ما المقصود بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي (AI)، والمعروفة أيضًا باسم مجموعة الذكاء الاصطناعي، هي مصطلح يشير إلى الأجهزة والبرامج اللازمة لإنشاء ونشر التطبيقات والحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تمكن البنية التحتية القوية لنظام الذكاء الاصطناعي المطورين من إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) ونشرها بشكل فعال مثل روبوتات المحادثة مثل Chat GPT من OpenAI والتعرف على الكلام والوجوه ورؤية الكمبيوتر. تعتمد الشركات من جميع الأحجام المختلفة وعبر مجموعة واسعة من الصناعات على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لمساعدتها على تحقيق طموحاتها في مجال الذكاء الاصطناعي. قبل أن ندخل في ما يجعل البنية التحتية الذكاء الاصطناعي مهمة وفي طريقة عملها، دعنا نلقي نظرة على بعض المصطلحات الرئيسية.
ما المقصود بالذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو تقنية تسمح لأجهزة الكمبيوتر بمحاكاة طريقة تفكير البشر وحل المشكلات. وعند دمجه مع تقنيات أخرى—مثل الإنترنت وأجهزة الاستشعار والتشغيل الآلي وما إلى ذلك—يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي أداء المهام التي تتطلب عادةً مدخلات بشرية، مثل تشغيل السيارة أو الرد على الأسئلة أو إتاحة معارف من كميات كبيرة من البيانات. وتعتمد كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا على نماذج التعلم الآلي، وهو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي يركز بشكل خاص على البيانات والخوارزميات.
ما هو التعلم الآلي (ML)؟
التعلم الآلي (ML) هو مجال تركيز في الذكاء الاصطناعي يستخدم البيانات والخوارزميات لتقليد الطريقة التي يتعلم بها البشر، ويُحسّن من دقة إجاباته بمرور الوقت. ويعتمد التعلم الآلي على عملية اتخاذ القرار لإجراء تنبؤ أو تصنيف المعلومات، ودالة خطأ تقيم دقة عمله، ونموذج لغوي كبير (LLM) وعملية تحسين النموذج التي تقلل من التناقضات بين الأمثلة المعروفة وتقديرات النموذج. وتكرر خوارزمية التعلّم الآلي عملية "التقييم والتحسين" هذه حتى يتم الوصول إلى مستوى محدد من الدقة للنموذج.
للحصول على مزيد من المعلومات حول الفروق الدقيقة بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تحقق من مدونتنا "الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق مقابل الشبكات العصبية: ما الفرق بينهم؟"
أحدث الأخبار والرؤى حول الذكاء الاصطناعي
تتوفر معارف وأخبار منسقة بمهارة حول الذكاء الاصطناعي والسحابة وغيرها في نشرة Think الإخبارية الأسبوعية.
مع اكتشاف المؤسسات أكثر من طريقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، أصبح إنشاء البنية التحتية اللازمة لتطويره أمرًا بالغ الأهمية. سواء كنت تنشر التعلم الآلي لتحفيز الابتكار في سلسلة التوريد أو تستعد لإطلاق روبوت محادثة مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن وجود البنية التحتية المناسبة أمر بالغ الأهمية.
السبب الرئيسي وراء احتياج مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية مخصصة هو الكمية الهائلة من الطاقة اللازمة لتشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. لتحقيق هذا النوع من الطاقة، تعتمد البنية التحتية لنظام الذكاء الاصطناعي على زمن انتقال قصير للبيئات السحابية وقوة معالجة وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بدلًا من وحدات المعالجة المركزية التقليدية (CPUs) التي تتميز بها بيئات البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات التقليدية.
بالإضافة إلى ذلك، تركز البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على الأجهزة والبرامج المصممة خصيصًا للسحابة ومهام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بدلاً من أجهزة الكمبيوتر والبرامج ومراكز البيانات المحلية التي تفضلها البنية التحتية لتقنية المعلومات.وفي النظام البنائي للذكاء الاصطناعي، تتضمن مجموعات البرامج عادةً مكتبات وإطارات عمل للتعلم الآلي مثل TensorFlow و PyTorch، ولغات برمجة مثل Python و Java، ومنصات حوسبة موزعة مثل Apache Spark أو Hadoop.
