الذكاء الاصطناعي الهامشي: محور التكنولوجيا في عام 2025
مع تقدم تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي خفيفة الوزن على الأجهزة، من المتوقع أن تصبح الذكاء الاصطناعي الطرفي والذكاء الاصطناعي على الأجهزة موضوعات ساخنة في عالم التكنولوجيا بحلول عام 2025. مؤخرًا، أطلق عملاق وسائل التواصل الاجتماعي نماذج محسّنة بحجم معلمات تبلغ 1B و3B لمشاهد الأجهزة، كما تخطط إحدى الشركات التكنولوجية لإطلاق منتجها الجديد في مجال الذكاء الاصطناعي الطرفي في نهاية أكتوبر.
تقرير مفصل تم إعداده بالتعاون بين مؤسسات بحثية يستكشف بعمق حالة تطوير الذكاء الاصطناعي على الحافة وآفاقه المستقبلية. يتناول التقرير ضرورة الذكاء الاصطناعي على الحافة، والابتكارات الأساسية، وتكاملها مع التكنولوجيا المشفرة، بالإضافة إلى عدة جوانب أخرى من حالة التطوير الحالية.
صعود الذكاء الاصطناعي على الحافة
تغير الذكاء الاصطناعي الطرفي بشكل جذري مجال الذكاء الاصطناعي، حيث ينقل معالجة البيانات من خوادم السحابة المركزية إلى الأجهزة المحلية. تعالج هذه الطريقة العديد من التحديات التي تواجه نشر الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل التأخير العالي، ومشاكل الخصوصية، وحدود النطاق الترددي. من خلال تنفيذ معالجة البيانات في الوقت الحقيقي على الأجهزة النهائية مثل الهواتف الذكية، والأجهزة القابلة للارتداء، ومستشعرات إنترنت الأشياء، لا يقوم الذكاء الاصطناعي الطرفي فقط بتقليل زمن الاستجابة، بل يمكنه أيضًا تخزين المعلومات الحساسة بأمان على الجهاز نفسه.
أدى التقدم في تقنيات الأجهزة والبرمجيات إلى إمكانية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. وقد زادت الابتكارات مثل المعالجات المتخصصة على الحافة وتقنيات تحسين النماذج بشكل كبير من كفاءة الحوسبة على الأجهزة، مع الحفاظ على أداء جيد.
سرعة نمو الذكاء الاصطناعي تتجاوز قانون مور
تتنبأ قانون مور بزيادة عدد الترانزستورات على الرقائق الدقيقة بمعدل يتضاعف كل عامين تقريبًا. ومع ذلك، فإن سرعة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت وتيرة تقدم الأجهزة، مما أدى إلى اتساع الفجوة بين الطلب على الحسابات والعرض. هذه الاتجاه يجعل التصميم المشترك للأجهزة والبرامج أمرًا بالغ الأهمية.
عمالقة التكنولوجيا يتجهون جميعًا نحو الذكاء الاصطناعي الطرفي
تستثمر الشركات التكنولوجية الكبرى بقوة في تقنيات الذكاء الاصطناعي الطرفي، مدركةً إمكانياته الضخمة في مجالات مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الروبوتات، والمساعدين الذكيين. من خلال تقديم تجارب ذكاء اصطناعي فورية وشخصية وموثوقة، من المتوقع أن يحدث الذكاء الاصطناعي الطرفي ثورة في سيناريوهات تطبيق هذه المجالات.
دمج الذكاء الاصطناعي الهامشي مع تقنية التشفير
توفر تقنية البلوكشين أساس الثقة لشبكات الذكاء الاصطناعي الحافة
تقدم تقنية البلوكشين من خلال خصائصها غير القابلة للتغيير آلية ثقة آمنة وموزعة لشبكات الذكاء الاصطناعي الطرفية. في الشبكات الموزعة المكونة من أجهزة طرفية، يمكن أن تضمن البلوكشين سلامة البيانات وعدم إمكانية تغييرها، مما يسمح للأجهزة بإجراء عمليات التحقق من الهوية والتفويض بأمان دون الحاجة إلى كيان مركزي.
نموذج الاقتصاد المشفر يعزز مشاركة الموارد
يتطلب نشر وصيانة الشبكات الهامشية استثمارًا كبيرًا من الموارد. يشجع نموذج الاقتصاد المشفر من خلال آلية تحفيز الرموز الأفراد والمنظمات على المساهمة في القدرة الحاسوبية والبيانات وغيرها من الموارد، مما يدعم بناء وتشغيل الشبكة.
