نشرت صحيفة "نيويورك تايمز" تقريرًا يسلط الضوء على كيفية نجاح شركة "ديب سيك" الصينية الناشئة في بناء أحد أقوى أنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم باستخدام عدد أقل بكثير من الرقائق الحاسوبية مقارنة بالشركات الكبرى.

وقالت الصحيفة، في هذا التقرير الذي ترجمته "عربي21"، إن شركات الذكاء الاصطناعي عادة ما تقوم بتدريب روبوتات الدردشة الآلية الخاصة بها باستخدام أجهزة كمبيوتر عملاقة مزودة بـ16,000 شريحة متخصصة أو أكثر، لكن شركة "ديب سيك" قالت إنها تحتاج إلى حوالي 2,000 شريحة فقط.



وأوضح مهندسو الشركة بالتفصيل في ورقة بحثية؛ فقد استخدمت الشركة الناشئة العديد من الحيل التكنولوجية لتقليل تكلفة بناء نظامها؛ حيث احتاج مهندسوها إلى حوالي 6 ملايين دولار فقط من قوة الحوسبة الخام، أي ما يعادل عُشر ما أنفقته شركة ميتا في بناء أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.


كيف يتم بناء تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
وأوضحت الصحيفة أن تقنيات الذكاء الاصطناعي الرائدة تعتمد على ما يسمى بالشبكات العصبية، وهي أنظمة رياضية تتعلم مهاراتها من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات.

وتقضي أقوى الأنظمة شهورًا في تحليل جميع النصوص الإنجليزية على الإنترنت، بالإضافة إلى العديد من الصور والأصوات والوسائط المتعددة الأخرى، مما يتطلب كميات هائلة من القدرة الحاسوبية.

 وقد أدرك باحثو الذكاء الاصطناعي منذ حوالي 15 سنة أن رقائق الكمبيوتر المتخصصة التي تسمى وحدات معالجة الرسومات تعد وسيلة فعالة للقيام بهذا النوع من تحليل البيانات، وقد صممت شركات مثل شركة إنفيديا هذه الرقائق لعرض رسومات ألعاب الفيديو على الكمبيوتر في الأصل، ولكن وحدات معالجة الرسومات كانت لديها القدرة أيضًا على تشغيل العمليات الحسابية التي تدعم الشبكات العصبية.

ومع قيام الشركات بتعبئة المزيد من وحدات معالجة الرسومات في مراكز بيانات الحواسيب الخاصة بها، أصبح بإمكان أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل المزيد من البيانات.

ولكن أفضل وحدات معالجة الرسومات تكلف حوالي 40,000 دولار، وتحتاج إلى كميات هائلة من الكهرباء.

كيف تمكنت "ديب سيك" من خفض التكاليف؟
أشارت الصحيفة إلى أن أبرز ما فعلته الشركة هو اعتمادها على طريقة تسمى "خليط الخبراء".

وقد كانت الشركات سابقًا تنشئ شبكة عصبية واحدة تتعلم جميع الأنماط في جميع البيانات الموجودة على الإنترنت، وكان ذلك مكلفا لأنه يتطلب كميات هائلة من البيانات للتنقل بين رقاقات وحدة معالجة الرسومات.

ومن خلال طريقة "خليط الخبراء"، حاول الباحثون حل هذه المشكلة عن طريق تقسيم النظام إلى العديد من الشبكات العصبية، وهكذا يكون هناك 100 من هذه الأنظمة "الخبيرة" الأصغر حجمًا، ويمكن لكل منها التركيز على مجاله الخاص.

لقد عانت العديد من الشركات لتنفيذ هذه الطريقة، لكن شركة "ديب سيك" تمكنت من القيام بذلك بشكل جيد؛ حيث قامت بإقران تلك الأنظمة "الخبيرة" الأصغر حجمًا مع نظام "عام".

فقد كانت الأنظمة الخبيرة لا تزال بحاجة إلى تبادل بعض المعلومات مع بعضها البعض، وكان بإمكان النظام "العام" المساعدة في تنسيق هذه التفاعلات بينها.

وأضافت الصحيفة أن هذا ليس الشيء الوحيد الذي قامت به "ديب سيك"؛ حيث أتقنت أيضًا خدعة بسيطة تتضمن الكسور العشرية التي يمكن لأي شخص يتذكر درس الرياضيات في المدرسة الابتدائية أن يفهمها.


