ويليام فالكون، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Lightning AI – سلسلة المقابلات

Lightning AI هي الشركة المطورة لمنصة PyTorch Lightning، وهي إطار مصمم لتدريب وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى استوديو Lightning AI. تم تطوير PyTorch Lightning في البداية بواسطة ويليام فالكون في عام 2015 أثناء وجوده في جامعة كولومبيا. تم إطلاقها كمصدر مفتوح في عام 2019 أثناء دراسته للدكتوراه في جامعة نيويورك وشركة فيسبوك للأبحاث الاصطناعية، تحت إشراف كيونغهيون تشو ويان ليكون. في عام 2023، أطلقت Lightning AI استوديو Lightning AI، وهو منصة سحابية تمكن من البرمجة وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة من المتصفح دون الحاجة إلى أي إعداد.

حتى اليوم، تجاوزت منصة PyTorch Lightning 130 مليون عملية تحميل، ويدعم استوديو AI أكثر من 150 ألف مستخدم عبر مئات الشركات.

ما الذي ألهمك لإنشاء PyTorch Lightning، وكيف أدى ذلك إلى تأسيس Lightning AI؟

كما أنني مؤلف PyTorch Lightning، كنت مصممًا على تطوير حل يفصل بين علوم البيانات والهندسة، مما يجعل تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة وفعالية. نمت هذه الرؤية من تجاربي كطالب في جامعة كولومبيا، خلال دراستي للدكتوراه في جامعة نيويورك، وعملتي في شركة فيسبوك للأبحاث الاصطناعية. اكتسبت PyTorch Lightning شعبية كبيرة في كل من الأكاديمية والصناعة، مما أدى إلى تأسيسي لشركة Lightning AI (التي كانت تسمى في البداية Grid.ai) في عام 2019. كان هدفنا هو إنشاء “نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي” يمكن توحيد بيئة تطوير الذكاء الاصطناعي المتناثرة. تعكس هذه التطور من PyTorch Lightning إلى Lightning AI التزامنا بتبسيط دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، من التطوير إلى الإنتاج، مما يسمح للباحثين والمهندسين ببناء أنظمة التعلم الآلي من البداية إلى النهاية في غضون أيام بدلاً من السنوات. تعتبر منصة Lightning AI تطبيقًا لهذه الرؤية، حيث تهدف إلى جعل تطوير الذكاء الاصطناعي أمرًا سهلًا مثل قيادة السيارة، دون الحاجة إلى معرفة عميقة بالتقنيات الأساسية المعقدة.

يمكنك مشاركة قصة الانتقال من Grid.ai إلى Lightning AI والرؤية التي تدفع هذا التطور؟

كان الانتقال من Grid.ai إلى Lightning AI مدفوعًا بالاعتراف بأن بيئة تطوير الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى المزيد من حلول التدريب القابلة للتطوير. أطلقنا Grid.ai في البداية في عام 2020 لتركيز انتباهنا على تدريب النماذج السحابي. ومع نمو الشركة واستماعنا إلى ملاحظات المستخدمين، أدركنا الحاجة إلى منصة شاملة ومتكاملة يمكنها معالجة الطبيعة المتناثرة والمستهلكة للوقت لتطوير الذكاء الاصطناعي. أدى هذا الاستنارة إلى إنشاء Lightning AI، وهي حل شامل يمتد إلى ما وراء التدريب ليشمل الخدمات وغيرها من المكونات الحاسمة لدورة حياة الذكاء الاصطناعي. يعكس تطورنا رؤية لتبسيط وترشيح عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، وتقليل الوقت والموارد اللازمة لمبادرات التعلم الآلي، وتكريم المجتمع المتزايد من المطورين الذين أصبحوا يعتمدون على أدواتنا.