تساهم التمويل اللامركزي في توزيع الموارد بكفاءة عالية
استنادًا إلى مفاهيم مثل الرهن، والإقراض، وحمامات السيولة في التمويل اللامركزي، يمكن لشبكة الذكاء الاصطناعي الطرفية إنشاء سوق فعال للموارد الحاسوبية. يمكن للمشاركين تقديم القدرة الحاسوبية من خلال رهن الرموز، وإقراض الموارد غير المستخدمة، أو المشاركة في حمام مشترك للحصول على العوائد المناسبة. تنفذ العقود الذكية هذه العمليات تلقائيًا، مما يضمن توزيع الموارد بشكل عادل وفعال وفقًا للعرض والطلب.
تحديات آلية الثقة اللامركزية
لا يزال إنشاء آلية ثقة لا تتطلب إشرافًا مركزيًا في شبكة أجهزة الحافة الموزعة يمثل تحديًا كبيرًا. تحقق الشبكة المشفرة الثقة من خلال الطرق الرياضية، وتعتبر هذه الآلية القائمة على الحسابات والرياضيات هي المفتاح لتحقيق التفاعلات التي لا تحتاج إلى ثقة، بينما لم تكتمل هذه الخاصية بعد في تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية.
آفاق المستقبل
لا يزال هناك مجال واسع للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي على الحافة. في المستقبل، نتوقع أن نرى الذكاء الاصطناعي على الحافة يصبح جزءًا مهمًا من الحياة في عدة سيناريوهات تطبيقية، مثل مساعدي التعلم المخصصين بشكل كبير، وتقنية التوأم الرقمي، والسيارات ذاتية القيادة، والشبكات الذكية الجماعية، ورفقاء الذكاء العاطفي. ستجلب هذه الابتكارات تأثيرًا عميقًا على حياتنا اليومية، مما يجعلها جديرة بالانتظار والتركيز.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 18
أعجبني
18
9
مشاركة
تعليق
0/400
SmartMoneyWallet
· 07-31 05:54
لا تكن ساذجًا، فمعركة القيمة السوقية بين العملاقين قد بدأت للتو.
ظهور الذكاء الاصطناعي على الحافة: آفاق اندماج التكنولوجيا الساخنة مع التشفير في عام 2025
الذكاء الاصطناعي الهامشي: محور التكنولوجيا في عام 2025
مع تقدم تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي خفيفة الوزن على الأجهزة، من المتوقع أن تصبح الذكاء الاصطناعي الطرفي والذكاء الاصطناعي على الأجهزة موضوعات ساخنة في عالم التكنولوجيا بحلول عام 2025. مؤخرًا، أطلق عملاق وسائل التواصل الاجتماعي نماذج محسّنة بحجم معلمات تبلغ 1B و3B لمشاهد الأجهزة، كما تخطط إحدى الشركات التكنولوجية لإطلاق منتجها الجديد في مجال الذكاء الاصطناعي الطرفي في نهاية أكتوبر.
تقرير مفصل تم إعداده بالتعاون بين مؤسسات بحثية يستكشف بعمق حالة تطوير الذكاء الاصطناعي على الحافة وآفاقه المستقبلية. يتناول التقرير ضرورة الذكاء الاصطناعي على الحافة، والابتكارات الأساسية، وتكاملها مع التكنولوجيا المشفرة، بالإضافة إلى عدة جوانب أخرى من حالة التطوير الحالية.
صعود الذكاء الاصطناعي على الحافة
تغير الذكاء الاصطناعي الطرفي بشكل جذري مجال الذكاء الاصطناعي، حيث ينقل معالجة البيانات من خوادم السحابة المركزية إلى الأجهزة المحلية. تعالج هذه الطريقة العديد من التحديات التي تواجه نشر الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل التأخير العالي، ومشاكل الخصوصية، وحدود النطاق الترددي. من خلال تنفيذ معالجة البيانات في الوقت الحقيقي على الأجهزة النهائية مثل الهواتف الذكية، والأجهزة القابلة للارتداء، ومستشعرات إنترنت الأشياء، لا يقوم الذكاء الاصطناعي الطرفي فقط بتقليل زمن الاستجابة، بل يمكنه أيضًا تخزين المعلومات الحساسة بأمان على الجهاز نفسه.