واستخدمت الشركة طريقة تبسيط الأرقام التي يستخدمها دارسو الرياضيات عند التعامل مع الأرقام التي لا تنتهي مثل رمز باي، والذي يُشار إليه أيضًا بـ π، وهو عدد لا ينتهي أبدًا: 3.14159265358979…
يمكن استخدام باي لإجراء عمليات حسابية مفيدة، ولكن عند إجراء هذه الحسابات، يمكنك اختصار باي إلى بضعة أعداد عشرية فقط: 3.14.

وقد قامت "ديب سيك" بشيء مماثل - ولكن على نطاق أوسع بكثير - في تدريب تقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

وبيّنت الصحيفة أن العمليات الحسابية التي تسمح للشبكة العصبية بتحديد الأنماط في النص هي في الحقيقة مجرد عمليات ضرب، الكثير والكثير من عمليات الضرب.

وعادة ما تقوم الرقائق بضرب الأرقام التي تتناسب مع 16 بت من الذاكرة، لكن "ديب سيك" ضغطت كل رقم في 8 بتات فقط من الذاكرة، أي أنها اقتطعت عدة كسور عشرية من كل رقم.

وهذا يعني أن كل عملية حسابية كانت أقل دقة، لكن ذلك لم يكن مهمًا لأن العمليات الحسابية كانت دقيقة بما فيه الكفاية لإنتاج شبكة عصبية قوية جدًا.

وتابعت الصحيفة بأن الشركة أضافت خدعة أخرى؛ حيث اتخذ مهندسوها مسارًا مختلفًا عند ضرب الأرقام معًا بعد ضغطها، فعند تحديد إجابة كل مسألة ضرب، كانوا يقومون بتمديد الإجابة عبر 32 بت من الذاكرة، أي أنهم احتفظوا بالعديد من الكسور العشرية، مما جعل الإجابة أكثر دقة.

لقد أظهر مهندسو "ديب سيك" في ورقتهم البحثية أنهم كانوا بارعين جدًا في كتابة التعليمات البرمجية الحاسوبية المعقدة للغاية التي تخبر وحدات معالجة الرسومات بما يجب القيام به، وكانوا على مقدرة من جعل هذه الرقائق المزيدة أكثر كفاءة.

ورغم أن قليلًا من الناس يملكون هذا النوع من المهارة، لكن مختبرات الذكاء الاصطناعي الجادة لديها المهندسين الموهوبين اللازمين لمضاهاة ما قامت به "ديب سيك"، وربما يستخدم بعضهم الحيل نفسها بالفعل.


لكن من الواضح أن الكثيرين فوجئوا بعمل "ديب سيك"، وهذا لأن ما قامت به الشركة الناشئة ليس بالأمر السهل؛ فالتجارب اللازمة للتوصل إلى إنجاز كهذا تكلف ملايين الدولارات - إن لم يكن المليارات - من الطاقة الكهربائية.

وقد أشار العديد من النقاد إلى أن مبلغ الـ 6 ملايين دولار الذي أنفقته الشركة لم يغط سوى تدريب النسخة النهائية من النظام، وقال مهندسو "ديب سيك" في ورقتهم البحثية إنهم أنفقوا أموالاً إضافية على الأبحاث والتجارب قبل إجراء التدريب النهائي، ولكن الأمر نفسه ينطبق على أي مشروع متطور للذكاء الاصطناعي.

وختمت الصحيفة بأن شركة "ديب سيك" خاطرت مخاطرة أتت بثمارها، ومع مشاركة الشركة الصينية الناشئة لأساليبها مع باحثين آخرين في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن حيلها التكنولوجية ستقلل تكلفة بناء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.

المصدر: عربي21

كلمات دلالية: سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا الصينية الذكاء الاصطناعي خفض التكاليف الصين الذكاء الاصطناعي ديبسيك خفض التكاليف المزيد في تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا سياسة سياسة تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا سياسة اقتصاد رياضة صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة الذکاء الاصطناعی کمیات هائلة من العدید من دیب سیک

إقرأ أيضاً:

