اختر منطقتك 
أصبحت تكلفة تحقيق المزيد من التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي مذهلة مثل الهلوسة من قبل ChatGPT. أدى الطلب على رقائق الرسومات المعروفة باسم وحدات معالجة الرسومات اللازمة لتدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع إلى ارتفاع أسعار المكونات الحيوية إلى أعلى المستويات. قالت OpenAI إن تدريب الخوارزمية التي تعمل الآن على تشغيل ChatGPT كلف الشركة أكثر من 100 مليون دولار. إن السباق على المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي يعني أيضًا أن مراكز البيانات تستهلك الآن كميات مثيرة للقلق من الطاقة.
إن الاندفاع نحو الذهب في مجال الذكاء الاصطناعي لديه عدد قليل من الشركات الناشئة التي تضع خططًا جريئة لإنشاء مجارف حسابية جديدة للبيع. تعد وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia هي الأجهزة الأكثر شيوعًا لتطوير الذكاء الاصطناعي، لكن هذه الشركات الناشئة تقول إن الوقت قد حان لإعادة التفكير بشكل جذري في كيفية تصميم شرائح الكمبيوتر.
قامت شركة Normal Computing، وهي شركة ناشئة أسسها خبراء في Google Brain وAlphabet’s moonshot lab X، بتطوير نموذج أولي بسيط يمثل خطوة أولى نحو إعادة تشغيل الحوسبة من المبادئ الأولى.
تقوم شريحة السيليكون التقليدية بإجراء العمليات الحسابية من خلال التعامل مع البتات الثنائية – أي 0 و1 – التي تمثل المعلومات. تستغل وحدة المعالجة العشوائية في الحوسبة العادية، أو SPU، الخصائص الديناميكية الحرارية للمذبذبات الكهربائية لإجراء حسابات باستخدام التقلبات العشوائية التي تحدث داخل الدوائر. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى توليد عينات عشوائية مفيدة للحسابات أو لحل حسابات الجبر الخطي، وهي موجودة في كل مكان في العلوم والهندسة والتعلم الآلي.
يوضح فارس صباحي، الرئيس التنفيذي لشركة الحوسبة العادية، أن الأجهزة عالية الكفاءة ومناسبة تمامًا للتعامل مع الحسابات الإحصائية. وهذا يمكن أن يجعله مفيدًا يومًا ما لبناء خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التعامل مع عدم اليقين، وربما معالجة ميل النماذج اللغوية الكبيرة إلى “الهلوسة” للمخرجات عندما تكون غير متأكدة.
يقول صباحي إن النجاح الأخير للذكاء الاصطناعي التوليدي مثير للإعجاب، لكنه بعيد عن الشكل النهائي للتكنولوجيا. ويقول صباحي: “من الواضح نوعًا ما أن هناك شيئًا أفضل من حيث بنيات البرمجيات والأجهزة أيضًا”. لقد عمل هو وشركاؤه المؤسسون سابقًا في مجال الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي في شركة Alphabet. وقد دفعهم عدم إحراز تقدم في تسخير أجهزة الكمبيوتر الكمومية للتعلم الآلي إلى التفكير في طرق أخرى لاستغلال الفيزياء لتشغيل الحسابات المطلوبة للذكاء الاصطناعي.
غادر فريق آخر من الباحثين الكميين السابقين في شركة Alphabet لتأسيس شركة Extropic، وهي شركة لا تزال متخفية ويبدو أن لديها خطة أكثر طموحًا لاستخدام الحوسبة الديناميكية الحرارية للذكاء الاصطناعي. يقول غيوم فيردون، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Extropic: “إننا نحاول دمج كل الحوسبة العصبية بشكل محكم في شريحة ديناميكية حرارية تناظرية”. “نحن نأخذ ما تعلمناه من برامج وأجهزة الحوسبة الكمومية وننقلها إلى النموذج الديناميكي الحراري الكامل.” (تم الكشف مؤخرًا عن فيردون باعتباره الشخص الذي يقف وراء حساب meme الشهير على X بيف جيزوس، المرتبطة بما يسمى بحركة التسارع الفعالة التي تروج لفكرة التقدم نحو “تفرد رأس المال التكنولوجي”.)
ربما تكتسب فكرة الحاجة إلى إعادة التفكير على نطاق أوسع في الحوسبة زخمًا، حيث تواجه الصناعة صعوبة في الحفاظ على قانون مور، وهو التنبؤ طويل الأمد بأن كثافة المكونات الموجودة على الرقائق تستمر في التقلص. يقول بيتر مكماهون، الأستاذ في جامعة كورنيل والذي يعمل على تطوير الرقائق: “حتى لو لم يتباطأ قانون مور، فلا تزال تواجه مشكلة كبيرة، لأن أحجام النماذج التي أطلقتها شركة OpenAI وغيرها تنمو بشكل أسرع بكثير من سعة الرقائق”. طرق جديدة للحوسبة. وبعبارة أخرى، قد نحتاج إلى استغلال طرق جديدة للحوسبة لإبقاء قطار الضجيج حول الذكاء الاصطناعي على المسار الصحيح.
