يقدم الذكاء الاصطناعي السائل وعدًا في إعادة تعريف تكامل الذكاء الاصطناعي، وتحسين الكفاءة، والاستجابة في الأجهزة المحدودة الموارد، مع التطبيقات المحتملة التي تغطي مختلف الصناعات.
في مشهد الذكاء الاصطناعي الذي يتطور باستمرار ، كان شعار "الأكبر هو الأفضل" هو القوة الدافعة وراء التقدم الهائل في أبحاث الذكاء الاصطناعي، ولا شك أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT و Dall-E قد دفعت حدود قدرات الذكاء الاصطناعي. .
ومع ذلك، فإن حجمها الكبير وتعقيدها يشكل تحديات كبيرة للأجهزة ذات الموارد المحدودة مثل الروبوتات ، والسيارات ذاتية القيادة، والطائرات بدون طيار، والمساعدين الصوتيين مثل سيري . تتصارع هذه الأجهزة مع المتطلبات كثيفة الاستخدام للموارد لنماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة وصعوبات التكيف مع المهام الجديدة. واستجابة لهذه التحديات، كشف باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا عن ابتكار رائد يسمى " الشبكات العصبية السائلة ".
يوفر هذا الاختراق أداءً رائعًا على قدم المساواة مع الذكاء الاصطناعي المعاصر مع استخدام نموذج ذكاء اصطناعي أصغر بكثير. في هذه المقالة، سوف نتعمق في فائدة أجهزة الذكاء ونستكشف إمكانات الشبكات العصبية السائلة لإعادة تعريف توافق الذكاء الاصطناعي مع الأجهزة المستقلة.
التحدي المتمثل في دمج الذكاء الاصطناعي مع الأجهزة اليومية
على الرغم من الوعد الهائل بتكامل الذكاء الاصطناعي، فإن الأجهزة اليومية تواجه قيودًا متأصلة، بما في ذلك قوة المعالجة المتواضعة، والذاكرة المحدودة، وضرورة كفاءة استخدام الطاقة. لقد أعاقت هذه القيود، التي تعتبر بالغة الأهمية للتطبيقات المقصودة، التكامل السلس للذكاء الاصطناعي لفترة طويلة. علاوة على ذلك، تعمل أجهزة مثل السيارات ذاتية القيادة والروبوتات في بيئات ديناميكية ومتغيرة باستمرار. لكي يظل الذكاء الاصطناعي فعالا، يجب عليه أن يتكيف دون عناء مع التحديات الجديدة.
وتواجه نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية، الكبيرة والمستهلكة للموارد، صعوبات في هذا الصدد. فهي تتطلب عملية إعادة تدريب شاقة بناءً على البيانات التي تم جمعها حديثًا، مما يجعلها غير عملية بالنسبة للأجهزة التي يجب أن تفكر بشكل سريع. علاوة على ذلك، لكي يكتسب الذكاء الاصطناعي الثقة، يجب أن يكون ذلك قابلاً للتفسير، إلا أن الذكاء الاصطناعي المعاصر يظل غامضًا ويفتقر إلى الشفافية بسبب حجمه الهائل.
تثير هذه المشكلة السؤال الحاسم: كيف يمكننا سد الفجوة بين إمكانات الذكاء الاصطناعي والقيود المفروضة على الأجهزة المستقلة؟ تصعيد، الذكاء الاصطناعي السائل.
ما هو الذكاء الاصطناعي السائل؟
يمثل الذكاء الاصطناعي السائل نهجًا جديدًا في عالم الذكاء الاصطناعي يتمحور حول استخدام الشبكات العصبية السائلة. على النقيض من طبيعة الذكاء الاصطناعي التقليدي المرهقة والمستهلكة للموارد. تعمل هذه البنية المبسطة على تمكين Liquid AI من العمل بسرعة ودقة معززة.
• إلهام الذكاء الاصطناعي السائل: يستمد الذكاء الاصطناعي السائل الإلهام من الذكاء الاستثنائي لواحدة من عجائب الطبيعة الأكثر ضآلة، وهي الدودة المستديرة Caenorhabditis elegans. يشتهر هذا المخلوق الصغير بقدراته المثيرة للإعجاب، بما في ذلك القدرة على الحركة، وبراعة في العثور على الطعام، وتنظيم النوم، وسلوك التزاوج، وحتى القدرة على التعلم من التجربة.
• القوة التنبؤية للخلايا العصبية ذات الذكاء الاصطناعي السائل: تكمن السمة المميزة للذكاء الاصطناعي السائل في القدرات التنبؤية لمكوناته العصبية. وعلى النقيض من الشبكات العصبية التقليدية، حيث يتم تقديم النتائج على فترات زمنية محددة، يمكن للخلايا العصبية داخل دماغ الذكاء الاصطناعي السائل التنبؤ بسلوكها بمرور الوقت. تعمل هذه السمة الاستثنائية على تمكين الشبكة بأكملها، المكونة من مجموعة من هذه الخلايا العصبية التنبؤية، من إجراء تقييم شامل لحالة النظام في أي لحظة. بعبارات أبسط، إنه يشبه الحصول على لقطة مستمرة للأحداث في الوقت الفعلي، وهو تقدم تحويلي للتطبيقات التي تتطلب استجابات فورية.
