يحذر المحللون من العناوين الرئيسية التي تروج لفوائد الذكاء الاصطناعي المستحيلة
قد تعتقد أنه ليس بالأمر الكبير أن يجد الباحثون طريقة لتقليل متطلبات الحوسبة لإحدى الخطوات العديدة التي يتضمنها تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لمساعدة الروبوتات على التعامل مع الأجسام الهندسية البسيطة. ومع ذلك، فقد أدى هذا الاكتشاف الصغير وغير الملحوظ إلى حد كبير إلى ظهور عناوين رئيسية مثيرة للقلق بشأن ارتفاع تكلفة تشغيل مراكز البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل: "طاقة أقل 100 مرة: الاختراق الذي يمكن أن يحل أزمة الطاقة الهائلة في الذكاء الاصطناعي". لا تصدق الضجيج: لا أحد يشكك في النتائج التي توصل إليها الباحثون، لكن التقارير المتعلقة بها قد تكون مبالغًا فيها إلى حد ما: "إن القفزة من البحث الذي تم إجراؤه في دراسة arXiv إلى النتيجة الواردة في المقالات الإخبارية المرتبطة بها هي مادة خرافية. وقال نادر حنين، محلل Gartner VP، إن هذا النوع من الضجيج الذي تحذر Gartner العملاء من تجنبه". قام الباحثون، من مختبر التفاعل بين الإنسان والروبوت في جامعة تافتس في الولايات المتحدة ومركز الرؤية والأتمتة والتحكم في فيينا بالنمسا، بمقارنة تكلفة التدريب وأداء نماذج لغة الرؤية والحركة (VLA) مع تلك الخاصة بالهندسة الرمزية العصبية باستخدام التخطيط الرمزي القائم على PDDL، وأبلغوا عن النتائج في ورقة بحثية بعنوان "السعر ليس صحيحًا: تتفوق الأساليب الرمزية العصبية على VLAs في مهام التلاعب المنظمة طويلة الأفق" انخفاض استهلاك الطاقة بشكل ملحوظ. تم قبول الورقة للعرض في مؤتمر IEEE الدولي للروبوتات والأتمتة. كما تساءل يوري جوريونوف، مدير تكنولوجيا المعلومات في شركة الاستشارات Acceligence، عما إذا كانت نتائج الدراسة المتعلقة بتوفير الطاقة قابلة للتطبيق على المشكلات الأوسع في المؤسسة. قال جوريونوف: "العنوان الرئيسي "طاقة أقل بمقدار 100 مرة" مضلل. ما أظهره الباحثون في الواقع هو أن النظام القائم على القواعد يستخدم طاقة أقل من النموذج العصبي في لغز واحد. وكان ذلك في المحاكاة، مع القواعد التي تم ترميزها يدويًا من قبل الخبراء مسبقًا". "هذا ليس اختراقا. هذه الآلة الحاسبة تتفوق على الكمبيوتر العملاق في العمليات الحسابية." ويرى جوريونوف أن "المدخرات تختفي في اللحظة التي تصل فيها إلى تعقيد العالم الحقيقي. فهناك مصادر بيانات متباينة ومدخلات فوضوية، ومواقف غامضة بدون مجموعات قواعد واضحة، أو في الواقع أي مجال حيث القواعد ليست واضحة بالفعل. ولا يزال يتعين على شخص ما أن يكتب كل هذه القواعد". لم يستجب الباحثون لطلب التعليق، لكنهم على الأرجح لن يختلفوا مع جوريونوف. وفي استنتاجهم، ذكروا أن "هذه النتائج تسلط الضوء على المفاضلات المهمة بين مناهج نموذج الأساس الشامل وبنيات الاستدلال المنظم. بالنسبة لمهام المعالجة التي تحكمها قيود إجرائية واضحة، فإن دمج البنية الرمزية يمكن أن يؤدي إلى مزايا كبيرة في الموثوقية، وكفاءة البيانات، واستهلاك الطاقة ". وقال جوريونوف إن بعض هؤلاء الذين ناقشوا الأساليب الافتراضية الجديدة للذكاء الاصطناعي لديها إمكانات، مستشهداً على وجه التحديد بالأعمال البحثية التي أجرتها جوجل. "نهج Google هو جعل الذكاء الاصطناعي الذي نقوم بتشغيله بالفعل أرخص وأسرع بشكل كبير. نهج Tufts هو استبداله بشيء مختلف معماريًا لفئة ضيقة من المهام. من وجهة نظر المؤسسة، ليس هناك منافسة. يمكنك نشر نتائج Google غدًا من خلال موفري النماذج الحاليين لديك. تتطلب Tufts منك إعادة كتابة البنية الخاصة بك، وترميز قواعد المجال الخاص بك يدويًا، ونأمل أن تبدو مشكلتك وكأنها لغز." فوائد المدى القصير قال ناثان مارلور، رئيس قسم البيانات والذكاء الاصطناعي في شركة الاستشارات الأيرلندية Version 1، إنه على الرغم من أن بحث Tufts قد لا يكون له قابلية تطبيق فورية على عمليات نشر تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات، إلا أنه قد يؤثر على مفاوضات التسعير مع المتوسعين الفائقين. "بالنسبة لتكنولوجيا المعلومات للمؤسسات، لا يوجد شيء يمكن القيام به هنا. لا أحد يبني مخططات PDDL داخل الشركة. لكن زاوية التكلفة مهمة إذا كنت تشاهد ارتفاع فواتير حوسبة الذكاء الاصطناعي ويستمر البائعون في إخبارك بأن الإجابة هي المزيد من وحدات معالجة الرسومات. وقال مارلور: "هذا سبب آخر للتراجع عن ذلك". "إذا ثبت أن البنى الهجينة قد تم إثباتها على نطاق أوسع، فإنها تظهر في المراحل النهائية باعتبارها استدلالًا أرخص وفواتير سحابية أقل. ولكن هذا الأمر متروك للمنصة والمتوسعين الفائقين لاكتشافه وليس فرق تكنولوجيا المعلومات في المؤسسة." ويوافق مستشار آخر، بريان ليفين، المدير التنفيذي لشركة ForberGov، على أن تقرير Tufts يمكن أن يوضح كيفية رؤية تكنولوجيا المعلومات لتسعير الذكاء الاصطناعي المستقبلي. وقال ليفين: "يجب على المديرين التنفيذيين لتكنولوجيا المعلومات في المؤسسات "تتبع هذا المجال تمامًا، ليس لأنهم سينشرون هذه النماذج في الربع القادم، ولكن لأن اقتصاديات الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر تقلبًا. تحتاج الشركات إلى الحفاظ على المرونة مع بائعي الذكاء الاصطناعي لديها". "يمكن لهذا السوق أن يدور حول عشرة سنتات. إن حبس نفسك في مكدس وحدة تحكم مفرطة واحدة أو بنية نموذجية واحدة هو وصفة للندم عندما تبدأ اختراقات مثل هذه في التسويق." دعا ليفين إلى البقاء مرنًا وتجنب الالتزامات طويلة الأجل. "وهذا سبب لتجنب الإفراط في الالتزام بخريطة طريق أي بائع. فالأرض في ظل الذكاء الاصطناعي تتغير بشكل أسرع من معظم دورات المشتريات. وسيكون الفائزون هم مدراء تكنولوجيا المعلومات والمؤسسات التي تبني قابلية النقل، وتتفاوض من أجل المرونة، وتفترض أن أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا اليوم قد يبدو قديمًا في وقت أقرب مما يتوقعه أي شخص."
