محاضرة إريك شميت في جامعة ستانفورد مليئة بالذكاء الاصطناعي والأعمال والرؤى الجيوسياسية

تناولت المحاضرة الأخيرة التي ألقاها إريك شميدت في جامعة ستانفورد في عام 2024 مجموعة من المواضيع الاستفزازية:

استراتيجية الذكاء الاصطناعي لشركة جوجل:انتقد شميدت تركيز جوجل على التوازن بين العمل والحياة، مشيرًا إلى أن ذلك يعيق قدرتها التنافسية في مجال الذكاء الاصطناعي ضد شركات مثل OpenAI وAnthropic. وأشاد بإيلون ماسك والشركات الناشئة وشركة TSMC لبيئات العمل الصارمة التي توفرها. حتى أن شركة TSMC تجعل حاملي الدكتوراه في الفيزياء يعملون في المصانع في عامهم الأول.

CUDA من NVIDIA:اعترف بأنه قلل من أهمية تقنية CUDA من NVIDIA، والتي أصبحت ضرورية لنماذج الذكاء الاصطناعي. وقال إن الرئيسة التنفيذية لشركة AMD ليزا سوي تعمل على إنشاء ROCM. وفيما يلي أقدم بعض المعلومات الأساسية عن ROCM.

مايكروسوفت وOpenAIكان شميدت متشككًا في البداية بشأن شراكة مايكروسوفت مع OpenAI، معتبرا أنها صغيرة جدًا بحيث لا تشكل أهمية، لكنه اعترف بأنه كان مخطئًا.

الملكية الفكرية والشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي:تحدث شميدت عن تيك توك. إذا كنت تبدأ عملًا تجاريًا، فامض قدمًا واسرق كل ما تستطيع، مثل الموسيقى. إذا حققت نجاحًا كبيرًا، فيمكنك تحمل تكاليف أفضل المحامين لتغطية مساراتك. ويقول إن الذكاء الاصطناعي في المستوى التالي (ربما في عام 2025) سيجمع بين نوافذ السياق العملاقة والوكلاء والنص إلى العمل (صنع برامج بايثون) سيكون قادرًا على القيام بأي شيء تقريبًا. سيكون اقتراحه هو إنشاء نسخة من تيك توك أو جوجل في 30 ثانية، وسرقة عملائهم ثم نشرها في غضون ساعة. إذا فشلوا في الانتشار على نطاق واسع، فقم بإجراء الإصلاحات وحاول مرة أخرى.

المشهد العالمي للذكاء الاصطناعيأعرب شميت عن شكوكه بشأن إمكانات الابتكار التكنولوجي في أوروبا، باستثناء بعض الأمل في فرنسا، وأكد على أهمية الهند كحليف للولايات المتحدة في مواجهة الصين. وقال إن اليابان وكوريا تقفان إلى جانب الولايات المتحدة. ويعتقد أن الولايات المتحدة بحاجة إلى الاستفادة من كندا (للحصول على مواهب قوية في مجال الذكاء الاصطناعي) والطاقة الكهرومائية لمراكز البيانات العملاقة.

الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر:كان متشائمًا بشأن جدوى الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر بسبب تكاليفه المرتفعة.

التأثير الاقتصادي للذكاء الاصطناعي:توقع شميت أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى توسيع الفجوة الاقتصادية بين البلدان الغنية والفقيرة، وقارن إمكانات الذكاء الاصطناعي بالأيام الأولى للكهرباء.

التصنيع والذكاء الاصطناعيوأشار إلى أن الذكاء الاصطناعي لن ينعش وظائف التصنيع بسبب الأتمتة.

تم بث المحادثة مباشرة في البداية، ولكن تم إزالتها لاحقًا من موقع يوتيوب، ويرجع ذلك إلى طبيعة تعليقاته المثيرة للجدل.

النص الكامل للمحاضرة موجود على github.

