طريقة ألمانية تقلل استهلاك الطاقة في الذكاء الاصطناعي 100 مرة
تاريخ النشر: 12th, July 2025 GMT
نجح فريق بحثي من جامعة ميونخ التقنية في تطوير طريقة جديدة لتدريب الشبكات العصبية الصناعية بدون الحاجة إلى الحوسبة المكثفة المكلفة في الطاقة والموارد.
ووفقا للنتائج التي عُرضت في مؤتمر "نيور آي بي إس 2023" وفي الدراسة المنشورة حديثا، فإن هذه الطريقة الجديدة لا تعتمد على أساليب التحسين التقليدية، بل تتبع نهجا جديدا يجعلها أسرع بنحو 100 مرة، وبالتالي تكون أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة.
ويقول محمد خليف أستاذ علوم الحاسب في الأكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل البحري بمصر في تصريحات حصرية للجزيرة نت "يمكن اعتبار هذه المنهجية تغييرا جذريا، ولكنها لا تزال في بدايتها، إنها أشبه بشخص يفهم جيدا ويعرف أين يبحث ليجد الإجابة، معتمدا على تخمين ذكي، وقد تمثل نقلة من الاعتماد على كمّ البيانات إلى التركيز على نوعية وذكاء عملية التعلم".
أصبحت تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل النماذج اللغوية الضخمة "شات جي بي تي" و"جيميناي" وغيرها جزءا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، وتوفر مراكز البيانات -التي تستهلك كميات هائلة من الطاقة- قدرات الحوسبة والتخزين والنقل اللازمة لعمل تلك النماذج.
وفي ألمانيا وحدها، بلغ هذا الاستهلاك نحو 16 مليار كيلوواط/ ساعة في عام 2020، أي ما يعادل قرابة 1% من إجمالي استهلاك الطاقة في البلاد، ومن المتوقع أن يصل هذا الرقم إلى 22 مليار كيلوواط/ ساعة العام الجاري.
الشبكات العصبية هي الأساس الذي تقوم عليه مهام تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل الترجمة الآلية والتعرف على الصور والنماذج اللغوية الضخمة، وتعمل من خلال مجموعة ضخمة من "العُقد" أو "الخلايا العصبية" الصناعية المترابطة، حيث يتم تمرير الإشارات وتعديلها بناء على "أوزان" محددة.
إعلانوعادة ما تكون عملية "تدريب" هذه الشبكات مكلفة وطويلة، إذ تعتمد على إعطاء الشبكة آلاف أو ملايين الأمثلة، وتحديث الأوزان تدريجيا عبر عمليات حسابية مكررة تتطلب قوة حوسبة هائلة.
وتتم عملية التعلم هذه من خلال وجود نموذج رياضي أو احتمالي في القلب من الشبكة العصبية تتم تغذيته بكميات كبيرة من الأمثلة، ويتعلم النموذج من هذه الأمثلة وينشئ أنماطا أو نماذج داخلية، بحيث إذا واجه بيانات جديدة شبيهة أو مقاربة لهذه الأنماط يستطيع تصنيفها بدقة، بحسب خليف.
ويضيف خليف "يمكن تشبيه ذلك بعملية تعلم الطفل الصغير الذي يكتسب الخبرات والتجارب من خلال ملاحظة وسماع وتكرار الأحداث المحيطة به، مثل تناول الطعام، ومراقبة أفعال والديه وأصدقائه، ومشاهدة التلفزيون، ويكتسب الطفل الخبرات باستمرار، مما يمكنه لاحقا من فهم الأمور بنفسه بناء على المعلومات التي تلقاها سابقا".
وبدلا من توزيع الأوزان في النماذج الرياضية عشوائيا أو تحسينها تكراريا تعتمد الطريقة الجديدة على تحديد النقاط الأكثر تأثيرا في بيانات التدريب، وتحديدا تلك التي تُظهر تغيرات سريعة في القيم أو الفئات، أي ذات التأثير الأقوى، وبالتالي تُستخدم هذه النقاط لتوليد الأوزان مباشرة دون الحاجة إلى التدريب التكراري التقليدي، مما يجعل عملية تحديد الأوزان الضرورية للنموذج تتم بأقل قدر من القدرة الحاسوبية، وهو ما يتيح تدريب الشبكات العصبية بسرعة أكبر وباستهلاك أقل للطاقة.
ومع تعقّد التطبيقات الحديثة -من السيارات ذاتية القيادة والمساعد الذكي إلى الطب الشخصي- يصبح تقليص زمن التدريب واستهلاك الطاقة أولوية، إذ لا تعتمد الطريقة الجديدة على تغذية النموذج بكل الأمثلة الممكنة كما هو الحال في النهج التقليدي.
