ما هو المشترك بين الذكاء الاصطناعي ومحطات الطاقة
سيطر الحجم على قصة تطوير الذكاء الاصطناعي (AI) على مدى السنوات الخمس الماضية.
تم إحراز تقدم هائل في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وفهم الصور، والتعرف على الصوت والمزيد من خلال اتخاذ الاستراتيجيات التي تم تطويرها في منتصف عام 2010 ووضع المزيد من قوة الحوسبة والمزيد من البيانات وراءها.
وقد أدى ذلك إلى ظهور ديناميكية قوة مثيرة للاهتمام في استخدام وتوزيع أنظمة الذكاء الاصطناعي؛ الذي يجعل الذكاء الاصطناعي يشبه إلى حد كبير الشبكة الكهربائية.
بالنسبة إلى البرمجة اللغوية العصبية، الأكبر هو الأفضل حقًا
يتم تشغيل أحدث التقنيات في البرمجة اللغوية العصبية بواسطة الشبكات العصبية بمليارات من المعلمات المدربة على تيرابايت من النص.
يتطلب الاحتفاظ بهذه الشبكات في الذاكرة ببساطة العديد من وحدات معالجة الرسومات المتطورة، ويتطلب تدريب هذه الشبكات مجموعات أجهزة كمبيوتر عملاقة بعيدة عن متناول جميع المؤسسات باستثناء أكبرها.
يمكن للمرء، باستخدام نفس الأساليب، تدريب شبكة عصبية أصغر بكثير على نص أقل بشكل ملحوظ ولكن الأداء سيكون أسوأ بكثير.
أسوأ بكثير، في الواقع، أنه يصبح اختلافًا في النوع بدلاً من مجرد اختلاف في الدرجة؛ هناك مهام مثل تصنيف النص والتلخيص واستخراج الكيانات التي تتفوق فيها نماذج اللغة الكبيرة، بينما لا تؤدي النماذج اللغوية الصغيرة أفضل من الصدفة.
بصفتي شخصًا يعمل مع الشبكات العصبية منذ حوالي عقد من الزمان، فإنني مندهش حقًا من هذا التطور.
ليس من الواضح من الناحية الفنية أن زيادة عدد المعلمات في الشبكة العصبية من شأنه أن يؤدي إلى مثل هذا التحسن الجذري في القدرة.
ومع ذلك، نحن هنا في عام 2022، نقوم بتدريب الشبكات العصبية المتطابقة تقريبًا مع البنى التي تم نشرها لأول مرة في عام 2017، ولكن بأوامر من حيث الحجم أكبر، والحصول على نتائج أفضل.
يشير هذا إلى ديناميكية جديدة ومثيرة للاهتمام في هذا المجال.
تعد النماذج الحديثة مكلفة للغاية من الناحية الحسابية بالنسبة لأي شركة تقريبًا – ناهيك عن الفرد – لإنشائها أو حتى نشرها.
لكي تستفيد الشركة من مثل هذه النماذج، فإنها تحتاج إلى استخدام نموذج تم إنشاؤه واستضافته بواسطة شخص آخر – على غرار الطريقة التي يتم بها إنشاء وتوزيع الكهرباء اليوم.
مشاركة الذكاء الاصطناعي كما لو كانت أداة مساعدة محدودة
يحتاج كل مبنى إداري إلى الكهرباء، ولكن لا يمكن لأي مبنى إداري أن يضم البنية التحتية المطلوبة لتوليد الطاقة الخاصة به. بدلاً من ذلك، يتم توصيلهم بشبكة طاقة مركزية ويدفعون مقابل الطاقة التي يستخدمونها.
وبنفس الطريقة، يمكن للعديد من الشركات الاستفادة من دمج البرمجة اللغوية العصبية في عملياتها، على الرغم من أن القليل منها لديه الموارد اللازمة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
هذا هو بالضبط سبب قيام الشركات بإنشاء نماذج كبيرة للذكاء الاصطناعي وإتاحتها عبر واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام.
من خلال تقديم طريقة للشركات “للربط” بشبكة الطاقة NLP التي يضرب بها المثل، يتم إطفاء تكلفة تدريب هذه النماذج واسعة النطاق الحديثة على العديد من العملاء، وبالتالي تمكينهم من الوصول إلى هذه التكنولوجيا المتطورة، بدون البنية التحتية المتطورة.
لإعطاء مثال ملموس، لنفترض أن الشركة التي تخزن مستندات قانونية تريد عرض ملخص لكل مستند في حوزتها.
يمكنهم توظيف عدد قليل من طلاب القانون لقراءة وتلخيص كل وثيقة بمفردهم، أو يمكنهم الاستفادة من الشبكة العصبية.
تعمل الشبكات العصبية واسعة النطاق جنبًا إلى جنب مع سير عمل طالب القانون على زيادة الكفاءة في التلخيص بشكل كبير.
على الرغم من ذلك، فإن تدريب أحدهم من نقطة الصفر سيكلف طلبات ضخمة أكثر من مجرد توظيف المزيد من طلاب القانون، ولكن إذا كان لدى الشركة المذكورة إمكانية الوصول إلى شبكة عصبية حديثة عبر واجهة برمجة تطبيقات قائمة على الشبكة، فيمكنهم فقط وصل إلى “شبكة الطاقة” AI، وادفع مقابل استخدام التلخيص.
هذا التشبيه له بعض الآثار المثيرة للاهتمام إذا اتبعناه إلى أقصى الحدود المنطقية. الكهرباء هي مرفق، مثل المياه والبنية التحتية للمواصلات.
هذه الخدمات بالغة الأهمية لعمل مجتمعنا لدرجة أنه في أونتاريو (من حيث أكتب) يتم الحفاظ عليها بنجاح من قبل شركات التاج (التي تملكها وتنظمها الحكومات الفيدرالية أو الإقليمية).
هذه الشركات الملكية ليست مسؤولة فقط عن البنية التحتية والتوزيع، ولكن أيضًا عن التقييم وضمان الجودة، مثل اختبار جودة المياه.
يعد تنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي أمرًا أساسيًا أيضًا
علاوة على ذلك، مثل الكهرباء، يمكن إساءة استخدام هذه التكنولوجيا. كما تبين أن لها العديد من القيود وإساءة الاستخدام المحتملة.
كان هناك الكثير من المنح الدراسية حول كيف يمكن أن تسبب هذه النماذج ضررًا محتملًا من خلال التسويق الماكر وانتشار التحيزات.
نظرًا للطريقة التي تستعد بها هذه التكنولوجيا لتغيير الطريقة التي نعمل بها بشكل جذري، فإن هيئة إدارتها وتنظيمها مهمان للنظر فيهما
أصدر العديد من موفري واجهات برمجة تطبيقات NLP هذه مؤخرًا مجموعة من أفضل الممارسات لنشر هذه النماذج، ولكن من الواضح أن هذه مجرد خطوة أولى، بناءً على هذا العمل السابق.
قال أندرو نج الشهير إن “الذكاء الاصطناعي هو الكهرباء الجديدة”. أعتقد أنه قصد أنها ستعزز موجة من التقدم والابتكار، وتصبح حاسمة في أداء اقتصادنا بنفس تأثير النطاق مثل إدخال الكهرباء.
قد يكون البيان زائديًا بعض الشيء، لكنه قد يكون أكثر ملاءمة مما كنت أعتقده في الأصل. إذا كان الذكاء الاصطناعي هو الكهرباء الجديدة، فسيلزم تمكينه بواسطة مجموعة جديدة من محطات الطاقة.
شاهد المزيد:
