الذكاء الاصطناعي الهامشي: اتجاهات التكنولوجيا الأساسية لعام 2025
مع تطور تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي الخفيفة على أجهزة الطرفية، من المتوقع أن تصبح الذكاء الاصطناعي على الحافة والذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية الموضوع الرئيسي في مجال التكنولوجيا بحلول عام 2025. مؤخرًا، أطلقت بعض عمالقة التكنولوجيا نماذج ذكاء اصطناعي صغيرة مصممة خصيصًا للتحسين على الأجهزة الطرفية، مما يشير إلى أهمية الحوسبة الحافة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تزداد وضوحًا.
تقرير بحثي شامل قام بتحليل عميق لآفاق تطوير الذكاء الاصطناعي الحدي، حيث يغطي محتواه ضرورة الذكاء الاصطناعي الحدي، والابتكارات الأساسية، والتكامل مع تكنولوجيا التشفير، بالإضافة إلى الوضع الحالي للصناعة.
ظهور الذكاء الاصطناعي الطرفي
تقوم الذكاء الاصطناعي الطرفي بإحداث ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال نقل معالجة البيانات من خوادم السحابة إلى الأجهزة المحلية. تعالج هذه الطريقة العديد من التحديات التي تواجه نشر الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل التأخير العالي، ومشاكل الخصوصية، وقيود النطاق الترددي. من خلال تنفيذ معالجة البيانات في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية مثل الهواتف الذكية، والأجهزة القابلة للارتداء، وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء، لا تقلل الذكاء الاصطناعي الطرفي فقط من وقت الاستجابة بشكل كبير، بل يمكنها أيضًا الاحتفاظ بالمعلومات الحساسة بأمان على الأجهزة المحلية.
إن تقدم تقنيات الأجهزة والبرامج جعل من الممكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. الابتكارات مثل المعالجات المخصصة للحدود وتقنيات تحسين النماذج زادت بشكل كبير من كفاءة الحساب على جانب الجهاز، مع ضمان عدم تأثر الأداء بشكل ملحوظ.
من الجدير بالذكر أن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت قانون Moore. تقليديًا، يتنبأ قانون Moore بأن عدد الترانزستورات على الرقائق الدقيقة يتضاعف تقريبًا كل عامين. ومع ذلك، فإن وتيرة نمو نماذج الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت بكثير وتيرة تحسين الأجهزة، مما أدى إلى اتساع الفجوة بين الطلب والعرض في الحوسبة. هذه الاتجاه جعل التصميم المتزامن للأجهزة والبرامج أكثر أهمية.
تخطيط عمالقة التكنولوجيا
تسارع الشركات التكنولوجية الكبرى في زيادة استثماراتها في الذكاء الاصطناعي على الحافة، متبنية استراتيجيات مختلفة. إنها تدرك أن الذكاء الاصطناعي على الحافة لديه القدرة على تغيير مجالات متعددة مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الروبوتات والمساعدين الافتراضيين، من خلال تقديم تجربة ذكاء اصطناعي فورية وشخصية وموثوقة لتحقيق هذا الهدف.
دمج الذكاء الاصطناعي الطرفي مع تقنية التشفير
توفر تقنية blockchain آلية ثقة آمنة وغير مركزية لشبكات الذكاء الاصطناعي الحافة. من خلال دفتر الحسابات الذي لا يمكن تغييره في blockchain، يمكن ضمان سلامة البيانات وأمانها، وهو أمر مهم بشكل خاص في الشبكات اللامركزية المكونة من أجهزة الحافة. يمكن لأجهزة الحافة استخدام blockchain لتسجيل المعاملات وتبادل البيانات، وتحقيق مصادقة وتفويض آمنة دون الحاجة إلى الاعتماد على المؤسسات المركزية.
يمكن أن يشجع نموذج الاقتصاد الرقمي القائم على التشفير الأفراد والمنظمات على المساهمة بالقوة الحاسوبية والبيانات والموارد الأخرى من خلال آلية تحفيز الرموز، مما يدعم بناء وتشغيل الشبكات الطرفية. تساعد هذه النموذج في حل مشكلة الموارد الكبيرة المطلوبة لنشر وصيانة الشبكات الطرفية.
