مايكروسوفت تطور أنظمة ذكاء صناعي تلائم Raspberry Pi
اكتشف وتسوق أفضل مجموعة من المنتجات التقنية وأسلوب الحياةواحصل على خصم 10% على طلبك الأول من متجر سماعة باستخدام الكوبون
TECH1
لا يختلف اثنان على أن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة هما من الأنظمة المعقدة للغاية، حيث غالباً ما نرى تطبيقهما في أجهزة كبيرة وقوية وذلك لتتمكن هذه الأنظمة من تحليل البيانات والاحتمالات والتوصل لحلول أفضل أو تنفيذ الغاية المطلوبة منها.
يُعد هذا هو السبب الرئيسي في اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة على أجهزة استشعار لجمع المُدخلات، في حين أن أجهزة حاسوب قوية أخرى تقوم بتحليل هذه المُدخلات وإعطاء المخرجات أي النتائج، هذه هي طريقة عمل معظم الأجهزة المبنية على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في عصرنا الحالي مثل Siri الخاصة بشركة أبل و Alexa الخاصة بشركة أمازون، بينما تعمل أنظمة IBM Watson على تنفيذ مهام هذه الأنظمة من التحليل والتعلم وغيرها، على الرغم من ذلك، لا يزال التحدي القائم هو تصميم أجهزة إنترنت الأشياء لتتصل بأنظمة الذكاء الاصطناعي حتى بعد انقطاع الاتصال بالإنترنت.
يقول الباحث البارز في شركة مايكروسوفت مانيك فارما: “الفكرة المهيمنة حتى الآن أن أجهزة الاستشعار غبية للغاية”. يقوم الآن فريق الباحث فارما في الهند وفريق آخر تابع لمايكروسوفت من واشنطن بالعمل على بحث مهم للغاية بقيادة الباحث Ofer Dekel، هذا البحث يتناول كيفية ضغط الشبكات العصبية، ونقاط الاشتباك العصبية لأنظمة تعلُم الآلة والذكاء الاصطناعي لكي تعمل على حاسوب راسبيري باي والذي يبلغ سعره 10 دولارات أمريكية.
راسبيري باي هي حاسوب منخفض التكلفة يبلغ حجمه حجم بطاقة الائتمان ويحتوي على الكثير من الإمكانيات والمُدخلات ولكن بدون شاشة (أي يجب توصيله بشاشة خارجية)، وهو أيضاً حاسوب مفتوح المصدر يُمكِن نشره وتداوله في أي مكان.
في وقت سابق، أعلنت شركة أبل في المؤتمر العالمي للمطورين العالميين عن إنشاءها واجهة برمجة جديدة لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، هذه الواجهة ستُمكّن المطورين من إضافة أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة إلى تطبيقاتهم عن طريق كتابة القليل من السطور البرمجية. يُمكّن نظام أبل الجديد المطورين من تطوير تطبيقاتهم باستخدام الأدوات والمكتبات البرمجية التي تقدمها أبل فقط، حيث يقوم النظام بتحويل الكود ليعمل على أنظمة الذكاء الاصطناعي تلقائياً.
في حالة شركة أبل، هذه الأنظمة ستكون بداخل أجهزة سعرها 700 دولار أمريكي وتحتوي على معالجات قوية للغاية إذا ما قورنت بمعالجات حواسب راسبيري باي. ولكن، هذا لا ينفي على الإطلاق أن جميع الشركات العملاقة في الوقت الحالي تحاول تدعيم أجهزتها وتطبيقاتها بأنظمة الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تقليل الاعتماد على مساحات ضخمة من البيانات لتحليلها.
ويقول فارما في البيان الذي تم نشره على مدونة مايكروسوفت: “إذا كنت تقود سيارتك على الطريق السريع وفقدت الاتصال بالإنترنت وأنت لا تريد أن تفقد الاتصال بأنظمة الذكاء الاصطناعي، في الواقع، هذا هو أكثر موقف قد تحتاج فيه البقاء متصلاً بهذه الأنظمة”.
هذا البحث بإمكانه أن يُنتِج وحدات صغيرة يمكنها التعلم من المواقع الجغرافية، النوايا، بيانات الجهاز والأفعال. على المدى القريب، فإنها لن تكون حلاً فعالاً لجميع المهمات، على سبيل المثال، تصنيع علاجات جديدة لمرض السرطان والتي تعمل عليه حالياً أنظمة IBM Watson.
بالنسبة لمايكروسوفت، فإن تدعيم حواسيب راسبيري باي بالذكاء الاصطناعي هي فقط المحاولة الأولى لضغط الشبكات العصبية للعمل على وحدات تحكم متنقلة صغيرة الحجم. وللوصول لهذه الغاية ينبغي أن تكون وحدات الذكاء الاصطناعي أصغر بحوالي 10 الآف مرة وهي المشكلة التي يحاول الفريق إيجاد حل لها في الوقت الحالي.
في هذه الأثناء، أصدرت مايكروسوفت معاينات للخوارزميات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التي تحاول دمجها مع حواسيب راسبيري باي على موقع GitHub، حيث يُمكِن للمطورين تجربة الخوارزميات وتشغيلها على حواسيب راسبيري باي 3 وراسبيري باي Zero.
في نهاية المطاف، هذا البحث يُعد جزءاً من استراتيجية مايكروسوفت لنشر الذكاء الاصطناعي، حيث ذكر الرئيس التنفيذي للشركة ساتيا ناديلا في وقت سابق أن الشركة تأمل أن ترى هذه المعالجات والحواسيب الصغيرة متداخلة في حياتنا بكل تفاصيلها بدايةً مكاتبنا إلى الملابس التي نرتديها.