أدى التقدم في تقنيات الأجهزة والبرمجيات إلى إمكانية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. وقد زادت الابتكارات مثل المعالجات المتخصصة على الحافة وتقنيات تحسين النماذج بشكل كبير من كفاءة الحوسبة على الأجهزة، مع الحفاظ على أداء جيد.
سرعة نمو الذكاء الاصطناعي تتجاوز قانون مور
تتنبأ قانون مور بزيادة عدد الترانزستورات على الرقائق الدقيقة بمعدل يتضاعف كل عامين تقريبًا. ومع ذلك، فإن سرعة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت وتيرة تقدم الأجهزة، مما أدى إلى اتساع الفجوة بين الطلب على الحسابات والعرض. هذه الاتجاه يجعل التصميم المشترك للأجهزة والبرامج أمرًا بالغ الأهمية.
عمالقة التكنولوجيا يتجهون جميعًا نحو الذكاء الاصطناعي الطرفي
تستثمر الشركات التكنولوجية الكبرى بقوة في تقنيات الذكاء الاصطناعي الطرفي، مدركةً إمكانياته الضخمة في مجالات مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الروبوتات، والمساعدين الذكيين. من خلال تقديم تجارب ذكاء اصطناعي فورية وشخصية وموثوقة، من المتوقع أن يحدث الذكاء الاصطناعي الطرفي ثورة في سيناريوهات تطبيق هذه المجالات.
دمج الذكاء الاصطناعي الهامشي مع تقنية التشفير
توفر تقنية البلوكشين أساس الثقة لشبكات الذكاء الاصطناعي الحافة
تقدم تقنية البلوكشين من خلال خصائصها غير القابلة للتغيير آلية ثقة آمنة وموزعة لشبكات الذكاء الاصطناعي الطرفية. في الشبكات الموزعة المكونة من أجهزة طرفية، يمكن أن تضمن البلوكشين سلامة البيانات وعدم إمكانية تغييرها، مما يسمح للأجهزة بإجراء عمليات التحقق من الهوية والتفويض بأمان دون الحاجة إلى كيان مركزي.
نموذج الاقتصاد المشفر يعزز مشاركة الموارد
يتطلب نشر وصيانة الشبكات الهامشية استثمارًا كبيرًا من الموارد. يشجع نموذج الاقتصاد المشفر من خلال آلية تحفيز الرموز الأفراد والمنظمات على المساهمة في القدرة الحاسوبية والبيانات وغيرها من الموارد، مما يدعم بناء وتشغيل الشبكة.
تساهم التمويل اللامركزي في توزيع الموارد بكفاءة عالية
استنادًا إلى مفاهيم مثل الرهن، والإقراض، وحمامات السيولة في التمويل اللامركزي، يمكن لشبكة الذكاء الاصطناعي الطرفية إنشاء سوق فعال للموارد الحاسوبية. يمكن للمشاركين تقديم القدرة الحاسوبية من خلال رهن الرموز، وإقراض الموارد غير المستخدمة، أو المشاركة في حمام مشترك للحصول على العوائد المناسبة. تنفذ العقود الذكية هذه العمليات تلقائيًا، مما يضمن توزيع الموارد بشكل عادل وفعال وفقًا للعرض والطلب.
تحديات آلية الثقة اللامركزية
لا يزال إنشاء آلية ثقة لا تتطلب إشرافًا مركزيًا في شبكة أجهزة الحافة الموزعة يمثل تحديًا كبيرًا. تحقق الشبكة المشفرة الثقة من خلال الطرق الرياضية، وتعتبر هذه الآلية القائمة على الحسابات والرياضيات هي المفتاح لتحقيق التفاعلات التي لا تحتاج إلى ثقة، بينما لم تكتمل هذه الخاصية بعد في تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية.
آفاق المستقبل
لا يزال هناك مجال واسع للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي على الحافة. في المستقبل، نتوقع أن نرى الذكاء الاصطناعي على الحافة يصبح جزءًا مهمًا من الحياة في عدة سيناريوهات تطبيقية، مثل مساعدي التعلم المخصصين بشكل كبير، وتقنية التوأم الرقمي، والسيارات ذاتية القيادة، والشبكات الذكية الجماعية، ورفقاء الذكاء العاطفي. ستجلب هذه الابتكارات تأثيرًا عميقًا على حياتنا اليومية، مما يجعلها جديرة بالانتظار والتركيز.