كيف يختار Spotify الأغاني لقائمة التشغيل “Discover Weekly؟” لماذا يعتبر فلتر البريد العشوائي في Gmail فعالًا جدًا؟
الجواب هو نوع من الذكاء الاصطناعي المعروف باسم الشبكات العصبية العميقة، تعتبر هذه الشبكات جيدة جدًا في التعرف على البيانات وتصنيفها، لكنها تميل إلى استخدام الكثير من طاقة الحوسبة والذاكرة لتشغيلها كثيرًا؛ للعمل بسرعة على شيء مثل هاتفك الذكي العادي.
لقد أثبت الباحثون الآن في “Northeastern” طريقة لتشغيل شبكات عصبية عميقة على الهاتف الذكي، باستخدام هذه الطريقة يمكن للشبكات تنفيذ المهام بسرعة تصل إلى 56 مرة عما كان في السابق، دون أن تفقد الدقة.
يقول “يانزي وانج Yanzhi Wang” -أستاذ مساعد في الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسبات في جامعة “نورث إيسترن Northeastern”-: “من الصعب على الناس تحقيق التنفيذ الفعلي للشبكات العصبية على هاتف ذكي، ولكن يمكننا أن نجعل معظم تطبيقات التعلم العميق تعمل في الوقت الفعلي.”
عادةً يجب أن يكون الجهاز المحمول متصلًا بالإنترنت حتى يتمكن من الوصول إلى شبكة عصبية عميقة، يجمع الهاتف البيانات، ولكن تتم المعالجة على خوادم بعيدة، ولهذا السبب لا يمكنك التحدث إلى “Siri” عندما يكون جهاز “آيفون iPhone” الخاص بك في وضع الطائرة.
ابتكر وانج وزملاؤه طريقة لتقليص حجم نموذج الشبكة العصبية وإنشاء رمز تلقائيًا لتشغيله بكفاءة أكبر، يمكن أن يسمح هذا العمل بتنفيذ الشبكات العصبية العميقة في الأجهزة التي قد لا يكون لديها اتصال ثابت بالإنترنت.
يقول وانج: “هناك الكثير من الأشياء التي تحتاج إلى ذكاء اصطناعي، مثل: الأجهزة الطبية، وأجهزة يمكن ارتداؤها، وأجهزة استشعار، وكاميرات ذكية. كل هذه الأشياء تحتاج إلى شيء يعزز الاعتراف والتجزئة والتتبع والمراقبة والعديد من الأشياء، لكنها محدودة حاليًا.”
يُستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل لتحسين التكنولوجيا الطبية في المستشفيات، هناك الكثير من الفرص لتوسيع استخدامات الأجهزة التي يمكن ارتداؤها أيضًا، مما يحتمل أن يوفر إرشادات للأفراد المعاقين أو ينبه المرضى والأطباء إلى حدوث تغييرات في إيقاع القلب أو مخاوف أخرى، تخيَّل عدم وجود تنبيه حول نوبة قلبية محتملة لأنك كنت في المترو ولم يكن لديك اتصال بالإنترنت.
يقول “يانزي وانج Yanzhi Wang”: “بالنسبة للعديد من تطبيقات الأجهزة الطبية، لا يمكننا افتراض أن هذا النوع من الأجهزة متصل دائمًا بالإنترنت، وفي الاتصال بالإنترنت، هناك دائمًا تأخير كبير، كل شيء يحتاج إلى حساب وإعادة إرساله.” عندما يقول وانغ “تأخير كبير”، فهو يتحدث عن كسور من الثانية،لكن هذا يكفي لإحداث فرق.
ويقول أيضًا وانج: “بالنسبة للسيارات ذاتية القيادة، يجب إرسال جميع البيانات إلى مركز بيانات سحابي، ثم هناك تأخير في إرسالها مرة أخرى، ربما ثانية واحدة، وقد تسبب هذه الثواني الضرر.” القضاء على هذا الجزء من التأخير قد ينقذ الأرواح!
يلاحظ وانغ أيضًا أن الشبكات العصبية العميقة يمكن أن تثير مخاوف تتعلق بالخصوصية، لأن المعلومات الشخصية تتم مشاركتها عبر السحابة حتى تعمل هذه الشبكات، قد تؤدي معالجة البيانات محليًا دون إرسالها إلى خوادم بعيدة، إلى جعل الناس أكثر راحة باستخدام الأجهزة التي تدعمها الذكاء الاصطناعي.
يقول وانج: “في السابق، كان الناس يعتقدون أن التعلم العميق يحتاج إلى رقائق مخصصة، أو يمكن تشغيله فقط على خوادم على السحابة، هذا النوع من افتراض المعرفة يحد من تطبيق التعلم العميق، لا يمكننا دائمًا الاعتماد على “السحابة the cloud”، نحن بحاجة إلى اتخاذ قرارات ذكية.”