بالإضافة إلى دعم تطوير التطبيقات المتطورة للعملاء، عادةً ما تشهد المؤسسات التي تستثمر في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تحسينات كبيرة في عملياتها وسير عملها. وفيما يلي ست من الميزات الأكثر شيوعًا التي يمكن أن تتوقعها الشركات التي تطور بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي:
زيادة قابلية التوسع والمرونة
نظرًا لأن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تعتمد عادةً على السحابة، فهي أكثر مرونة وقابلية للتوسع من سابقاتها من تكنولوجيا المعلومات المحلية. نظرًا لأن مجموعات البيانات اللازمة لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أصبحت أكبر وأكثر تعقيدًا، فقد تم تصميم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لتوسيع النطاق معها، مما يمكّن المؤسسات من زيادة الموارد حسب الحاجة. البنية التحتية السحابية المرنة قابلة للتكيف بدرجة كبيرة ويمكن توسيع نطاقها أو تقليصها بسهولة مقارنةً بالبنية التحتية التقليدية لتكنولوجيا المعلومات مع تغير متطلبات المؤسسة.
أداء وسرعة أكبر
تستخدم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أحدث تقنيات الحوسبة عالية الأداء (HPC) المتاحة، مثل وحدات معالجة الرسومات ووحدات بروتوكول الموتر (TPUs)، لتشغيل خوارزميات التعلم الآلي التي تدعم قدرات الذكاء الاصطناعي. تتمتع الأنظمة البنائية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بقدرات معالجة متوازية تقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لتدريب نماذج التعلم الآلي.ونظرًا لأن السرعة أمر بالغ الأهمية في كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل تطبيقات التداول عالية التردد والسيارات ذاتية القيادة، فإن التحسينات في السرعة والأداء هي سمة أساسية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
مزيد من التعاون
لا تقتصر البنية التحتية القوية للذكاء الاصطناعي على الأجهزة والبرامج فحسب، بل توفر أيضًا للمطورين والمهندسين الأنظمة والعمليات التي يحتاجون إليها للعمل معًا بشكل أكثر فعالية عند إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وبالاعتماد على ممارسات عمليات التعلم الآلي، وهي دورة حياة لتطوير الذكاء الاصطناعي مصممة لتبسيط وأتمتة إنشاء نموذج تعلم آلي، تتيح أنظمة الذكاء الاصطناعي للمهندسين إمكانية بناء مشاريعهم من الذكاء الاصطناعي ومشاركتها وإدارتها بشكل أكثر فعالية.
الامتثال بشكل أفضل
مع تزايد المخاوف بشأن خصوصية البيانات والذكاء الاصطناعي، أصبحت البيئة التنظيمية أكثر تعقيدًا. ونتيجة لذلك، يجب أن تضمن البنية التحتية القوية للذكاء الاصطناعي الالتزام الشديد بقوانين الخصوصية أثناء إدارة البيانات ومعالجتها في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة. وتضمن حلول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اتباع جميع القوانين والمعايير المعمول بها عن كثب وتطبيق الامتثال للذكاء الاصطناعي وحماية بيانات المستخدم والحفاظ على المؤسسات في مأمن من العواقب القانونية والإضرار بالسمعة.
خفض التكاليف
في حين أن الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مكلفًا، فإن التكاليف المرتبطة بمحاولة تطوير تطبيقات وقدرات الذكاء الاصطناعي على البنية التحتية التقليدية لتقنية المعلومات يمكن أن تكون أكثر تكلفة. وتضمن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تحسين الموارد واستخدام أفضل التقنيات المتاحة في تطوير مشروعات الذكاء الاصطناعي ونشرها. ويوفر الاستثمار في بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي عائدًا أفضل على الاستثمار في مبادرات الذكاء الاصطناعي مقارنةً بمحاولة إنجازها على بنية تحتية قديمة وغير فعالة لتكنولوجيا المعلومات.