شارك إريك شميت، الرئيس التنفيذي السابق لشركة جوجل والمؤسس المشارك لشركة شميت فيوتشرز، بأفكاره حول الحالة الحالية والمستقبل القريب للذكاء الاصطناعي. وسلط الضوء على ثلاثة اتجاهات رئيسية يتوقع رؤيتها في العامين المقبلين:

1. نوافذ سياقية كبيرة جدًا: تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على تطوير القدرة على معالجة وحفظ المزيد من المعلومات، وربما يصل عدد هذه المعلومات إلى مليون رمز أو كلمة. ويسمح هذا التوسع الهائل في السياق بإجراء تحليل أكثر شمولاً وتحسين الذاكرة قصيرة المدى، مما يتيح للذكاء الاصطناعي التعامل مع مهام أكثر تعقيدًا وتوفير استجابات أكثر دقة.

2. عملاء الذكاء الاصطناعي: هذه هي الأنظمة التي يمكنها التعلم بشكل متكرر وتحسين فهمها، على غرار الطريقة التي يتعامل بها البشر مع المهام المعقدة. وصف شميدت كيف يمكن لهذه العملاء القراءة عن موضوع مثل الكيمياء، واكتشاف مبادئها، واختبار فهمهم، ثم دمج هذه المعرفة مرة أخرى في قاعدة فهمهم.

3. قدرات تحويل النص إلى إجراء: تتضمن هذه القدرة على تحويل تعليمات اللغة الطبيعية مباشرة إلى كود قابل للتنفيذ أو أوامر رقمية. قدم شميدت مثالاً لتوجيه الذكاء الاصطناعي لإنشاء منافس لتيك توك، مع اكتساب المستخدمين وإنشاء المحتوى، كل ذلك من خلال مطالبة نصية بسيطة.

يعتقد شميدت أن الجمع بين هذه التطورات الثلاثة سوف يخلف تأثيرات عميقة وغير متوقعة على المجتمع، وربما تكون أعظم حتى من تأثيرات وسائل التواصل الاجتماعي. وأكد على قوة منح كل فرد القدرة على الوصول إلى “مبرمج” خاص به قادر على تنفيذ مهام معقدة استناداً إلى تعليمات بسيطة.

الحالة الحالية لتطوير الذكاء الاصطناعي والمنافسة

وأشار إريك إلى أن الفجوة بين نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة (التي طورتها عدد قليل من الشركات الرائدة) وبقية المجال تبدو آخذة في الاتساع. وهذا تحول عن وجهة نظره قبل ستة أشهر عندما كان يعتقد أن الفجوة تضيق. إن الموارد المطلوبة لتطوير وتدريب هذه النماذج المتقدمة هائلة، مع تقديرات تتراوح من 10 مليارات دولار إلى 100 مليار دولار أو أكثر. وبحسب ما ورد يعتقد سام ألتمان من OpenAI أن الأمر قد يستغرق حوالي 300 مليار دولار. ويخلق هذا المستوى من الاستثمار حواجز كبيرة أمام الدخول ويركز السلطة في أيدي عدد قليل من الكيانات الممولة جيدًا. وتحدث عن إجبار Inflection وغيرها على البيع لأنهم لم يتمكنوا من جمع الجولة التالية من عشرات المليارات.

وقد تم تسليط الضوء على أهمية قوة الحوسبة وموارد الطاقة في تطوير الذكاء الاصطناعي. واقترح شميدت أن الولايات المتحدة قد تحتاج إلى الشراكة الوثيقة مع كندا للوصول إلى الطاقة الكهرومائية الكافية للتدريب على الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

كما سلط شميدت الضوء على هيمنة إنفيديا الحالية في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي، وخاصة بسبب بنية CUDA والمكتبات المحسنة للغاية. وأوضح أن معظم أكواد الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى التشغيل مع تحسينات CUDA، والتي لا تدعمها حاليًا سوى وحدات معالجة الرسوميات من إنفيديا. يمنح هذا النظام البيئي للبرمجيات، الذي تم بناؤه على مدى عقد من الزمان، إنفيديا ميزة كبيرة على المنافسين المحتملين.