كيف تتخيل مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي، وما هو دور Lightning AI في تشكيل هذا المستقبل؟

أتخيل مستقبلًا حيث يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مُتاحًا ويمكن الوصول إليه من قبل الجميع، وليس فقط الشركات التكنولوجية الكبيرة أو الباحثين المتخصصين. في Lightning AI، نعمل على تشكيل هذا المستقبل من خلال إنشاء منصة موحدة تُبسّط دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها. هدفنا هو جعل بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي أمرًا سهلًا مثل بناء موقع ويب، وبالتالي القضاء على الحاجة إلى معرفة هندسية شاملة أو بنية تحتية باهظة التكلفة. نعتقد أننا بتقديم أدوات تتعامل مع تعقيدات تطوير الذكاء الاصطناعي – من تحضير البيانات وضبط النماذج إلى النشر – يمكننا إطلاق موجة جديدة من الابتكار. Lightning AI تهدف إلى أن تكون محفزًا لهذا التغيير، مما يسمح للأفراد والمنظمات من جميع الأحجام بإحضار أفكارهم في الذكاء الاصطناعي إلى الحياة بسرعة وفعالية. في النهاية، نرى مستقبلًا حيث يصبح الذكاء الاصطناعي أداة شائعة لحل المشكلات عبر جميع الصناعات، وLightning AI في طليعة جعل هذه الرؤية حقيقة.

مع PyTorch Lightning، لقد هدف إلى تقليل الكود الإضافي في أبحاث الذكاء الاصطناعي. كيف توازن بين البساطة والمرنة التي يحتاجها الباحثون المتقدمون؟

منذ البداية، كان نهجنا مع PyTorch Lightning يهدف إلى تحقيق توازن دقيق بين البساطة والمرنة. لقد صممنا الإطار ليلغي الكود الإضافي ويُحدد أفضل الممارسات، مما يسرع من التطوير ويقلل من الأخطاء. ومع ذلك، نحن على دراية بأن الباحثين المتقدمين يحتاجون إلى القدرة على تخصيص وتوسيع الوظائف. لذلك، بنينا Lightning بعمارة متعددة يمكن للباحثين فيها تجاوز السلوك الافتراضي بسهولة عند الحاجة. نقدم تجريدات عالية المستوى للأعمال الشائعة، ولكننا نكشف أيضًا واجهات برمجة التطبيقات منخفضة المستوى التي توفر السيطرة الكاملة على عملية التدريب. يعني هذا المبدأ التصميمي أن المبتدئين يمكنهم البدء بسرعة مع الإعدادات الافتراضية المعقولة، بينما يمكن للباحثين المخضرمين الغوص عميقًا وتنفيذ منطق مخصص معقد.

ما هي بعض التطورات التكنولوجية الأكثر أهمية التي تتوقعها في تطوير الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة القادمة، وكيف تستعد Lightning AI لهذه التطورات؟

في السنوات القليلة القادمة، أتوقع تطورات كبيرة في الذكاء الاصطناعي ستغيّر كيف نطور وننشر النماذج. من المحتمل أن نرى أساليب تدريب أكثر كفاءة، وتقنيات ضغط نموذجية محسنة، واكتشافات في التعلم متعدد الوسائط. ستصبح الذكاء الاصطناعي على الحواف والتعلم الفيدرالي أكثر أهمية عندما نسعى إلى حلول أكثر خصوصية وفعالية من حيث الموارد. في Lightning AI، نحن نستعد لهذه التحولات من خلال بناء منصة مرنة وقابلة للتوسيع يمكنها التكيف مع التكنولوجيا الناشئة. نحن نركز على جعل أدواتنا متوافقة مع مجموعة واسعة من معززات الأجهزة، بما في ذلك شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة، لدعم بيئات الحوسبة المتنوعة. نحن نستثمر في البحث والتطوير لدمج الخوارزميات والمنهجيات الجديدة随ما تظهر. هدفنا هو إنشاء نظام بيئي لا يتبع فقط هذه التطورات بل يساعد أيضًا في ديمقراطية الوصول إليها، مما يضمن أن القدرات الرائدة في الذكاء الاصطناعي تكون متاحة للباحثين والمطورين من جميع المستويات، وليس فقط تلك الموجودة في الشركات التكنولوجية الكبيرة.