• النهج الفريد للمشابك العصبية في الذكاء الاصطناعي السائل: هناك جانب أساسي آخر يتعلق بنهجه تجاه المشابك العصبية، وهي الروابط بين الخلايا العصبية الاصطناعية. في الشبكات العصبية القياسية، يتم التحكم في هذه الاتصالات بواسطة وزن رقمي واحد يحدد قوتها. ومع ذلك، في الذكاء الاصطناعي السائل، يتم تبادل الإشارات بين الخلايا العصبية من خلال نموذج متميز. أنها تنطوي على عملية احتمالية تحكمها وظيفة "غير خطية". وهذا يعني أن استجابة الخلايا العصبية للمدخلات ليست متناسبة باستمرار. على سبيل المثال، قد تؤدي مضاعفة المدخلات إلى تغير كبير أو أصغر في المخرجات.
اقرأ ايضا:الابتكار باستخدام الذكاء الاصطناعي: كيف تعيد الشركات تشكيل مستقبلها في عام 2024 من هنا
• أهمية "السائل" في الذكاء الاصطناعي السائل: مصطلح "السائل" مستمد من هذا التباين المتأصل في كيفية استجابة الخلايا العصبية للمدخلات. هذه الخاصية تجعل الشبكة قابلة للتكيف بشكل كبير. على عكس الشبكات التقليدية، التي تكون خوارزمياتها ثابتة أثناء التدريب وتبقى دون تغيير، يمكن للشبكات العصبية السائلة تعديل معادلاتها الأساسية بناءً على المدخلات التي تواجهها. يمكنهم ضبط سرعة الاستجابات العصبية، مما يمكنهم من التكيف ببراعة مع السيناريوهات والتحديات المتنوعة.
دراسات الحالة
أظهر الباحثون القدرة الرائعة للذكاء الاصطناعي السائل في العديد من التطبيقات. اثنان من هذه التطبيقات مذكورة أدناه.
دراسة الحالة 1 - السيارة ذاتية القيادة: أظهرت تجربة تتضمن سيارة ذاتية القيادة قدرة الذكاء الاصطناعي السائل على التكيف. بالمقارنة مع الشبكة العصبية التقليدية، التي قامت بتحليل البيانات المرئية على فترات زمنية ثابتة وتتطلب شبكة عصبية أكبر، كان الذكاء الاصطناعي السائل أكثر استجابة وتركيزًا على المهام ذات الصلة. واستخدمت 19 خلية عصبية فقط، مما يسمح باتخاذ قرارات أكثر قابلية للتفسير. يصف VentureBeat كيف قد تحتاج الشبكة العصبية الكلاسيكية إلى 100000 خلية عصبية صناعية للحفاظ على ثبات السيارة في مهمة مثل قيادة السيارة على الطريق.
دراسة الحالة 2 – الطائرات بدون طيار ذاتية التحكم: في هذه التجربة ، تم تطبيق الذكاء الاصطناعي السائل لقيادة طائرة بدون طيار ذات بنية صغيرة نسبيًا مكونة من 20,000 معلمة. وعلى الرغم من صغر حجمها، أظهرت الطائرات بدون طيار المجهزة بتقنية Liquid AI تنقلاً فعالاً في البيئات المعقدة والقدرة على التكيف مع المواقف الجديدة، حتى عند مواجهة الضوضاء والعقبات. وهذا يدل على إمكانات الذكاء الاصطناعي السائل في تعزيز دقة الطائرات بدون طيار المستقلة.
تحديات الذكاء الاصطناعي السائل
يقدم الذكاء الاصطناعي السائل العديد من المزايا ولكنه لا يعفى من مواجهة تحديات محددة. اثنان من التحديات الهامة التي تواجهها هي:
1. الملاءمة المحدودة للبيانات الثابتة: تم تصميم الذكاء الاصطناعي السائل في الغالب للتعامل مع البيانات التسلسلية، لذلك قد لا يكون مناسبًا تمامًا للمهام التي تتضمن بيانات ثابتة، مثل تصنيف ImageNet.
2. عدم نضج المجال: على الرغم من إظهار إمكاناته، إلا أن هذا المجال لا يزال شابًا ومتطورًا نسبيًا. بالمقارنة مع نُهج الشبكات العصبية الراسخة، فإن عدم النضج النسبي هذا يمكن أن يشكل عقبات عند السعي لاستغلال قدراتها بشكل كامل.
الخاتمه
يوفر الذكاء الاصطناعي السائل، وهو ابتكار رائد مستوحى من القدرة على التكيف مع الطبيعة، إمكانات رائعة لإحداث ثورة في دمج الذكاء الاصطناعي في الأجهزة المستقلة. وفي حين أنه يتفوق في التعامل مع البيانات المتسلسلة والقدرة على التكيف في الوقت الحقيقي، إلا أنه ينبغي الاعتراف بالتحديات مثل ملاءمتها المحدودة للبيانات الثابتة والطبيعة الشابة نسبيًا للمجال.
ومع ذلك، يُظهر Liquid AI قدرة واعدة على التكيف في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار ذاتية القيادة، مما يجعلها لاعبًا جديرًا بالملاحظة في البحث عن حلول ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة واستجابة للأجهزة المحدودة الموارد.
مرحبا بكم في جريدة وموقع كلام فور يو