استدلال الذكاء الاصطناعي

ما هو استدلال الذكاء الاصطناعي؟

يمثل استدلال الذكاء الاصطناعي الخطوة الثانية في العملية المؤلفة من مرحلتين التي يقوم عليها التعلم الآلي والتعلم العميق؛ أما الخطوة الأولى فهي تدريب الذكاء الاصطناعي. وتشكل هاتان الخطوتان سببًا مهمًا في ملاءمة الذكاء الاصطناعي الحديث لمجموعة واسعة ومتنوعة من المهام، بدءًا من إنشاء المحتوى ووصولًا إلى قيادة المركبات ذاتية القيادة.

خلال مرحلة الاستدلال، يتلقى نموذج ذكاء اصطناعي مُدرَّب مسبقًا بيانات جديدة غير موسومة. ويعتمد النموذج على قاعدة البيانات التي «درسها» أثناء تدريبه لتحليل المدخلات الجديدة والاستجابة بالمخرجات الصحيحة. وعلى سبيل المثال، عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن نموذج الذكاء الاصطناعي ينفذ الاستدلال في كل مرة تطرح فيها سؤالًا على ChatGPT أو تطلب من Stable Diffusion رسم صورة لك. ويعود قدرته على تقديم استجابات شبيهة باستجابات البشر إلى التدريب المكثف الذي خضع له مسبقًا.

حتى أثناء تنفيذ الاستدلال، يسجل الذكاء الاصطناعي أيضًا استجابات المستخدمين البشريين للاستفادة منها في جلسة التدريب التالية. كما يرصد ما إذا كان المستخدمون قد أشادوا بمخرجاته أو انتقدوها. وبهذه الطريقة، تجعل الحلقة المستمرة بين التدريب والاستدلال الذكاء الاصطناعي أكثر شبهًا بالبشر بمرور الوقت.

لماذا تحتاج إليه؟

السبب الأساسي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي هو تمكينها من إجراء الاستدلال، أي التفاعل مع البيانات الجديدة في العالم الحقيقي، ومساعدة البشر على عيش حياة أكثر إنتاجية وراحة. فكثير من المهام التي تنفذها منتجات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، بدءًا من قراءة خط اليد والتعرّف على الوجوه البشرية، ووصولًا إلى قيادة المركبات ذاتية القيادة وإنشاء المحتوى، تعتمد على استدلال الذكاء الاصطناعي. وعندما تسمع مصطلحات مثل الرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، أو أنظمة التوصية، فكلها أمثلة على استدلال الذكاء الاصطناعي.

كيف تساعد GIGABYTE؟

لإجراء استدلال الذكاء الاصطناعي بكفاءة، تحتاج إلى منصة حوسبة تتمتع بسرعة معالجة عالية وزمن استجابة منخفض. والسبب بسيط: من المرجح أن يخدم نموذج الذكاء الاصطناعي عدداً كبيراً من المستخدمين في الوقت نفسه. ولا سيما في السيناريوهات التي قد تؤثر فيها سرعة الاستجابة في الإنتاجية، مثل فرز البريد في مركز توزيع، أو حتى في السلامة، مثل التحكم في سيارة ذاتية القيادة، إذ تصبح خصائص مثل الأداء العالي وزمن الاستجابة المنخفض أكثر أهمية.

وعلى مستوى الخوادم، يُعد G293-Z43 من GIGABYTE Technology أحد أفضل الحلول لاستدلال الذكاء الاصطناعي، إذ يضم تكويناً رائداً في القطاع يتألف من 16 بطاقة AMD Alveo™ V70 ضمن هيكل بارتفاع 2U. ويعتمد مُسرّع Alveo™ V70 على بنية AMD XDNA™، المحسّنة لاستدلال الذكاء الاصطناعي. كما يُعد حل Qualcomm® Cloud AI 100 منتجاً آخر يساعد مراكز البيانات على تنفيذ الاستدلال بكفاءة أكبر عبر السحابة وعلى الحافة، بفضل تطوراته في معالجة الإشارات وكفاءة استهلاك الطاقة وتطور العقد وقابلية التوسع.

وتقدم GIGABYTE أيضاً أجهزة مخصصة لمختلف التطبيقات في قطاعات محددة. فعلى سبيل المثال، في قطاعي السيارات والنقل، تُعد وحدة التحكم في القيادة الآلية (ADCU) من GIGABYTE منصة حوسبة مدمجة داخل المركبة مزودة بتسريع للذكاء الاصطناعي، وقد جرى نشرها في حافلات تايوان ذاتية القيادة. أما حل التعرف على الوجوه بالذكاء الاصطناعي من GIGABYTE، الذي يُستخدم على نطاق واسع في قطاعي التجزئة والتعليم، فهو حل متكامل يحقق دقة تصل إلى 99.9% في نموذج 1vN.

لمزيد من المعلومات: 《طوّر الذكاء الاصطناعي مع حلول خوادم الذكاء الاصطناعي فائقة الأداء من GIGABYTE》