وفيما يتصل بالمشهد العالمي للذكاء الاصطناعي، يرى شميت أن الولايات المتحدة والصين هما المنافسان الرئيسيان، مع احتمال أن تشكل الهند قوة دافعة بسبب مجموعتها الضخمة من أفضل المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي. وأعرب عن مخاوفه بشأن البيئة التنظيمية في أوروبا التي تعيق ابتكار الذكاء الاصطناعي، وانتقد بشكل خاص نهج الاتحاد الأوروبي في تنظيم الذكاء الاصطناعي.

وشدد شميت على أهمية أخلاقيات العمل والكثافة في تطوير الذكاء الاصطناعي. وأشار إلى أن بعض شركات التكنولوجيا الراسخة، بما في ذلك جوجل، قد تتخلف عن الركب بسبب إعطاء الأولوية للتوازن بين العمل والحياة على حساب الدافع التنافسي. وقارن هذا بالتفاني الذي نراه في الشركات الناشئة وبعض المنافسين الدوليين، مؤكدًا أن تأثيرات الشبكة والطبيعة الحساسة للوقت لتطوير الذكاء الاصطناعي تجعل هذه الكثافة ضرورية للنجاح.

ثم انتقل النقاش إلى التأثيرات الأوسع للذكاء الاصطناعي:

1. التأثيرات الاقتصادية وسوق العمل:
ناقش إرسي التأثيرات المحتملة للذكاء الاصطناعي على مختلف قطاعات العمل. ورأى أن الوظائف التي تتطلب مهارات عالية يمكن أن تتكيف وتعمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي، ولكن الوظائف التي تتطلب مهارات أقل وتلك التي تتطلب حكمًا بشريًا أقل سوف يتم استبدالها. غالبًا ما يستغرق التأثير الاقتصادي الكامل للتكنولوجيات الجديدة وقتًا طويلاً حتى يتحقق حيث تتعلم المنظمات كيفية تنفيذها بشكل فعال.

وقد رسم إريك أوجه تشابه بين هذه التطورات والثورات التكنولوجية السابقة، مثل إدخال الكهرباء في المصانع. ففي البداية، كانت مكاسب الإنتاجية ضئيلة، حيث استبدلت المصانع ببساطة المحركات البخارية بمحركات كهربائية دون إعادة تصميم عملياتها. واستغرق الأمر عقوداً من الزمن قبل أن تتحقق الإمكانات الكاملة للكهرباء من خلال تصميمات المصانع الجديدة وإدخال خطوط التجميع. ويشير هذا المنظور التاريخي إلى أن أهم مكاسب الإنتاجية من الذكاء الاصطناعي قد تأتي من الابتكارات التنظيمية والعملية وليس التكنولوجيا وحدها.

2. الأمن القومي والجغرافيا السياسية:
يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره مجالًا بالغ الأهمية للحفاظ على التفوق التكنولوجي. ذكر شميت عمله في لجنة الذكاء الاصطناعي التي بحثت هذه القضايا، مما أدى إلى مبادرات مثل قانون CHIPS لتعزيز القدرة التنافسية للولايات المتحدة. وسلط الضوء على إجراءات الحكومة الأمريكية لتقييد تصدير رقائق الذكاء الاصطناعي المتقدمة إلى الصين، والحفاظ على ميزة تكنولوجية (حوالي عشر سنوات) في مجالات مثل تصنيع أشباه الموصلات.

3. التنظيم والأخلاق:
وقد ناقشنا الحاجة إلى تنظيم متوازن يعزز الابتكار مع معالجة المخاطر المحتملة. وذكر شميدت مشاركته في صياغة سياسات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الإجراءات التنفيذية الأخيرة التي اتخذتها إدارة بايدن. ووصف مشاركته في مجموعة غير رسمية ساعدت في وضع الأساس لقانون الذكاء الاصطناعي الذي أصدرته الإدارة، والذي يتضمن تدابير مثل إلزام الشركات بالإبلاغ للحكومة عندما تصل إلى عتبات حسابية معينة في تطوير الذكاء الاصطناعي.

