كيف تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي في الهواتف؟
وحدات معالجة الرسوميات لتشغيل الشبكات العصبية الاصطناعية (Getty)
تحتوي الهواتف الذكية على تطبيقات تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، كالمساعدات الصوتية (سيري، كورتانا، غوغل ناو)، والتي تقوم بتنفيذ أوامر المستخدم، حيث تعتمد هذه التطبيقات على تقنيات معقدة للذكاء الاصطناعي تقوم بالتعرف على لغتنا وتحليلها في وقت آني ومتزامن.
ويعد الاتصال بشبكة الإنترنت خلال تشغيل هذا النوع من التطبيقات على الهواتف الذكية خطوة ضرورية، حيث لا يمكن حالياً الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي، في حالة عدم وجود اتصال بين الهاتف وخوادم الحوسبة السحابية التي يتم على مستواها تحليل البيانات ومعالجتها ليتم إرسالها مجدداً للمستخدم، نظراً لأن هذه العملية تستنزف الموارد الطاقية لبطارية الهاتف، إلى حد أنها لم تكن قادرة على الصمود لأكثر من بضع دقائق في حالة تم تنفيذها على مستوى المعدات الداخلية.
وللتغلب على هذا الأمر، قام فريق من الباحثين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بالولايات المتحدة الأميركية بتطوير وحدة معالجة رسوميات (GPU) تستهلك الطاقة عشر مرات أقل من التي تستهلكها المعالجات الحالية، وهو ما يعني أننا بصدد دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية من دون الحاجة إلى الاتصال بخوادم الشبكة العنكبوتية.
ويتم عادة استخدام وحدات معالجة الرسوميات في تشغيل ألعاب الفيديو ثلاثية الأبعاد التي تستلزم قدرات عالية، سواء على الحواسيب أو الهواتف الذكية، إلا أن الأبحاث الأخيرة، أكدت أن بإمكاننا استخدام هذه المعالجات لتشغيل الشبكات العصبية الاصطناعية التي تقوم على أساسها خاصية التعلم العميق (deep learning).
ويحتوي المعالج الذي أطلق عليه اسم Eyeriss على 168 نواة، كما أنه يتميز بهندسة تحاكي الشبكات العصبية لدماغ الإنسان، وهو ما سيتيح للهواتف الذكية، الروبوتات، وكذلك للسيارات ذاتية القيادة تشغيل تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل عن الخوادم.
ويتوفر معالج Eyeriss على ذاكرة خاصة بكل نواة، على عكس وحدات معالجة الرسوميات التقليدية، التي تحتوي على ذاكرة مركزية واحدة تشترك فيها مختلف النوى، وهو ما سيمكن كل نواة من نقل البيانات إلى النواة المجاورة، من دون الحاجة إلى المرور عبر الذاكرة المركزية، وهي عملية شبيهة إلى حد كبير بالطريقة التي تتواصل بها الشبكات العصبية.
وقام الباحثون بعرض هذا الابتكار الجديد في المؤتمر العالمي للدوائر ذات الحالة الصلبة (ISSCC)، حيث تمكن هذا المعالج من تشغيل تطبيق للتعرف على الصور يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولم يحدد بعد موعد تسويق هذا النوع من الوحدات الرسومية.
وتجدر الإشارة إلى أن بعض الشركات المتخصصة في صناعة وحدات معالجة الرسوميات، مثل "إنفيديا" و"كوالكوم" سبق لهما وأن كشفا، خلال معرض الإلكترونيات الاستهلاكية CES -الذي عقد في مدينة لاس فيجاس مطلع السنة الجارية- عن شرائح مشابهة تستخدم تقنيات التعلم العميق.
وتعرف تقنيات الذكاء الاصطناعي، خلال الفترة الأخيرة، اهتماماً متزايداً خصوصاً بعد تفوق برنامج AlphaGo الذي طورته شركة غوغل على بطل أوروبا في لعبة Go، وهو ما يعكس مدى قدرة هذه التقنيات على مضاهاة الذكاء البشري.