ارتفاع هائل في استهلاك الطاقة بسبب الذكاء الاصطناعي.. ما الحل؟

الجديد برس| نشر أليكس دي فريس-غاو، طالب الدكتوراه في معهد الدراسات البيئية بجامعة أمستردام، مقالة في مجلة Joule تناول فيها حجم استهلاك الكهرباء الناتج عن تشغيل تطبيقات  الذكاء الاصطناعي، لا سيما عند الاستجابة لاستفسارات المستخدمين. واستعرض فريس-غاو في ورقته البحثية كيفية حساب استهلاك الطاقة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي على  المستوى العالمي، سواء في الماضي أو الحاضر، كما قدّم تقديرات مستقبلية محتملة. وأشار الباحث إلى أنّ مطوّري نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مثل ChatGPT اعترفوا خلال السنوات الأخيرة بالحاجة إلى طاقة حاسوبية هائلة لتشغيل أنظمتهم، وهو ما دفع بعضهم إلى توليد الكهرباء بأنفسهم لتلبية هذه المتطلبات المتزايدة. لكنه أوضح أنّ الشركات أصبحت أقل شفافية خلال العام الماضي بشأن حجم الطاقة التي تستهلكها، وهو ما حفّزه على إجراء دراسة تقديرية شاملة، وفقاً لموقع Tech Xplore. التأثير على استهلاك الطاقة في مراكز البيانات تُعتبر مراكز البيانات للذكاء الاصطناعي بالفعل مستهلكاً كبيراً للكهرباء نظراً للطلب المتزايد على موارد الحوسبة في العصر الرقمي الحالي. وتُفاقم إضافة أحمال عمل الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة، حيث تتطلب أنظمتها طاقة أكبر للعمل بكفاءة. ووفقاً لدراسات حديثة، يمكن أن تستهلك أحمال عمل الذكاء الاصطناعي طاقة تصل إلى خمسة أضعاف طاقة أحمال العمل التقليدية في مراكز البيانات.  الذكاء الاصطناعي يستهلك كهرباء بحجم دولة خلال دراسته استند دي فريس-غاو إلى تحليل الرقائق التي تصنعها شركة تايوان لصناعة أشباه الموصلات، المزوّد الرئيس لشركات مثل إنفيديا. كما اعتمد على تقارير أرباح وتحليلات خبراء بارزين، بالإضافة إلى بيانات حول الأجهزة التي تمّ شراؤها واستخدامها في بناء  مراكز البيانات . واستكمل تقديراته من خلال مراجعة المعلومات المتاحة علناً حول استهلاك الكهرباء للأجهزة المستخدمة في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وقدّر دي فريس-غاو أنّ مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي سيستهلكون نحو 82 تيراواط/ساعة من الكهرباء خلال عام 2024، وهو ما يعادل تقريباً استهلاك دولة بحجم سويسرا. وأجرى دي فريس-غاو حسابات إضافية لتقدير تأثير استمرار النمو السريع، مع افتراض تضاعف الطلب على الذكاء الاصطناعي خلال الأشهر المتبقية من العام. وبناءً على هذه التقديرات، توصل إلى أنه قد تستهلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي نصف إجمالي الكهرباء المستخدمة في  مراكز البيانات حول العالم. ورأت الدراسة أنه يجب على مشغلي مراكز البيانات وشركات التكنولوجيا وصانعي السياسات العمل معاً لوضع حلول مستدامة توازن بين الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي وضرورة الحد من استهلاك الطاقة وتأثيره البيئي. من خلال الاستثمار في تقنيات توفير الطاقة، وتحسين إدارة أعباء العمل، واعتماد مصادر الطاقة المتجددة، يمكن ضمان استمرار تطور الذكاء الاصطناعي دون المساس باستدامة البنية التحتية للبيانات. ورغم الفوائد الكبيرة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في رفع مستوى الكفاءة، إلّا أنّ ارتفاع استهلاكه للطاقة يثير  مخاوف بيئية  متزايدة. ومع ذلك، يمكن تحقيق توازن بين التطور التكنولوجي والاستدامة من خلال تبني تقنيات أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة، وتحسين إدارة أعباء العمل، والاعتماد بشكل أكبر على مصادر الطاقة المتجددة، وفقاً لما ذكره موقع Life Technology.

مقالات مشابهة

  • أكاديمي: دقة اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي تتجاوز 90%  
  • ميتا تتعاون مع أوكلي لإطلاق نظارات الذكاء الاصطناعي
  • ما كمية الطاقة التي يستهلكها الذكاء الاصطناعي لتقديم إجابة واحدة؟
  • هكذا سيهيمن الذكاء الاصطناعي على المهن بحلول 2027
  • مساعد الذكاء الاصطناعي بواتساب يسرب رقم هاتف أحد المستخدمين
  • “آبل”: الذكاء الاصطناعي يفتقر للتفكير العميق
  • دراسة: استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة يؤثر سلبًا في نشاط الدماغ
  • أبل تدرس الاستحواذ على Perplexity AI لتعويض تأخرها في سباق الذكاء الاصطناعي
  • خبراء يحذرون: الذكاء الاصطناعي ليس بديلًا آمنا للعلاج النفسي
  • ارتفاع هائل في استهلاك الطاقة بسبب الذكاء الاصطناعي.. ما الحل؟