استغلال قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي
الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويسمى أيضًا Gen AI، عبارة عن ذكاء اصطناعي يمكنه إنشاء محتوى خاص به، بما في ذلك النصوص والصور والفيديو ورمز الكمبيوتر، باستخدام أوامر بسيطة من المستخدمين. ومنذ إطلاق ChatGPT، وهو تطبيق ذكاء اصطناعي توليدي، قبل عامين، كانت المؤسسات في جميع أنحاء العالم تجرب بشغف طرق جديدة للاستفادة من هذه التقنية الجديدة. حيث يُمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي زيادة الإنتاجية لكل من المؤسسات والأفراد بشكل كبير. لكنه يأتي مع مخاطر حقيقية. ويمكن للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي ذات الإطار القوي حول الذكاء الاصطناعي التوليدي أن تساعد الشركات في تطوير قدراتها بأمان ومسؤولية.
لتزويد المهندسين والمطورين بالموارد التي يحتاجونها لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة، تعتمد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على مجموعة من الأجهزة والبرامج الحديثة. وعادةً ما يتم تقسيم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى أربعة عناصر: تخزين البيانات ومعالجتها، وموارد الحوسبة، وأطر عمل التعلم الآلي، ومنصات عمليات التعلم الآلي (MLOp). وإليك نظرة أكثر تفصيلاً عن كيفية عملها.
تخزين البيانات ومعالجتها
تحتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى التدريب على مجموعات بيانات كبيرة لتكون فعالة. تحتاج الشركات التي تتطلع إلى نشر منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي القوية إلى الاستثمار في حلول تخزين وإدارة البيانات القابلة للتطوير، مثل قواعد البيانات المحلية أو القائمة على السحابة ومستودعات البيانات وأنظمة الملفات الموزعة. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تكون هناك حاجة إلى أطر معالجة البيانات ومكتبات معالجة البيانات مثل Pandas و SciPy و NumPy لمعالجة البيانات وتنظيفها قبل استخدامها لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي.
موارد الحوسبة
تتطلب مهام التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من طاقة الحوسبة والموارد لتشغيلها. وغالبًا ما تتضمن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المصممة جيدًا أجهزة متخصصة مثل وحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة معالجة الموتر (TPU) لتوفير قدرات معالجة متوازية وتسريع مهام التعلم الآلي.
وحدات معالجة الرسومات (GPUs): وحدات معالجة الرسومات، التي تصنعها عادةً Nvidia أو Intel، هي دوائر إلكترونية تُستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها بسبب قدرتها الفريدة على إجراء كثير من العمليات في وقت واحد. وعادةً ما تتضمن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي خوادم GPU لتسريع حسابات المصفوفة والمتجهات الشائعة في مهام الذكاء الاصطناعي.
وحدات معالجة الموتر (TPUs): وحدات معالجة الموتر (TPU) هي مسرّعات تم تصميمها خصيصًا لتسريع عمليات حساب الموتر في أحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي. وتجعلها إنتاجيتها العالية وزمن انتقالها القصير مثالية للعديد من تطبيقات التعلم العميق.
أطر عمل التعلم الآلي
توفر أطر عمل التعلم الآلي موارد محددة يحتاجها الذكاء الاصطناعي لتصميم نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ونشرها، حيث تدعم أطر التعلم الآلي مثل TensorFlow و PyTorch مجموعة متنوعة من القدرات التي تتطلبها تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تسريع مهام وحدة معالجة الرسومات والوظائف الحاسمة للأنواع الثلاثة من تدريب التعلم الآلي: وهي التدريب الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتدريب المعزز. وتعمل أطر تعلم الآلي القوية على تسريع عملية التعلم الآلي ومنح المطورين الأدوات التي يحتاجونها لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها.
