تتجاوز إستراتيجية الذكاء الإصطناعي لشركة Intel لعام 2019 مجرد صنع الرقائق

55

هناك الكثير من الأشخاص في مجتمع التعلم الآلي الذين سيعلمونك أن التعلم العميق هو طريق مسدود. Gadi Singer ليس من هؤلاء الناس. وهو يعتقد أنه بدأ للتو, في الحقيقة إنه يقول إننا على وشك الدخول في المرحلة التالية من الذكاء الإصطناعي, والتعلم العميق هو جزء كبير من ذلك. وهو يعرف ما يتحدث عنه. بعد تشغيل معظم خوارزميات الذكاء الإصطناعي في العالم بإستخدام الرقائق التي تصنعها شركته.

Singer هو نائب رئيس Intel المدير العام لمجموعة منتجات الذكاء الإصطناعي. لديه مهمة صعبة تتمثل في معرفة ما يجب فعله بعد ذلك مع رؤية الشركة. على عكس Ray Kurzweil, رائد أعمال المستقبل في Google, فإن Singer أكثر تأثراً بخطط الذكاء الإصطناعي الخاصة بشركته. لذا فإن توقعاته ليست بمستقبل بعيد: فهي لعامي 2019 و 2020.

وفقا له, استراتيجية Intel للذكاء الإصطناعي هو نهج ثلاثي الجوانب يشمل جميع فروع التعلم الآلي.­­ ويقول إن شركة DL بدأت لتوها تنضج بعد مرحلة الطفولة – علي حد تعبيره-  لذا تحتاج شركته إلى أن تكون مستعدة لتقديم حلول للإستخدام العملي لخورازميات متقدمة للغاية.

عندما سئل عن معنى ذلك بالنسبة لمجال الذكاء الإصطناعي, ككل, يقول: “إنها مرحلة تالية, إنها المرحلة التالية”.

إن خطة النقاط الثلاث المذكورة أعلاه معقدة, ولكنها تنقسم إلى بعض الأفكار البسيطة:

1. تطوير مجموعة متنوعة من الرقائق لتلبية جميع الاحتياجات
2. إكتساب المواهب وتطوير التكنولوجيا الجديدة
3. توفير برمجيات ذكية ومتسقة مع جميع منتجاتها

وأن كل هذا يبدو جيداً من الناحية المالية ولكن, ماذا يعني بالضبط بالنسبة لعملاء Intel ؟ خلال المقابلة, أوقف Singer المحادثة لطرح سؤاله الخاص:

ما هي البنية الأساسية التي تعتقد أن معظم خوراميات الذكاء الإصطناعي ستعمل عليها؟

الجواب الواضح, إذا كنت قد تولي الاهتمام خلال العامين الماضيين, فهي GPU. إنها أيضًا إجابة خاطئة, كما يقول Singer:

انها ليست GPU, وسأوضح لماذا. هناك, في الأساس, نوعان مختلفان من المهام في التعلم العميق: التدريب والإستدلال. Nvidia لديها الكثير من دورات التدريب. لكن مناقشة Nvidia هي في المقام الأول مناقشة تدريبية. في عام 2015, حسب تقديرنا, كانت نسبة دورات الإستدلال إلى دورات التدريب 1: 1. اليوم هو 5: 1 ويتحرك نحو 10: 1 … يتم تشغيل معظم مهام الإستدلال على وحدات المعالجة المركزية (CPUs) من Intel… معظم دورات الذكاء الإصطناعي تعمل على بنيتنا.

تتضمن رؤية Intel الخاصة بمعلومات الذكاء الإصطناعى, وتحديدا التعلم العميق, في 2019 و 2020, إيصالها إلى خارج العمر التجريبي المبكر وعلى كل جسم مادي في العالم. تريد شركة Intel أن تتوفر معداتها في أيدي الباحثين, والمدمجة في الأدوات والأجهزة القابلة للإرتداء, وتضخيم إحتياجات الشركات والمطورين. مهما كان ما تفعله مع التعلم العميق, فإن خطة Intel هي توفير مجموعة شرائح وبيئة برمجية تناسب هذه الإحتياجات.

الطريق إلى عام 2019, و “المرحلة التالية” من الذكاء الإصطناعي, لم تكن واضحة قبل بضع سنوات قليلة على الرغم من ذلك. فإن التعلم العميق مسؤول عن تحول “أسرع” و “أكثر قوة” من أي تغيير يُرى في Intel.

وإستجابة لهذه الموجة الأحدث من التقدم في التعلم العميق, كانت Intel تستحوذ علي الشركات الناشئة في الذكاء الإصطناعي مثل Movidius و Nervana لدفع حدود ما يمكن أن تفعله برقائق الذكاء الإصطناعي. أعادت تصميم وحدات المعالجة المركزية الخاصة بها من الداخل إلى الخارج لتوفير المزيد من الطاقة للتعلم الآلي. وبدأت في تطوير حلول برمجية لربط طموحاتها مع الذكاء الإصطناعي معًا.

من الواضح, إستنادًا إلى ما تريده شركة Intel, أن التقارير عن موت التعلم العميق مبالغ فيها إلى حد كبير.

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2018/10/30/intels-ai-strategy-for-2019-goes-beyond-chips/

 

تعليقات