4. التعليم وتنمية المهارات:
وناقش المتحدثون أهمية مهارات البرمجة المستمرة في عالم مدفوع بالذكاء الاصطناعي. وفي حين يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في البرمجة، فإن فهم أساسيات البرمجة يظل قيماً للاستفادة الفعالة من هذه الأدوات. واقترح شميدت أن تعليم علوم الكمبيوتر قد يتطور ليشمل مساعدي الذكاء الاصطناعي كشركاء طبيعيين في عملية التعلم.

5. البحث الجامعي:
ودعا شميدت إلى زيادة التمويل المخصص لأبحاث الذكاء الاصطناعي في الجامعات، وخاصة موارد الحوسبة عالية الأداء. وأعرب عن إحباطه من أن العديد من الباحثين البارزين مقيدين بسبب الافتقار إلى القدرة على الوصول إلى القوة الحسابية اللازمة لأبحاث الذكاء الاصطناعي المتطورة. ومع ذلك، فقد لوحظ أيضًا أن الجامعات قد تتمتع بميزة نسبية في تطوير خوارزميات جديدة وإجراء أبحاث طويلة الأجل بدلاً من تدريب نماذج ضخمة. وسلطت المناقشة الضوء على الدور الفريد للأوساط الأكاديمية في متابعة الأبحاث الصبورة وطويلة الأجل التي قد لا يكون لها تطبيقات تجارية فورية.

6. معرفة الذكاء الاصطناعي والفهم العام:
وقد ناقش المشاركون أهمية تحسين معرفة الذكاء الاصطناعي بين أصحاب المصلحة غير التقنيين، بما في ذلك صناع السياسات وعامة الناس. وأكد المتحدثون على الحاجة إلى نهج متعدد التخصصات، يجمع بين المعرفة التقنية والرؤى من مجالات مثل الاقتصاد والعلوم السياسية والسلوك التنظيمي لفهم ومعالجة آثار الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.

7. القدرات الناشئة والطريق إلى الذكاء الاصطناعي العام:
وتطرق المتحدثون إلى مفهوم الذكاء الاصطناعي العام والتحديات التي تواجه تعريفه. ففي حين تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية أداء العديد من المهام التي كانت تعتبر ذات يوم مؤشراً على الذكاء الاصطناعي العام، فإنها لا تزال تكافح مع بعض القدرات التي يجدها البشر سهلة، وخاصة في المهام الجسدية. وسلطت المناقشة الضوء على الطبيعة غير الخطية لتقدم الذكاء الاصطناعي، حيث أن بعض المهام التي تبدو معقدة للبشر تكون سهلة نسبياً بالنسبة للذكاء الاصطناعي، في حين أن مهام أخرى تبدو بسيطة ولكنها أكثر تحدياً.

8. الذكاء الاصطناعي كتكنولوجيا عامة الأغراض:
تناولت المحادثة مفهوم الذكاء الاصطناعي باعتباره تكنولوجيا عامة الأغراض وإمكاناته في إشعال شرارة الابتكارات التكميلية عبر مختلف القطاعات. ومثله كمثل الكهرباء أو الإنترنت، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحويل العديد من الصناعات وجوانب المجتمع. وأكد المتحدثون أن تحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي من المرجح أن يتطلب تغييرات جوهرية في نماذج الأعمال والهياكل التنظيمية والمؤسسات المجتمعية.

9. التبني السريع مقابل التحول الطويل الأمد:
ناقش المتحدثون التبني السريع لأدوات مثل ChatGPT مقارنة بالتحولات التكنولوجية التاريخية. وفي حين يتم دمج بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة، فقد اقترح البعض أن تحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي من المرجح أن يتطلب تغييرات أكثر جوهرية واستهلاكًا للوقت في نماذج الأعمال والهياكل التنظيمية.