منصات عمليات التعلم الآلي (MLOp)
عمليات التعلم الآلي (MLOp) هي عملية تتضمن مجموعة من الممارسات المحددة للمساعدة في أتمتة التعلم الآلي وتسريعه. وتساعد منصات عمليات التعلم الآلي (MLOp) المطورين والمهندسين في جمع البيانات وتدريب النماذج، وصولاً إلى التحقق من صحة التطبيق واستكشاف الأخطاء وإصلاحها ومراقبته بمجرد إطلاقه. منصات عمليات التعلم الآلي تدعم وظائف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتساعد علماء البيانات والمهندسين وغيرهم في إطلاق أدوات ومنتجات وخدمات قادرة على التعامل مع الذكاء الاصطناعي.
فيما يلي ست خطوات يمكن للمؤسسات من جميع الأحجام والمجالات اتخاذها لإنشاء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التي تحتاجها:
قبل البحث في الخيارات الكثيرة المتاحة للشركات التي ترغب في بناء وصيانة بنية تحتية فعالة للذكاء الاصطناعي، من المهم تحديد ما تحتاج إليه بوضوح. ما المشاكل التي تريد حلها؟ ما مدى استعدادك للاستثمار؟ إن الإجابة الواضحة على مثل هذه الأسئلة تمثل نقطة انطلاق جيدة وستساعدك في تبسيط عملية اتخاذ القرار عندما يتعلق الأمر باختيار الأدوات والموارد.
يعد اختيار الأدوات والحلول المناسبة التي تفي احتياجاتك خطوة مهمة نحو إنشاء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي يمكنك الاعتماد عليها. ستجد كثيرًا من الخيارات المهمة عند تحديد الموارد، بدايةً من وحدات معالجة الرسومات (GPU) ووحدات معالجة الموتر (TPU) إلى أدوات تسريع التعلم الآلي إلى مكتبات البيانات وأطر عمل التعلم الآلي التي تشكل مجموعة البرامج الخاصة بك. واحرص دائمًا على وضع أهدافك وتحديد مستوى الاستثمار الذي ترغب في القيام به وتقييم خياراتك وفقًا لذلك.
يعد التدفق السريع والموثوق للبيانات أمرًا بالغ الأهمية لوظائف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.وتتيح الشبكات ذات النطاق الترددي العالي وزمن الانتقال القصير، مثل 5G، إمكانية نقل كميات هائلة من البيانات بين التخزين والمعالجة بسرعة وأمان.بالإضافة إلى ذلك، توفر شبكات 5G مثيلات شبكة عامة وخاصة لإتاحة طبقات إضافية من الخصوصية والأمان وقابلية التخصيص. ولا جدوى من الحصول على أفضل أدوات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في العالم بدون الشبكة المناسبة للسماح لها بالعمل بالطريقة التي صممت بها.
يتم تقديم جميع مكونات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في كل من السحابة والبيئة المحلية، لذلك من المهم مراعاة مزايا كليهما قبل تحديد أيهما مناسب لك. في حين أن موفري الخدمات السحابية مثل AWS و Oracle و IBM و Microsoft Azure يوفرون مزيدًا من المرونة وقابلية التوسع، مما يتيح للمؤسسات الوصول إلى نماذج أرخص، ونماذج الدفع حسب الاستخدام لبعض القدرات، فإن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي للبيئة المحلية لها مزاياها أيضًا، وغالبًا ما توفر مزيدًا من التحكم وتزيد من أحمال التشغيل المحددة.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هي مجالات ابتكار خاضعة لتنظيم شديد ، ومع تزايد أعداد الشركات التي تصدر تطبيقات في هذا المجال، أصبح من الضروري مراقبتها عن كثب. وتتركز معظم اللوائح الحالية التي تحكم القطاع على خصوصية البيانات وأمنها ويمكن أن تتسبب في تعرض الشركات لغرامات باهظة وأضرار بالسمعة إذا تم انتهاكها.
الخطوة الأخيرة في بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هي إطلاقها وصيانتها. إلى جانب فريقك من المطورين والمهندسين الذين سيستخدمون هذه البنية التحتية، ستحتاج إلى طرق لضمان تحديث الأجهزة والبرامج ومتابعة العمليات التي وضعتها. ويتضمن ذلك عادة التحديث المنتظم للبرامج وإدارة عمليات التشخيص على الأنظمة، بالإضافة إلى مراجعة العمليات وسير العمل وتدقيقهما.