ويقول خليف "الطريقة الاحتمالية الجديدة أشبه بشخص يستطيع استخدام حدسه وخبراته ليركز على الاحتمالات الأكثر ترجيحا بدلا من تجربة كل شيء، فبدلا من المحاولة في كل الاتجاهات الممكنة يحاول النموذج السير في الاتجاه الصحيح منذ البداية"، وهذا لا يعني فقط تقليل الجهد، بل أيضا تقليل استهلاك الطاقة والموارد وجعل الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة.
وأظهرت تجارب الفريق البحثي أن النموذج الناتج عن هذه الطريقة يحقق دقة مماثلة تقريبا لتلك التي تحصل عليها من خلال التدريب التقليدي، بل ويتفوق عليها في بعض المهام، كما أن الوقت اللازم لبناء الشبكة يمكن أن ينخفض من ساعات أو أيام إلى دقائق أو ثوانٍ دون الحاجة إلى حواسيب فائقة.
حرمان من الذكاء الاصطناعيويقول خليف "من الممكن أن يصبح مجال الذكاء الاصطناعي أكثر شمولا وتنوعا، وأن تتقلص الفجوة بين الدول المتقدمة والدول غير المتقدمة في هذا المجال"، إذ إن واحدة من أهم مزايا هذه المنهجية الجديدة هي ديمقراطيتها، فمن خلال تقليل الحاجة إلى حواسيب عملاقة وشرائح متقدمة وطاقة هائلة تفتح تلك المنهجية الجديدة الأبواب أمام باحثين من جامعات في دول نامية أو حتى أفراد بموارد محدودة للولوج إلى عالم الذكاء الاصطناعي وبناء نماذجهم الخاصة.
إعلانلكن رغم الإمكانيات الواعدة هناك بعض القيود، فحتى الآن لا يمكن استخدام هذه المنهجية بطريقة مباشرة مع بعض أنواع الشبكات العصبية المخصصة لتحليل الصور والفيديوهات والتعرف على الوجوه أو لتلك المخصصة لمعالجة اللغة الطبيعية.
ومع ذلك، يعتقد الباحثون أن النهج الجديد يمكن أن يُستخدم كنقطة انطلاق للتدريب، مما يوفر الوقت والموارد في المراحل الأولى.
ويختم خليف "إذا أثبتت هذه المنهجية نجاحها في التطبيقات الواقعية فبالتأكيد سترغب كل شركة وكل صناعة في استخدامها، كما ستفيد الشركات الصغيرة، وقد تصبح متاحة للاستخدام في المنازل والهواتف المحمولة ولدى الأشخاص العاديين".
إن الجمع بين الكفاءة في الأداء والبساطة في التنفيذ دون التفريط في الدقة هو لب التطوير، ففي عالم يتزايد اعتماده على تقنيات الذكاء الاصطناعي يعد تقليل الأثر البيئي وتوسيع دائرة المشاركة البحثية رهانا حقيقيا على مستقبل أكثر استدامة وعدالة.
ومع استمرار التجارب والتقييمات ربما نجد قريبا نماذج مدعومة بهذه المنهجية في هواتفنا وسياراتنا وحياتنا اليومية بذكاء لا يستهلك الكوكب، بل يخدمه.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حريات دراسات الذکاء الاصطناعی الشبکات العصبیة الطریقة الجدیدة استهلاک الطاقة هذه المنهجیة الحاجة إلى من خلال
إقرأ أيضاً:
الكادحون الجدد في مزارع الذكاء الاصطناعي
هل يساعدك الذكاء الاصطناعي على إنجاز مهامك في العمل؟ إذا كانت إجابتك نعم، فهذا يعني أن مديرك سيتوقعُ منك ما هو أكثر من اليوم فصاعدًا، أكثر مما كنت تقوم به في الأيام الخوالي يا عزيزي الكادح. مع الأسف، إنجازك السريع للتكليفات بمساعدة تشات جي بي تي لن يمنحك الرخصة للعودة إلى البيت قبل نهاية الدوام الرسمي، بل سيغري الشركة بزيادة كم التكليفات الملقاة على عاتقك، لم لا وقد أصبحت تنجزها في وقت أقل، بل وتتباهى بذلك؟! وربما سترسلك إدارة الشركة إلى دورات وورش تدريبية كي تتعلم أشغالًا جديدة لم تكن في يوم من الأيام ضمن المهام التقليدية لتعريفك الوظيفي. سيتسعُ نطاق تعريفك الوظيفي ليشمل وظائف أخرى مع تغير المعنى التقليدي للوظائف في كل القطاعات. كل ذلك لأنك أصبحت إنسانًا مُطوَرًا بنظر أرباب العمل، إنسانًا «أذكى» مما كنت عليه، ولذلك صار عليك أن تنتج أكثر مما كنت تنتجه خلال ساعات العمل المنصوص عليها في العقد.
