تشرح Intel سبب ركود المؤسسات في جهود الذكاء الاصطناعي الخاصة بها - وكيفية جعل المحرك يعمل

في الوقت الحالي ، 60٪ من الناتج المحلي الإجمالي العالمي هو رقم رقمي ، وفقًا للمنتدى الاقتصادي العالمي ، وسيتم إنشاء 80 زيتابايت من البيانات في عام 2022 وحده. وسيرتفع هذا إلى 180 زيتابايت من البيانات بحلول عام 2025 و 2026. مدفوعة بالرقمنة ، الصناعات في جميع أنحاء العالم في طليعة عصر النمو المستدام ، إذا تمكنت من فتح السر لتحويل كميات لا حصر لها من البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. .

قالت كافيتا براساد ، نائب الرئيس والمدير العام لمركز البيانات والذكاء الاصطناعي وإستراتيجية السحابة والتنفيذ في Intel ، مات مارشال ، الرئيس التنفيذي لشركة VB ، في Transform ، الثلاثاء ،

إن إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات أمر بالغ الأهمية.

قال براساد: "ليس من السهل الحصول على رؤى مع الكثير من البيانات باستخدام الأساليب التقليدية". "الذكاء الاصطناعي سيغير ذلك. ولكي يحدث ذلك ، نحتاج إلى الاستثمار في الذكاء الاصطناعي اليوم ، سواء في البشر أو في التكنولوجيا."

على الرغم من أن معدل ابتكار الذكاء الاصطناعي ينمو بشكل كبير ، إلا أن الذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله الأولى من الانتشار. وفقًا لتقارير المحللين ، يمكن أن تستثمر 80٪ من الشركات في الذكاء الاصطناعي ، لكن 20٪ منها فقط تجني الفوائد. وحتى في الأماكن التي يتم فيها نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ، فإنه يكون في الأماكن التي تكون فيها عواقب الفشل ضئيلة. كانت الأساليب التقليدية لتعلم الآلة والذكاء الاحتمالي وغيرها من الذكاءات موجودة منذ فترة وجود البيانات ، ولكن مع معدل زيادة البيانات ، يجب استكمال هذه الأساليب التقليدية بتقنيات متقدمة مثل التعلم العميق لتحقيق نتائج الأعمال الضرورية .

قال براساد: "يركز معظم العالم اليوم على تدريب هذه النماذج على نطاق واسع ، وليس على نشرها في بيئات الإنتاج". "إذا كنا نتحدث حقًا عن إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي ، فنحن بحاجة إلى رؤية 80٪ من حالات الاستخدام المتبقية - مخازن الطوب وقذائف الهاون ، والأنظمة على الطرق ، والبنية التحتية للاتصالات السلكية واللاسلكية - كل شيء يحتاج إلى جني فوائد الذكاء الاصطناعي."

هناك العديد من التحديات لاستعادة فوائد الاستثمار. أحدها أن العديد من الشركات تنسى أن الذكاء الاصطناعي هو أولاً وقبل كل شيء مشكلة برمجية: فأنت بحاجة إلى تلبية متطلبات المطورين والنظام البيئي ، وليس التركيز فقط على الأداء الخالص لكل واط أو القوة الخالصة لجهازك. أضف إلى ذلك أن الذكاء الاصطناعي نفسه هو عملية مستمرة ومتكررة. بطبيعة الحال ، تبدأ معظم المنظمات بالتدريب. ولكن عندما يتعلق الأمر بنشر هذه النماذج ، يجب أن تكون العملية بأكملها شاملة ، من جمع البيانات ، إلى تدريب النموذج ، والاختبار ، والنشر ، ثم الصيانة والمراقبة. p>

تستفيد المؤسسات السحابية من MLOps ، مما يجعل من السهل نسبيًا نشرها وصيانتها ومراقبتها. لكن المؤسسات المتطورة والمختلطة بحاجة إلى النمو في السحابة والنشر إلى الحافة ، ولكن بعد ذلك المراقبة على الحافة والاستمرار في السحابة. ما قمت بتدريب بياناتك عليه ، مقابل واقعك الأرضي ، قد يكون مختلفًا تمامًا. وبدون صيانة ، تبدأ النماذج في التدهور ويتدهور الأداء.

الجزء الثالث من اللغز هو البيانات: إمكانية الوصول والجودة والمشاركة. من مشكلات الخصوصية إلى لغز المهملات في سلة المهملات ، حيث تصبح البيانات المتحيزة مسؤولية للأمان وإمكانية الشرح ، يمكن أن تصبح إدارة البيانات مهمة هائلة.

قال براساد: "كل هذه العمليات هي التي يجب أن تتضافر معًا حتى نتمكن من نشر الذكاء الاصطناعي بطريقة ذات مغزى في الصناعة". "عندها يمكننا القول إننا أقرب إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي."

من الضروري البدء في مواجهة هذه التحديات في أسرع وقت ممكن ، من أجل البقاء على اطلاع دائم بالتغييرات الحتمية التي تجتاح العالم. ولكن ما لم ترغب في مواجهة المشاكل لاحقًا ، يجب أن تستغرق دقيقة للتفكير في النظام والبنية التي لديك بالفعل. تحتاج إلى التفكير في التكلفة والتعقيد اللذين سيترتب على فتح أبوابك للذكاء الاصطناعي والبيانات ، من تحويل أعباء العمل إلى توسيع نطاق مشروعاتك.

تقدم المزيد من الشركات أكثر من أي وقت مضى حلولاً محددة لكل تغيير في حالات استخدام الذكاء الاصطناعي. ولكن من منظور الأعمال ، فإن المفتاح هو معرفة كيفية ملاءمة كل هذه الأجزاء المتباينة معًا ، وكيفية إدارة بياناتك في كل خطوة على الطريق ، وكيفية ضمان الجودة العالية والأمان ، وكيفية نشر النموذج الخاص بك - أو في غير ذلك الكلمات ، وكيفية الجمع بين التحليلات التنبؤية وفطنة عملك لتحقيق نتائج مفيدة.

وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمثل مشكلة برمجية ، إلا أن الأجهزة لا تزال جزءًا مهمًا من اللغز. تلبي Intel احتياجات الحوسبة باستخدام الذكاء الاصطناعي المدمج في FPGAs ووحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية. تركز الشركة أيضًا على توحيد الأجهزة بالبرمجيات لتزويد العملاء بأساس متين لجهودهم في مجال الذكاء الاصطناعي.

من وجهة نظر أمنية ، فإنها تستثمر أيضًا في التكنولوجيا ...