عندما يتحدث كثيرون عن الذكاء الاصطناعي، فإن أول ما يخطر ببالهم هو وحدات معالجة الرسومات (GPU) والخوادم السحابية ومراكز البيانات الضخمة📖.
وهذا جعلني أفكر في سؤال:
إذا كانت المهام بسيطة نسبيًا، مثل تصنيف رسائل البريد الإلكتروني أو مراجعة المحتوى، فهل نحتاج حقًا إلى الاستعانة بخوادم ضخمة في كل مرة؟
صادفت مؤخرًا عرضًا توضيحيًا لـ Laya AI من @Acurast، ولاحظت توجهًا مثيرًا للاهتمام: فالهواتف القديمة لا تستطيع المساهمة بقدرتها الحاسوبية عبر شبكة Acurast فحسب، بل يمكنها أيضًا استخدام هذه القدرة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرةً!
وهذا يعني أن قيمة الهاتف قد لا تقتصر على كونه عقدة في الشبكة، بل يمكنه أيضًا المشاركة في تنفيذ مهام فعلية للذكاء الاصطناعي.
Laya هو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر، وقد أُطلقت له عدة عروض تجريبية عبر الإنترنت، تغطي أنواعًا مختلفة من سيناريوهات اتخاذ القرار:
➣ الثعبان: تحديد الخطوة التالية بناءً على حالة اللعبة.
➣ تصنيف البريد الإلكتروني: تحديد ما إذا كان ينبغي وضع البريد في صندوق الوارد أو البريد العشوائي أو رسائل التصيد الاحتيالي.
➣ الإشراف على المحادثات: التعرّف على الرسائل غير المرغوب فيها ومحتوى الاحتيال والخطاب غير اللائق.
➣ فحص أمان المطالبات: تحديد ما إذا كان الإدخال يتضمن هجومًا يحاول تجاوز قواعد أمان الذكاء الاصطناعي.
تشترك هذه العروض التجريبية في أمر واحد: ليس من الضروري أن ينشئ الذكاء الاصطناعي نصًا طويلًا في كل مرة؛ إذ يمكنه أيضًا اتخاذ قرار من بين الخيارات المتاحة وفقًا للوضع الراهن.
وفقًا للمعلومات الرسمية، يمكن تشغيل Laya مباشرةً على هواتف أندرويد ضمن شبكة Acurast، وإجراء الاستدلال باستخدام وحدة المعالجة المركزية. وتستغرق كل عملية اتخاذ قرار نحو 0.2 ثانية على الأجهزة الأفضل أداءً.
وهذا يدفعني إلى التساؤل: هل تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي خوادم ضخمة كي تُنجز؟
لا تزال وحدات معالجة الرسومات ضرورية للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. لكن مهامًا مثل تصنيف البريد العشوائي والإشراف على المحتوى والفحوص الأمنية البسيطة لا تتطلب بالضرورة الاستعانة بنموذج ضخم في كل مرة.
إذا أمكن توزيع هذه المهام على هواتف مختلفة، فقد تتحول الأجهزة غير المستخدمة إلى جزء من تطبيق عملي، بدلًا من أن تظل مجرد عقدة في الشبكة.
بالطبع، لا يعني هذا أن الهواتف أصبحت قادرة على استبدال الخوادم التقليدية.
كما أشارت المعلومات الرسمية إلى محدودية Laya: فاختبار تصنيف البريد الإلكتروني ليس دقيقًا بنسبة 100%، وقد تؤدي المدخلات المعقدة أو العدائية إلى أخطاء في أحكام النموذج، فضلًا عن محدودية حجم المهام التي يمكن لهاتف واحد معالجتها.
لذلك، ما يهمني أكثر ليس الادعاء المثير بأن «الهواتف قادرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي»، بل السؤال التالي:
عندما تشارك هذه الأجهزة الموزعة فعليًا في الحوسبة، هل يستطيع المطورون الاستفادة منها لإنجاز مهام ذات قيمة حقيقية؟
بالنسبة إلى #Acurast، قد يكون هذا الأمر أجدر بالاهتمام على المدى الطويل من مجرد زيادة عدد العقد.
إذا كنت ترغب أيضًا في الاطلاع على النتائج، يمكنك تجربة عرض Laya الرسمي عبر الإنترنت 👇:
laya.acurast.com