10. المنافسة وديناميكيات السوق:
وناقش شميدت الحالة الحالية للمنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى هيمنة عدد قليل من اللاعبين الكبار بسبب الموارد الهائلة المطلوبة لتطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم. كما تطرق إلى المناقشة بين نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر، مشيرًا إلى أن تكاليف رأس المال الهائلة المتضمنة قد تدفع المجال نحو أنظمة أكثر انغلاقًا.

11. الذكاء الاصطناعي في الحرب والدفاع:
تحدث شميدت عن مشاركته في تطوير تقنيات الدفاع المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وخاصة الطائرات بدون طيار المصممة لمواجهة المعدات العسكرية التقليدية مثل الدبابات. وناقش إمكانية أن يغير الذكاء الاصطناعي طبيعة الحرب، مما قد يجعل بعض أنواع الصراعات، مثل الغزوات البرية، أكثر صعوبة.

12. متطلبات الطاقة والبنية التحتية:
وسلطت المناقشة الضوء على الاحتياجات الهائلة للطاقة والبنية الأساسية اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم. وأكد شميدت على أهمية تأمين مصادر طاقة موثوقة ووفيرة، واقترح إقامة شراكات مع دول مثل كندا التي تمتلك موارد كبيرة للطاقة الكهرومائية.

13. التداعيات الفلسفية:
وتطرق المتحدثون إلى الطبيعة المتغيرة للمعرفة والفهم في عصر الذكاء الاصطناعي. وناقشوا تحديات العمل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تنتج نتائج دون تقديم تفسيرات واضحة لمنطقها، ورسموا أوجه تشابه مع كيفية تفاعل البشر مع الأنظمة المعقدة أو حتى مع الأنظمة التي تتفاعل مع بعضها البعض. مع البشر الآخرين.

14. توزيع المواهب العالمية:
وناقش شميدت التوزيع العالمي للمواهب في مجال الذكاء الاصطناعي، مسلطًا الضوء على إمكانات الهند كلاعب رئيسي في هذا المجال. واقترح أن البلدان قد تحتاج إلى إعادة النظر في نهجها للاحتفاظ بالمواهب المتميزة في المجالات الاستراتيجية مثل الذكاء الاصطناعي.

15. الاعتبارات الأخلاقية:
ورغم عدم مناقشة هذا الأمر على نطاق واسع، فقد تطرق الحديث إلى التداعيات الأخلاقية لتطوير الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك قضايا التحيز والخصوصية وإمكانية إساءة الاستخدام.

أهم النصائح والإرشادات للطلاب ورجال الأعمال

وتحدث عن كيفية إمكانية أن تكون المؤسسات الطلابية والأكاديمية جزءًا من شركات الفرق الحمراء التي سيتم تشكيلها لمهاجمة الذكاء الاصطناعي باستخدام الذكاء الاصطناعي المعادي. وستساهم نقاط الضعف التي تم العثور عليها في بناء الذكاء الاصطناعي التالي.

هناك حاليا دورات مدتها حوالي 18 شهرًا للحصول على درجة الماجستير في القانون. ستة أشهر من التحضير، وستة أشهر من التدريب، وستة أشهر من الضبط الدقيق.

1. يشهد مجال الذكاء الاصطناعي حاليًا فترة من التقدم السريع مع العديد من الفرص لتقديم مساهمات كبيرة. ومن المتوقع أن يؤدي الجمع بين نوافذ السياق المتوسعة ووكلاء الذكاء الاصطناعي وقدرات تحويل النص إلى إجراء إلى دفع ابتكارات كبرى في المستقبل القريب (ربما في الفترة 2025-2026).

2. إن فهم الجوانب التقنية للذكاء الاصطناعي وتداعياته الأوسع (الاقتصادية والاجتماعية والأخلاقية) أمر بالغ الأهمية. وهناك حاجة متزايدة إلى أفراد قادرين على سد الفجوة بين التطوير التقني والتطبيقات العملية في مختلف المجالات.