كيف يختار Spotify الأغاني لقائمة التشغيل “Discover Weekly؟” لماذا يعتبر فلتر البريد العشوائي في Gmail فعالًا جدًا؟
الجواب هو نوع من الذكاء الاصطناعي المعروف باسم الشبكات العصبية العميقة، تعتبر هذه الشبكات جيدة جدًا في التعرف على البيانات وتصنيفها، لكنها تميل إلى استخدام الكثير من طاقة الحوسبة والذاكرة لتشغيلها كثيرًا؛ للعمل بسرعة على شيء مثل هاتفك الذكي العادي.
لقد أثبت الباحثون الآن في “Northeastern” طريقة لتشغيل شبكات عصبية عميقة على الهاتف الذكي، باستخدام هذه الطريقة يمكن للشبكات تنفيذ المهام بسرعة تصل إلى 56 مرة عما كان في السابق، دون أن تفقد الدقة.
يقول “يانزي وانج Yanzhi Wang” -أستاذ مساعد في الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسبات في جامعة “نورث إيسترن Northeastern”-: “من الصعب على الناس تحقيق التنفيذ الفعلي للشبكات العصبية على هاتف ذكي، ولكن يمكننا أن نجعل معظم تطبيقات التعلم العميق تعمل في الوقت الفعلي.”
عادةً يجب أن يكون الجهاز المحمول متصلًا بالإنترنت حتى يتمكن من الوصول إلى شبكة عصبية عميقة، يجمع الهاتف البيانات، ولكن تتم المعالجة على خوادم بعيدة، ولهذا السبب لا يمكنك التحدث إلى “Siri” عندما يكون جهاز “آيفون iPhone” الخاص بك في وضع الطائرة.
ابتكر وانج وزملاؤه طريقة لتقليص حجم نموذج الشبكة العصبية وإنشاء رمز تلقائيًا لتشغيله بكفاءة أكبر، يمكن أن يسمح هذا العمل بتنفيذ الشبكات العصبية العميقة في الأجهزة التي قد لا يكون لديها اتصال ثابت بالإنترنت.
يقول وانج: “هناك الكثير من الأشياء التي تحتاج إلى ذكاء اصطناعي، مثل: الأجهزة الطبية، وأجهزة يمكن ارتداؤها، وأجهزة استشعار، وكاميرات ذكية. كل هذه الأشياء تحتاج إلى شيء يعزز الاعتراف والتجزئة والتتبع والمراقبة والعديد من الأشياء، لكنها محدودة حاليًا.”
يُستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل لتحسين التكنولوجيا الطبية في المستشفيات، هناك الكثير من الفرص لتوسيع استخدامات الأجهزة التي يمكن ارتداؤها أيضًا، مما يحتمل أن يوفر إرشادات للأفراد المعاقين أو ينبه المرضى والأطباء إلى حدوث تغييرات في إيقاع القلب أو مخاوف أخرى، تخيَّل عدم وجود تنبيه حول نوبة قلبية محتملة لأنك كنت في المترو ولم يكن لديك اتصال بالإنترنت.
يقول “يانزي وانج Yanzhi Wang”: “بالنسبة للعديد من تطبيقات الأجهزة الطبية، لا يمكننا افتراض أن هذا النوع من الأجهزة متصل دائمًا بالإنترنت، وفي الاتصال بالإنترنت، هناك دائمًا تأخير كبير، كل شيء يحتاج إلى حساب وإعادة إرساله.”
عندما يقول وانغ “تأخير كبير”، فهو يتحدث عن كسور من الثانية،لكن هذا يكفي لإحداث فرق.
ويقول أيضًا وانج: “بالنسبة للسيارات ذاتية القيادة، يجب إرسال جميع البيانات إلى مركز بيانات سحابي، ثم هناك تأخير في إرسالها مرة أخرى، ربما ثانية واحدة، وقد تسبب هذه الثواني الضرر.”
القضاء على هذا الجزء من التأخير قد ينقذ الأرواح!
يلاحظ وانغ أيضًا أن الشبكات العصبية العميقة يمكن أن تثير مخاوف تتعلق بالخصوصية، لأن المعلومات الشخصية تتم مشاركتها عبر السحابة حتى تعمل هذه الشبكات، قد تؤدي معالجة البيانات محليًا دون إرسالها إلى خوادم بعيدة، إلى جعل الناس أكثر راحة باستخدام الأجهزة التي تدعمها الذكاء الاصطناعي.
يقول وانج: “في السابق، كان الناس يعتقدون أن التعلم العميق يحتاج إلى رقائق مخصصة، أو يمكن تشغيله فقط على خوادم على السحابة، هذا النوع من افتراض المعرفة يحد من تطبيق التعلم العميق، لا يمكننا دائمًا الاعتماد على “السحابة the cloud”، نحن بحاجة إلى اتخاذ قرارات ذكية.”