اقرأ أيضاً: من "أيفون" إلى "غالاكسي"....تعرفوا إلى الهواتف المنتظرة لعام 2016
ويعد الاتصال بشبكة الإنترنت خلال تشغيل هذا النوع من التطبيقات على الهواتف الذكية خطوة ضرورية، حيث لا يمكن حالياً الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي، في حالة عدم وجود اتصال بين الهاتف وخوادم الحوسبة السحابية التي يتم على مستواها تحليل البيانات ومعالجتها ليتم إرسالها مجدداً للمستخدم، نظراً لأن هذه العملية تستنزف الموارد الطاقية لبطارية الهاتف، إلى حد أنها لم تكن قادرة على الصمود لأكثر من بضع دقائق في حالة تم تنفيذها على مستوى المعدات الداخلية.
وللتغلب على هذا الأمر، قام فريق من الباحثين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بالولايات المتحدة الأميركية بتطوير وحدة معالجة رسوميات (GPU) تستهلك الطاقة عشر مرات أقل من التي تستهلكها المعالجات الحالية، وهو ما يعني أننا بصدد دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية من دون الحاجة إلى الاتصال بخوادم الشبكة العنكبوتية.
ويتم عادة استخدام وحدات معالجة الرسوميات في تشغيل ألعاب الفيديو ثلاثية الأبعاد التي تستلزم قدرات عالية، سواء على الحواسيب أو الهواتف الذكية، إلا أن الأبحاث الأخيرة، أكدت أن بإمكاننا استخدام هذه المعالجات لتشغيل الشبكات العصبية الاصطناعية التي تقوم على أساسها خاصية التعلم العميق (deep learning).
ويحتوي المعالج الذي أطلق عليه اسم Eyeriss على 168 نواة، كما أنه يتميز بهندسة تحاكي الشبكات العصبية لدماغ الإنسان، وهو ما سيتيح للهواتف الذكية، الروبوتات، وكذلك للسيارات ذاتية القيادة تشغيل تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل عن الخوادم.
ويتوفر معالج Eyeriss على ذاكرة خاصة بكل نواة، على عكس وحدات معالجة الرسوميات التقليدية، التي تحتوي على ذاكرة مركزية واحدة تشترك فيها مختلف النوى، وهو ما سيمكن كل نواة من نقل البيانات إلى النواة المجاورة، من دون الحاجة إلى المرور عبر الذاكرة المركزية، وهي عملية شبيهة إلى حد كبير بالطريقة التي تتواصل بها الشبكات العصبية.
وقام الباحثون بعرض هذا الابتكار الجديد في المؤتمر العالمي للدوائر ذات الحالة الصلبة (ISSCC)، حيث تمكن هذا المعالج من تشغيل تطبيق للتعرف على الصور يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولم يحدد بعد موعد تسويق هذا النوع من الوحدات الرسومية.
وتجدر الإشارة إلى أن بعض الشركات المتخصصة في صناعة وحدات معالجة الرسوميات، مثل "إنفيديا" و"كوالكوم" سبق لهما وأن كشفا، خلال معرض الإلكترونيات الاستهلاكية CES -الذي عقد في مدينة لاس فيجاس مطلع السنة الجارية- عن شرائح مشابهة تستخدم تقنيات التعلم العميق.
وتعرف تقنيات الذكاء الاصطناعي، خلال الفترة الأخيرة، اهتماماً متزايداً خصوصاً بعد تفوق برنامج AlphaGo الذي طورته شركة غوغل على بطل أوروبا في لعبة Go، وهو ما يعكس مدى قدرة هذه التقنيات على مضاهاة الذكاء البشري.
اقرأ أيضاً: من "أيفون" إلى "غالاكسي"....تعرفوا إلى الهواتف المنتظرة لعام 2016