3. هناك حاجة إلى مناهج متعددة التخصصات، تجمع بين المعرفة التقنية والرؤى المستمدة من مجالات مثل الاقتصاد والعلوم السياسية والسلوك التنظيمي. وسيكون هذا الفهم الشامل مفتاحاً للاستفادة الفعالة من إمكانات الذكاء الاصطناعي مع معالجة تحدياته.

4. أصبح إنشاء النماذج الأولية وإظهار الأفكار بسرعة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية بالنسبة لرواد الأعمال. وستكون القدرة على تكرار المفاهيم واختبارها بسرعة ميزة تنافسية كبيرة.

5. في حين أن تدريب النماذج واسعة النطاق قد تهيمن عليه كيانات ذات تمويل جيد، لا يزال هناك العديد من المجالات حيث يمكن للفرق الأصغر والباحثين الأكاديميين تقديم مساهمات ذات مغزى، وخاصة في تطوير الخوارزميات والتطبيقات المحددة.

6. من المرجح أن تتحقق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي من خلال الابتكارات التكميلية في نماذج الأعمال والهياكل التنظيمية وتنمية رأس المال البشري. وينبغي للطلاب ورواد الأعمال أن يفكروا فيما هو أبعد من التكنولوجيا نفسها إلى الكيفية التي يمكنها بها تحويل الأنظمة والعمليات بأكملها.

7. ستصبح القدرة على التفكير النقدي وتقييم المحتوى الذي تنتجه الذكاء الاصطناعي مهارات مهمة بشكل متزايد. ومع انتشار الذكاء الاصطناعي، ستصبح القدرة على تمييز المعلومات والتحقق منها أمرًا بالغ الأهمية.

8. هناك فرص للابتكار ليس فقط في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي نفسها، بل وفي كيفية تطبيقها عبر مختلف المجالات وفي معالجة تأثيراتها المجتمعية. ويشمل ذلك مجالات مثل حوكمة الذكاء الاصطناعي، وتطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي، ونماذج التعاون بين الذكاء الاصطناعي والبشر.

9. إن الطبيعة العالمية لتطوير الذكاء الاصطناعي تعني أن فهم الديناميكيات الدولية، بما في ذلك الاختلافات في النهج التنظيمية والمواقف الثقافية تجاه الذكاء الاصطناعي، سيكون مهمًا لأولئك الذين يتطلعون إلى العمل في هذا المجال.

10. ورغم أن مهارات الترميز تظل مهمة، فمن المرجح أن تتغير طبيعة تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وقد يصبح فهم كيفية العمل بفعالية مع أدوات الترميز الخاصة بالذكاء الاصطناعي وتوجيهها بنفس أهمية مهارات البرمجة التقليدية.

11. توفر متطلبات الطاقة والبنية الأساسية اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي فرصًا للابتكار في مجالات مثل الحوسبة الفعالة ومراكز البيانات المستدامة وحلول الطاقة الجديدة.

12. مع توسع قدرات الذكاء الاصطناعي، ستكون هناك حاجة متزايدة إلى خبراء قادرين على الترجمة بين المفاهيم التقنية للذكاء الاصطناعي وتأثيراتها العملية على الأعمال والسياسة والمجتمع.

13. إن الوتيرة السريعة لتطور الذكاء الاصطناعي تعني أن التعلم المستمر والتكيف سيكونان ضروريين. ويتعين على الطلاب والمهنيين تنمية القدرة على استيعاب التطورات الجديدة بسرعة وتعديل استراتيجياتهم وفقًا لذلك.

14. قد تكون هناك فرص كبيرة لتطوير أدوات ومنهجيات لاختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها وضمان موثوقيتها، خاصة مع نشرها في تطبيقات أكثر أهمية.

15. إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحويل الحرب والدفاع تسلط الضوء على الحاجة إلى خبراء قادرين على التعامل مع التأثيرات الأخلاقية والاستراتيجية المعقدة لهذه التقنيات.

وقد سلط النقاش الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي مع التأكيد على التعقيدات والتحديات التي ينطوي عليها تطويره ودمجه في المجتمع. كما أكد على الحاجة إلى نهج متعدد الأوجه للتقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، مع مراعاة العوامل التكنولوجية والاقتصادية والاجتماعية للاستفادة الكاملة من قدراته مع التخفيف من المخاطر المحتملة.

