحاث الحوسبة الكمومية الجارية تشير إلى حلول تحويلية.

في حين أن أجهزة الكمبيوتر الكمومية العملية لا تزال في مراحلها الأولى، فإن قدرتها على إحداث ثورة في كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية تظل عالية. يمكن أن يمهد البحث المستمر والتقدم الطريق لحلول رائدة للتحديات المعقدة التي يفرضها الذكاء الاصطناعي التوليدي.