المؤلف: أدفايت جايانت، ماثيو شيلدون، سونججونج كيم و سواستيك شريفاستافا

ترجمة: BeWater

مع إطلاق نموذج Llama 1B و 3B المُحسّن مؤخرًا بشكل خاص لسيناريوهات التطبيق على الأجهزة من Meta، وإعلان Apple Intelligence عن منتجه الجديد في نهاية أكتوبر، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي على الحواف والأجهزة سيكون موضوعًا رئيسيًا في عام 2025.

Peri Labs و BeWater قامتا بالتعاون في إصدار تقرير يبلغ حوالي 250 صفحة، ويشمل المحتوى:

• ضرورة الذكاء الاصطناعي على الحافة
• الابتكار الأساسي في مجال AI الحافة
• لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي على الحافة إلى تقنية التشفير؟
• فهم إطار الذكاء الاصطناعي الحافة
• الحالة الحالية للذكاء الاصطناعي على الحافة وتقنية التشفير

تم ترجمة هذا التقرير باللغة الصينية المبسطة بواسطة BeWater. يتم تلخيص الأهمية كما يلي:

صعود الذكاء الاصطناعي على الحافة

تقوم الذكاء الاصطناعي على الحافة بتحويل معالجة البيانات من الخوادم المركزية المركزية إلى الأجهزة المحلية، مما يحدث ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي. تحل هذه الطريقة محدودية نشر الذكاء الاصطناعي التقليدي مثل وقت الاستجابة العالي، ومشكلة الخصوصية وقيود النطاق الترددي. من خلال تحقيق معالجة البيانات في الوقت الحقيقي على الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء وجهاز استشعار انترنت الأشياء وغيرها من الأجهزة، يقلل الذكاء الاصطناعي على الحافة من وقت الاستجابة ويحفظ المعلومات الحساسة بأمان على الأجهزة نفسها.

تقدم التكنولوجيا في الأجهزة والبرمجيات يجعل من الممكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. الابتكارات مثل معالجات الحواف المخصصة وتقنيات تحسين النماذج تجعل الحوسبة الجانبية أكثر كفاءة، دون التأثير بشكل كبير على الأداء.

النقطة 1: تجاوز نمو الذكاء الصناعي سرعة قانون مور.

تشير قاعدة مور إلى أن عدد الترانزستورات على رقاقة الشريحة تتضاعف تقريبًا كل عامين. ومع ذلك ، تجاوزت سرعة ارتفاع نماذج الذكاء الاصطناعي سرعة تحسين الأجهزة ، مما أدى إلى زيادة الفجوة بين الطلب والعرض الحسابي. هذه الفجوة تجعل التصميم المشترك للأجهزة والبرامج أمرًا ضروريًا.

النقاط الرئيسية 2: تزيد العمالقة في مختلف الصناعات من استثمارهم في الذكاء الاصطناعي الموجود على الحافة وتتبع استراتيجيات مختلفة.

كبار اللاعبين في الصناعة يستثمرون بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي المحسن للهواتف الذكية، حيث يدركون أنه يمكن أن يغير تمامًا مجالات مثل الرعاية الصحية، والقيادة الذاتية، والروبوتات، والمساعدين الافتراضيين من خلال توفير تجربة ذكاء اصطناعي فورية وشخصية وموثوقة. على سبيل المثال، قامت Meta مؤخرًا بإصدار نموذج محسن لأجهزة الحواف، ومن المقرر أن تطلق Apple Intelligence تقنية الذكاء الاصطناعي للحواف في نهاية أكتوبر.

تداخل الذكاء الاصطناعي الحافة وتقنية التشفير

نقطة 3: توفر سلسلة الكتل آلية ثقة آمنة ومركزية لشبكة الذكاء الاصطناعي الحافة

تضمن سلسلة الكتل السلامة والمقاومة للتلاعب بالبيانات من خلال دفتر الحسابات الذي لا يمكن التلاعب به، وهذا يعد أمرًا حاسمًا في شبكات اللامركزية المكونة من أجهزة الحواف. من خلال تسجيل المعاملات وتبادل البيانات داخل سلسلة الكتل، يمكن لأجهزة الحواف إجراء التحقق من الهوية والترخيص بأمان دون الحاجة إلى الاعتماد على مؤسسات مركزية.

النقطة 4: آلية الحوافز الاقتصادية للتشفير تعزز مشاركة الموارد والنفقات الرأسمالية

تتطلب نشر وصيانة شبكة الحواف موارد كبيرة. يمكن تحقيق نموذج اقتصادي للتشفير أو العملة المشفرة عن طريق توفير مكافآت العملة ، مما يشجع الأفراد والمؤسسات على المساهمة في القدرات الحسابية والبيانات والموارد الأخرى ، وبالتالي دعم بناء الشبكة والتشغيل.

要点 5：التمويل اللامركزي  模型促进资源的高效分配

من خلال إدخال مفاهيم الالتمويل اللامركزي  مثل التكديس، والاقتراض، وحوض السيولة، يمكن لشبكة الذكاء الاصطناعي الحافة إنشاء سوق للموارد الحسابية. يمكن للمشاركين تقديم العملة من خلال التكديس لتوفير القدرة الحسابية، أو استعارة الموارد الزائدة، أو المساهمة في حوض المشاركة للحصول على مكافأة مقابل ذلك. يقوم العقد الذكي تلقائيًا بتنفيذ هذه العمليات، مما يضمن توزيع الموارد بشكل عادل وفعال وفقًا للعرض والطلب، وتحقيق آلية تسعير ديناميكية في الشبكة.

النقاط 6: الثقة في اللامركزية

في شبكة الأجهزة الحافة المركزية، تشكل التحدي كيفية إقامة ثقة غير مركزية بدون رقابة مركزية. في الشبكة المشفرة، يتم تحقيق الثقة من خلال الرياضيات؛ وهذا الثقة القائمة على الحسابات والرياضيات هي العامل الرئيسي لتمكين التفاعل غير المعتمد على الثقة، والذي لم يكن لدى الذكاء الاصطناعي هذه الخاصية حتى الآن.

رؤية المستقبل

تطلعًا إلى المستقبل، لا يزال هناك الكثير من فرص الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي على الحافة. سنرى الذكاء الاصطناعي على الحافة يصبح جزءًا لا غنى عنه في العديد من سيناريوهات التطبيق في حياتنا، مثل مساعد التعلم فائق التخصيص، التوأم الرقمي، السيارات الذاتية القيادة، الشبكات الذكية الجماعية وشريك الذكاء الاصطناعي للعواطف وغيرها. نتطلع إلى المستقبل بشغف!