الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين يدفعان بناء البنية التحتية الجديدة

أصدرت حكومة مدينة شنغهاي مؤخرًا خطة عمل لبناء البنية التحتية الجديدة، والتي تهدف إلى تسريع بناء قوة الحوسبة عالية الأداء والبنية التحتية للبيانات عالية الجودة التي تدعم تطبيقات الابتكار في الذكاء الاصطناعي والنماذج الكبيرة والبلوكتشين بين عامي 2023 و2026. تهدف هذه الخطة إلى إنشاء نظام شبكة قوة الحوسبة عالية الأداء في المدينة يتميز بالتنوع في العرض، والتعاون بين السحاب والحافة، والجدولة حسب الطلب، والكفاءة الخضراء، مع الهدف المتمثل في إنشاء موارد قوة حوسبة ذكية تدعم تدريب نماذج كبيرة بمليارات المعلمات، ومجموعات بيانات متخصصة، وقوام بيانات عالي الجودة، مع إنشاء بنية تحتية للبلوكتشين في المدينة تتمحور حول سلسلة البيانات من بوجان.

في الوقت نفسه، يستمر مجال الذكاء الاصطناعي في إظهار وتيرة نمو سريعة. ووفقًا للتقارير، فإن OpenAI تتفاوض مع مستثمرين محتملين لبيع الأسهم المملوكة للموظفين الحاليين بتقييم قدره 86 مليار دولار. وأشار الرئيس التنفيذي للشركة، سام ألتمان، في حدث تقني حديث، إلى أنه على الرغم من اهتمامه بالأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، إلا أنه يعتقد أن أجهزة الذكاء الاصطناعي المستقبلية قد لا تكون شائعة مثل الهواتف الذكية.

في الجانب التطبيقي، تظهر تقنيات الذكاء الاصطناعي إمكانياتها في مجالات مختلفة. أطلقت Midjourney تطبيق NijiJourney لتوليد الصور بأسلوب الأنمي موجهًا للسوق الياباني. أعلنت شركة Jasper AI الأمريكية عن إطلاق أداة تسويق جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية، تهدف إلى تحسين فعالية التسويق. بينما أصدرت Softr AI منتجًا لتطوير التطبيقات بدون كود، مدعيةً أن المستخدمين يحتاجون فقط إلى تقديم تلميحات بسيطة لبناء تطبيقات ويب كاملة الوظائف.

ومع ذلك، فإن التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أثار أيضًا بعض النزاعات القانونية. قامت ثلاث من دور النشر الموسيقية الكبرى، وهي غلوبال وكونكورد وABKCO، مؤخرًا برفع دعوى قضائية ضد شركة أنثروبيك الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي بتهمة انتهاك حقوق الطبع والنشر، حيث اتهمت الشركة بنسخ وتوزيع كمية كبيرة من الأعمال الغنائية المحمية بحقوق الطبع والنشر بشكل غير قانوني أثناء إنشاء وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.

في مجال البحث العلمي، أصدرت ميتا إيه آي نظام ذكاء اصطناعي جديد، يدعي أنه قادر على فك تشفير الصور من نشاط الدماغ البشري. يجمع هذا النظام بين تقنية مسح مغناطيسي للدماغ غير التدخلي (MEG)، ويمكنه إعادة بناء الصور التي يدركها الدماغ ويعالجها في الوقت الحقيقي. ومع ذلك، لا يزال النظام بحاجة إلى تدريب مسبق على موجات الدماغ الفردية، ولا يمكنه بعد إنتاج صور تفكير غير مرتبطة بتدريب النموذج.

بالإضافة إلى ذلك، في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، أطلقت Alluxio منصة الذكاء الاصطناعي الجديدة للشركات، مما زاد من كفاءة عمل وحدات معالجة الرسوميات (GPU) بمعدل 4 مرات، وزادت سرعة عملية تدريب النموذج الكلية بمعدل 20 مرة. تستفيد هذه الابتكار من تسريع الأجهزة، مما يزيد بشكل كبير من أداء نقل البيانات من المستودع إلى وحدات معالجة الرسوميات.

على الرغم من أن مجال الذكاء الاصطناعي يظهر بشكل عام اتجاهًا مزدهرًا، إلا أنه يواجه أيضًا بعض التحديات التقنية. ووفقًا للتقارير، فقد تخلى OpenAI عن تطوير نموذج GPT-4 الأكثر كفاءة الذي يحمل اسم "Arrakis"، بسبب فشل النموذج في الوصول إلى معايير الأداء المتوقعة. وهذا يشير إلى أنه لا يزال هناك العديد من التحديات التقنية التي تحتاج إلى حل في السعي وراء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وأقل تكلفة.

بشكل عام، تؤثر تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين بشكل عميق على بناء البنية التحتية وتطبيقات الابتكار في مختلف المجالات، لكنها تواجه في الوقت نفسه تحديات متعددة من الناحية التقنية والقانونية والأخلاقية. في المستقبل، سيكون كيفية دفع الابتكار التكنولوجي مع التعامل بشكل صحيح مع هذه التحديات هو المفتاح لتطور الصناعة.