يمكن تطبيق مفهوم التمويل اللامركزي ( DeFi ) أيضًا على شبكات الذكاء الاصطناعي الطرفية، لإنشاء آلية توزيع موارد الحوسبة بشكل سوقي. يمكن للمشاركين تقديم القدرة الحاسوبية من خلال رهن الرموز، أو إقراض الموارد الفائضة، أو المساهمة في حوض الموارد المشتركة للحصول على مكافآت. يمكن للعقود الذكية تنفيذ هذه العمليات تلقائيًا، لضمان توزيع الموارد بشكل عادل وفعال وفقًا لظروف العرض والطلب، وتحقيق التسعير الديناميكي.
إنشاء آلية ثقة لا تحتاج إلى تنظيم مركزي في شبكة الأجهزة الطرفية اللامركزية هو تحدٍ مهم. تحقق الشبكات المشفرة الثقة من خلال الطرق الرياضية، وتعتبر هذه الآلية القائمة على الحوسبة والرياضيات المفتاح لتحقيق تفاعلات خالية من الثقة، بينما لم تتمكن الذكاء الاصطناعي حتى الآن من امتلاك هذه الخاصية بالكامل.
آفاق المستقبل
لا يزال هناك مجال كبير للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي على الحافة. في المستقبل، قد نشهد الذكاء الاصطناعي على الحافة يصبح جزءًا لا يتجزأ من الحياة في العديد من سيناريوهات التطبيق، مثل مساعد التعلم الفائق التخصيص، التوأم الرقمي، السيارات ذاتية القيادة، الشبكات الذكية الجماعية، والأصدقاء الذكيين العاطفيين، وغيرها. إن آفاق تطوير الذكاء الاصطناعي على الحافة مثيرة للتوقع، ومن المتوقع أن تؤثر بشكل عميق على حياتنا اليومية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
BearMarketNoodler
· 07-13 03:03
البلوكتشين هذه المواضيع تم تداولها كم مرة، إنها أساليب قديمة.
دمج الذكاء الاصطناعي الطرفي مع التشفير: الاتجاهات الأساسية للتكنولوجيا في عام 2025
الذكاء الاصطناعي الهامشي: اتجاهات التكنولوجيا الأساسية لعام 2025
مع تطور تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي الخفيفة على أجهزة الطرفية، من المتوقع أن تصبح الذكاء الاصطناعي على الحافة والذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية الموضوع الرئيسي في مجال التكنولوجيا بحلول عام 2025. مؤخرًا، أطلقت بعض عمالقة التكنولوجيا نماذج ذكاء اصطناعي صغيرة مصممة خصيصًا للتحسين على الأجهزة الطرفية، مما يشير إلى أهمية الحوسبة الحافة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تزداد وضوحًا.
تقرير بحثي شامل قام بتحليل عميق لآفاق تطوير الذكاء الاصطناعي الحدي، حيث يغطي محتواه ضرورة الذكاء الاصطناعي الحدي، والابتكارات الأساسية، والتكامل مع تكنولوجيا التشفير، بالإضافة إلى الوضع الحالي للصناعة.
ظهور الذكاء الاصطناعي الطرفي
تقوم الذكاء الاصطناعي الطرفي بإحداث ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال نقل معالجة البيانات من خوادم السحابة إلى الأجهزة المحلية. تعالج هذه الطريقة العديد من التحديات التي تواجه نشر الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل التأخير العالي، ومشاكل الخصوصية، وقيود النطاق الترددي. من خلال تنفيذ معالجة البيانات في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية مثل الهواتف الذكية، والأجهزة القابلة للارتداء، وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء، لا تقلل الذكاء الاصطناعي الطرفي فقط من وقت الاستجابة بشكل كبير، بل يمكنها أيضًا الاحتفاظ بالمعلومات الحساسة بأمان على الأجهزة المحلية.
إن تقدم تقنيات الأجهزة والبرامج جعل من الممكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. الابتكارات مثل المعالجات المخصصة للحدود وتقنيات تحسين النماذج زادت بشكل كبير من كفاءة الحساب على جانب الجهاز، مع ضمان عدم تأثر الأداء بشكل ملحوظ.