يتجاوز خلفيتك الأكاديمية والخدمة العسكرية والريادة. كيف أثرت هذه الخبرات المتنوعة على نهجك في قيادة شركة الذكاء الاصطناعي؟

خدمتي في العمليات الخاصة علمتني كيفية التنقل في عدم اليقين، اتخاذ القرارات بمعلومات محدودة، والحفاظ على الروح المعنوية للفريق في المواقف الصعبة – مهارات تترجم جيدًا إلى بيئة شركة الناشئة غير المتوقعة. خبرتي الأكاديمية غرسَت فيّ تقديرًا عميقًا للبحث الدقيق والابتكار. تعلمتني ريادتي كيفية تحديد احتياجات السوق وترجمة الأفكار المبتكرة إلى حلول عملية. كمهاجر فنزويلي وветерان عسكري أمريكي، طوّرت منظورًا عالميًا يؤثر على ممارسات التوظيف لدينا في Lightning AI، حيث نأولى الأولوية للتنوع ونحاول تجنب ثقافة “tech-bro” النمطية في وادي السيليكون.

أعتقد أن هذا المزيج من الخبرات يسمح لي بقيادة شركتنا ونهج الذكاء الاصطناعي برؤية شاملة، متوازنة بين الابتكار التكنولوجي والاعتبارات الأخلاقية والتأثير الاجتماعي. لا يتعلق الأمر فقط ببناء الذكاء الاصطناعي الرائد؛ بل إننا نعمل على إنشاء تكنولوجيا تخدم المجتمع وخلق بيئة شاملة حيث يمكن للtalents المتنوعة أن تزدهر. هذه الخبرات أوجدت لديّ اعتقادي في إنشاء أدوات تُديمقراطية الذكاء الاصطناعي، مما يجعله متاحًا ليس فقط للباحثين المتخصصين ولكن أيضًا لمجتمع أوسع من المطورين والمبتكرين في مختلف المجالات.

الذكاء الاصطناعي له إمكانية كبيرة للتأثير الاجتماعي، وهو ما أبدت حماسًا له. كيف تساهم Lightning AI في استخدام الذكاء الاصطناعي من أجل الخير الاجتماعي، وما هي بعض الأمثلة على ذلك؟

في Lightning AI، نحن ملتزمون بعمق باستخدام الذكاء الاصطناعي من أجل الخير الاجتماعي، ونعتقد أن المصدر المفتوح هو المفتاح لتحقيق ذلك. من خلال جعل الذكاء الاصطناعي متاحًا وشفافًا، نحن نديمقراطية التكنولوجيا ونساعد على ضمان أنها لا تقع في أيدي عدد قليل من الشركات الكبيرة فقط. نهجنا المفتوح يسمح للباحثين والمطورين والمنظمات في جميع أنحاء العالم ببناء وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز الابتكار والتعاون. هذه الشفافية حاسمة لمعالجة القلق الأخلاقي والتحيز في الذكاء الاصطناعي، حيث تسمح بفحص مجموعات البيانات والخوارزميات المستخدمة.

لقد رأينا تطبيق تقنيتنا في مختلف المجالات من أجل التأثير الاجتماعي، من مشاريع الرعاية الصحية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن الأمراض إلى المبادرات البيئية التي تستخدم التعلم الآلي لبحوث تغير المناخ. من خلال تقديم أدوات تُبسّط تطوير الذكاء الاصطناعي، نحن نمكن المزيد من الناس من إنشاء حلول لقضايا اجتماعية حيوية. بالإضافة إلى ذلك، التزامنا بالتنوع في التوظيف يضمن لنا جلب منظورات متنوعة إلى الطاولة، وهو ما يُعد أساسيًا لإنشاء الذكاء الاصطناعي الذي يخدم جميع المجتمع، وليس فقط القليل المختارين. في النهاية، نرى Lightning AI كمحفز للتغيير الإيجابي، مما يسمح للمجتمع العالمي بتحويل الذكاء الاصطناعي من أجل الخير.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يُرحب بقراء يرغبون في التعلم المزيد بزيارة Lightning AI أو زيارة موقع ويليام فالكون.