وأكد إيريك أننا على الأرجح في بداية ثورة تكنولوجية كبرى، يمكن مقارنتها بإدخال الكهرباء أو الإنترنت. وفي حين أن التأثيرات المباشرة للذكاء الاصطناعي كبيرة بالفعل، فإن التحولات طويلة الأجل قد تكون أكثر عمقًا وصعوبة في التنبؤ بها. وهذا يخلق فرصًا هائلة ومسؤوليات كبيرة للجيل الحالي من الطلاب والباحثين ورجال الأعمال الذين يعملون في مجال الذكاء الاصطناعي وما حوله.

أيه إم دي روس إم

إن ما يعادل CUDA من NVIDIA في الأساس هو منصة ROCm (Radeon Open Compute). ROCm عبارة عن مجموعة برامج مفتوحة المصدر مصممة لتوفير وظائف مماثلة لـ CUDA من خلال تمكين الحوسبة العامة على وحدات معالجة الرسوميات AMD. وهي تدعم نماذج برمجة مختلفة، بما في ذلك HIP (واجهة الحوسبة غير المتجانسة للتنقل)، والتي تسمح للمطورين بنقل تطبيقات CUDA لتشغيلها على أجهزة AMD.

لا يتم اعتماد ROCm على نطاق واسع مثل CUDA، الذي يتمتع بنظام بيئي أكثر نضجًا ودعم أوسع من مطوري البرامج. ومع ذلك، يتحسن ROCm باستمرار، ويدعم أطر التعلم العميق الرئيسية مثل TensorFlow وPyTorch. وبينما يظل CUDA مهيمنًا بسبب تحسيناته الشاملة ودعم المكتبات، يقدم ROCm بديلاً مفتوح المصدر يكتسب زخمًا، خاصة لأولئك الذين يتطلعون إلى الاستفادة من قدرات أجهزة AMD في الحوسبة عالية الأداء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، تم تطوير مشروع يسمى ZLUDA لتمكين تطبيقات CUDA من العمل على وحدات معالجة الرسوميات AMD من خلال ترجمة مكالمات CUDA إلى شيء يمكن لـ ROCm من AMD فهمه. يوفر هذا المشروع بديلاً مباشرًا لـ CUDA، مما يسمح للتطبيقات بالعمل على أجهزة AMD مع الحد الأدنى من التعديلات، على الرغم من أنه ليس شاملاً مثل دعم CUDA الأصلي.

نموذج الذكاء الاصطناعي بعد المحول

هناك خوارزميات جديدة متطورة للغاية والتي تعتبر بمثابة محولات لاحقة.
هناك طرق مختلفة للقيام بالانحدار التدرجي، وضرب المصفوفة بشكل أسرع وأفضل،

اخترع صديق وزميل إيريك بنية جديدة غير محولة.
هناك مجموعة يمولها إيريك في باريس تدعي أنها فعلت الشيء نفسه.
هناك الكثير من الأشياء في ستانفورد.
وهو مشابه لذلك، ولكن الرياضيات مختلفة.

المحولات هي طريقة منهجية للضرب في نفس الوقت. لديك مصفوفة كبيرة جدًا.
تقتصر الأنظمة تمامًا على سرعة الذاكرة في الاتصال بوحدة معالجة الرسوميات. تبدو الإجابات مثل أجهزة الكمبيوتر العملاقة وسرعة الضوء وسرعة الذاكرة. يتحدث جيف دين عن 8-12 نظامًا موزعًا.

هناك اعتقاد في السوق بأن اختراع الذكاء له عائد لا نهائي.

مضاعفة إنتاجية المبرمج على الأقل

قام إريك شميدت بتمويل شركة Augment لزيادة إنتاجية فرق برمجيات مكونة من 100 شخص. كما قام بتمويل شركات أخرى تعمل على زيادة إنتاجية المبرمجين.