ميتا تُطوّر حاسوباً عملاقاً للذكاء الاصطناعي سيكون الأسرع عالمياً

ميتا تُطوّر حاسوباً عملاقاً للذكاء الاصطناعي سيكون الأسرع عالمياً
أستمع الى المقال

أعلنت شركة (ميتا) Meta اليوم الإثنين عن حاسوبٍ عملاق (سوبر كومبيوتر) لتقنيات الذّكاء الاصطناعي، وذلك بهدف استخدامه في تحقيق مشروعها الطّموح: الميتافيرس.

وقالت عملاقة التقنية الأمريكية في منشور على مدوّنتها: “نقدم اليوم AI Research SuperCluster – RSC، الذي نعتقد بأنّه من أسرع أجهزة الحاسوب العملاقة القائمة على تقنية الذّكاء الاصطناعي الحالية، وسيكون الأسرع في العالم إذا ما تم إنشاؤه بالكامل منتصف عام 2022”.

وأشارت ميتا – الشركة الأم لكل من فيسبوك وإنستاجرام وواتساب وأوكولوس، إلى أنّه يمكن للذّكاء الاصطناعي حاليًا أداء مهام، مثل: ترجمة النص بين اللغات، والمساعدة في تحديد المحتوى الضّار المُحتَمل، لكن تطوير الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي سيتطلب أجهزة حاسوب عملاقة قوية قادرة على إجراء كوينتيليون (1,000,000,000,000,000,000) عملية في الثانية.

وتعتقد ميتا أن RSC سيساعد باحثي الذكاء الاصطناعي العاملين لديها على بناء نماذج أفضل للذكاء الاصطناعي يمكنها التعلم من تريليونات الأمثلة، والترجمة بين مئات اللغات المختلفة، وتحليل النصوص والصور والفيديو معًا بسلاسة، وتطوير أدوات جديدة للواقع المعزّز وغير ذلك المزيد.

كما تعتقد الشركة أن RSC سيُمهّد في نهاية المطاف الطريق نحو بناء تقنيات لمنصة الحوسبة الرئيسية المستقبلية (الميتافيرس)، حيث ستؤدي التطبيقات والمنتجات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي دوراً مهمّاً.

لماذا نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي في هذا النطاق؟

حاولتْ ميتا الإجابة على هذا التساؤل في منشورها بالقول: “منذ عام 2013، قطعنا خطوات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، ويشمل ذلك: التّعلم تحت الإشراف الذاتي، حيث يمكن للخوارزميات التّعلم من أعداد كبيرة من الأمثلة والمحوّلات غير المسمّاة، والتي تسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتّفكير على نحوٍ أكثرَ فعالية من خلال التركيز على مجالات معينة من مدخلاتها”.

ولتحقيق فوائد الذكاء الاصطناعي المتقدم على نحو كامل، ستتطلب المجالات المختلفة، سواء كانت الرؤية، أو الكلام، أو اللغة، تدريب نماذج كبيرة ومعقّدة على نحو متزايد، خاصةً لحالات الاستخدام الحرِجة، مثل: تحديد المحتوى الضار.

وأضافت ميتا أنها قرّرت مطلع عام 2020 أن أفضل طريقة لتسريع التّقدم في هذا المجال هو تصميم بنية أساسية جديدة للحوسبة، فكان RSC.

استخدام RSC لبناء الميتافيرس

أوضحتْ ميتا أنه مع RSC، فإنها ستكون قادرة على تدريب النماذج التي تستخدم إشارات الوسائط المتعدّدة على نحو أسرع لتحديد ما إذا كان الإجراء، أو الصوت، أو الصورة خبيثًا أو حميدًا. ولن يساعد هذا البحث فقط في الحفاظ على سلامة الأشخاص في خدمات ميتا الحالية، ولكن أيضًا في المستقبل، وذلك في العوالم الافتراضية التي تعمل عليها ميتا: (الميتافيرس).

هل أعجبك المحتوى وتريد المزيد منه يصل إلى صندوق بريدك الإلكتروني بشكلٍ دوري؟
انضم إلى قائمة من يقدّرون محتوى إكسڤار واشترك بنشرتنا البريدية.