تذكَّر، هناك من يربح أكثر لأنك تستخدم الذكاء الاصطناعي، عزيزي الكادح. أنت منذ الآن إنسان مُلحق بأدوات مساعدة، إنسان معدَّل بالآلة لصالح هذه الخدمة. سيرتفع من معدل إنتاجيتك الفردية خلال ساعات العمل بما يؤدي لرفع معدل إنتاجية الشركة في المحصلة، لكنك لن تعود إلى البيت قبل الخامسة مساءً في الغالب، يؤسفني تعكير المسرات.
باعتمادك واعتمادهم على مساعدة الذكاء الاصطناعي، والذي بات مسألة منتهيةً لا مفرَّ منها، يُقدم الكادحون الجدد حول العالم أدلة يومية من واقع العمل على أنهم أرقام زائدة يمكن الاستغناء عنها ما دام الذكاء الاصطناعي يعمل بهذا القدر من السرعة والكفاءة. ما الذي يمنع ذلك ما دام المنطقُ الرأسمالي الذي تعمل به الشركات يرى الذكاء الاصطناعي أكثر طاعة ومطواعية بخلاف البشر، فإنهم مماطلون وعنيدون، ومجبولون على حب السجال دائمًا حول كل صغيرة وكبيرة، كما أنهم يبدون استعدادًا فطريًا للمقاومة، وهذا أكثر ما يرهق العقلية السلطوية التي تُدار بها المؤسسات.
الأدلة تتزايد كل يوم على الطريقة التي يعمق بها الذكاء الاصطناعي غياب العدالة والمساواة في بيئات العمل. ننسى أحيانًا ونحن نمدح دوره في مساعدتنا على إنجاز مهام لا نتقنها، أن هناك شخصًا سهر وكابد لسنوات من أجل تعلم تلك المهارات اللازمة التي لا نملكها. بهذا المعنى فإن الذكاء الاصطناعي يضع المؤهل وغير المؤهل متساويين على خط السباق، ويعزز من إمكانية نجاح المواهب المزيفة على حساب المواهب الحقيقية المصقولة بتعب الزمن. نرى ذلك عيانًا ونعايشه في معسكرات الإنتاج الرأسمالي، المريضة من قبل بحمى التنافسية غير العادلة، وقد أصبحت اليوم بيئات أكثر عدوانية لا فرصَ فيها إلا للانتهازيين الشطَّار الذين يُفضلون الطرق المختصرة على مشقة التعليم المضني والممل.
في سياق هذا التحول المخيف تدخل الرأسمالية عصرها الجديد مع ثورة الذكاء الاصطناعي، حيث تغدو الشركات الكبرى نموذجًا للدكتاتوريات العصرية في صورة تتجاوز وتقهر حتى دكتاتورية الدولة التقليدية. لا تتوانى هذه الدكتاتوريات الرأسمالية عن تطبيق المقولة الاستعمارية المجرَّبة «فرّق تسد»، وذلك عبر إحلال الذكاء الاصطناعي محل العامل البشري، أو من خلال تسليطه رقيبًا عتيدًا على سلوك الموظفين، فيتتبع بياناتهم الخاصة ويراقب ويحلل طبيعة التواصل فيما بينهم كي يمنع أي حالة من التكتل أو الفعل الجماعي المقاوم. ففي بيئات الإنتاج المراقبة بالحسَّاسات والكاميرات الذكية يُطور الذكاء الاصطناعي آليات الرقابة على السلوك والأجساد، والتي بلغت تطبيقاتها في كبريات الشركات العالمية إلى حد تثبيت أنظمة لمراقبة الوقت خارج المهمة (Time off task) فأي شرود أو سهو عن المهمة قد يُعرض الموظف لعقوبة الخصم.
بات واضحًا أن التاريخ ينساق لصدامٍ حتمي بين الإنسان ووحش الآلة. فهل يُنذر هذا التحول بثورة عمَّالية على استبداد الذكاء الاصطناعي يمكن أن نشهدها في المستقبل؟ إعجاب الأفراد اللاواعي بمساهمة الذكاء الاصطناعي في تسهيل وتسريع أنشطتهم الوظيفية يشي بإذعانٍ متمادٍ، ويجعل من التنبؤ بثورة عمَّالية على هذا الاستبداد فرضية مكبرة. ولكن هل يمكن التفكير بأساليب مقاومة بطيئة إلى ذلك الحين؟ في بيئة سلطوية مطلقة تقوم على تفكيك العلاقات وبتر الصلات الحميمة، وعلى تفتيت الجماعة البشرية إلى أفراد معزولين ومراقبين كل على حدة، لا أرى سوى «المماطلة» خيارًا أخيرًا للمقاومة الفردية بالنسبة للكادحين الجدد.
سالم الرحبي شاعر وكاتب عُماني
بتكلفة 1.7 مليون ريال.. افتتاح مدرسة الشيخ جاعد بن خميس الخروصي بجنوب الباطنة