من الجدير بالذكر أن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت قانون Moore. تقليديًا، يتنبأ قانون Moore بأن عدد الترانزستورات على الرقائق الدقيقة يتضاعف تقريبًا كل عامين. ومع ذلك، فإن وتيرة نمو نماذج الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت بكثير وتيرة تحسين الأجهزة، مما أدى إلى اتساع الفجوة بين الطلب والعرض في الحوسبة. هذه الاتجاه جعل التصميم المتزامن للأجهزة والبرامج أكثر أهمية.
تخطيط عمالقة التكنولوجيا
تسارع الشركات التكنولوجية الكبرى في زيادة استثماراتها في الذكاء الاصطناعي على الحافة، متبنية استراتيجيات مختلفة. إنها تدرك أن الذكاء الاصطناعي على الحافة لديه القدرة على تغيير مجالات متعددة مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الروبوتات والمساعدين الافتراضيين، من خلال تقديم تجربة ذكاء اصطناعي فورية وشخصية وموثوقة لتحقيق هذا الهدف.
دمج الذكاء الاصطناعي الطرفي مع تقنية التشفير
توفر تقنية blockchain آلية ثقة آمنة وغير مركزية لشبكات الذكاء الاصطناعي الحافة. من خلال دفتر الحسابات الذي لا يمكن تغييره في blockchain، يمكن ضمان سلامة البيانات وأمانها، وهو أمر مهم بشكل خاص في الشبكات اللامركزية المكونة من أجهزة الحافة. يمكن لأجهزة الحافة استخدام blockchain لتسجيل المعاملات وتبادل البيانات، وتحقيق مصادقة وتفويض آمنة دون الحاجة إلى الاعتماد على المؤسسات المركزية.
يمكن أن يشجع نموذج الاقتصاد الرقمي القائم على التشفير الأفراد والمنظمات على المساهمة بالقوة الحاسوبية والبيانات والموارد الأخرى من خلال آلية تحفيز الرموز، مما يدعم بناء وتشغيل الشبكات الطرفية. تساعد هذه النموذج في حل مشكلة الموارد الكبيرة المطلوبة لنشر وصيانة الشبكات الطرفية.
يمكن تطبيق مفهوم التمويل اللامركزي ( DeFi ) أيضًا على شبكات الذكاء الاصطناعي الطرفية، لإنشاء آلية توزيع موارد الحوسبة بشكل سوقي. يمكن للمشاركين تقديم القدرة الحاسوبية من خلال رهن الرموز، أو إقراض الموارد الفائضة، أو المساهمة في حوض الموارد المشتركة للحصول على مكافآت. يمكن للعقود الذكية تنفيذ هذه العمليات تلقائيًا، لضمان توزيع الموارد بشكل عادل وفعال وفقًا لظروف العرض والطلب، وتحقيق التسعير الديناميكي.
إنشاء آلية ثقة لا تحتاج إلى تنظيم مركزي في شبكة الأجهزة الطرفية اللامركزية هو تحدٍ مهم. تحقق الشبكات المشفرة الثقة من خلال الطرق الرياضية، وتعتبر هذه الآلية القائمة على الحوسبة والرياضيات المفتاح لتحقيق تفاعلات خالية من الثقة، بينما لم تتمكن الذكاء الاصطناعي حتى الآن من امتلاك هذه الخاصية بالكامل.
آفاق المستقبل
لا يزال هناك مجال كبير للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي على الحافة. في المستقبل، قد نشهد الذكاء الاصطناعي على الحافة يصبح جزءًا لا يتجزأ من الحياة في العديد من سيناريوهات التطبيق، مثل مساعد التعلم الفائق التخصيص، التوأم الرقمي، السيارات ذاتية القيادة، الشبكات الذكية الجماعية، والأصدقاء الذكيين العاطفيين، وغيرها. إن آفاق تطوير الذكاء الاصطناعي على الحافة مثيرة للتوقع، ومن المتوقع أن تؤثر بشكل عميق على حياتنا اليومية.