يقول الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang إن كل شركة ستصبح “مصنع منظمة العفو الدولية”. هذا ما يعنيه.
- يتوقع الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang أن تصبح الشركات مصانع منظمة العفو الدولية التي تولد الرموز.
- الرموز هي تمثيلات رقمية تستخدمها نماذج الذكاء الاصطناعى لمعالجة البيانات وفهمها.
- إليك ما يعنيه الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA من خلال “مصنع AI”.
في كلمته الرئيسية في مؤتمر NVIDIA AI هذا الأسبوع ، توقع الرئيس التنفيذي Jensen Huang أن يصبح كل شركة “مصنع AI”.
إنها فكرة كبيرة يمكن أن تجعل الشركات من جميع الأنواع ناجحة في المستقبل. لذلك يستحق التوضيح.
سمعت لأول مرة عن هذا العام الماضي عند الدردشة مع Guillermo Rauch ، الرئيس التنفيذي لشركة AI Startup Vercel. وأوضح دور الرموز في الذكاء الاصطناعي ، وأشار إلى أن هوانغ يحب أن يقول “كل شركة ستصبح مصنعًا رمزيًا”.
“كل شيء رمز”
إذا كانت البيانات هي المادة الخام من الذكاء الاصطناعي ، الرموز هي اللغة. تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بتفكيك الكلمات والمدخلات الأخرى في الرموز العددية لتسهيل معالجة وفهمها. رمز واحد هو حوالي ¾ من كلمة.
مثال من Nvidia: قد تكون كلمة “Darkness” رمزية في الأرقام 271 لـ “Dark” و 655 لـ “Ness”. سيتم تمثيل الكلمة المعاكسة ، “السطوع” ، 491 و 655. وبهذه الطريقة ، يمكن أن يكتشف نموذج الذكاء الاصطناعي نفس الرقم 655 مرتين ويفهم أن هذه الكلمات مرتبطة.
تُستخدم تريليونات هذه الأرقام ، أو الرموز ، لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مثل هذا ، ثم ضبطها وتشغيلها. بدلاً من “كمبيوتر كل شيء” ، قد تقول إن “كل شيء رمز” في الذكاء الاصطناعي.
“وظيفة واحدة ووظيفة واحدة فقط”
يعتقد هوانغ ، راوتش ، وغيرهم من التقنيين أن الشركات الحديثة ستنجح من خلال توليد معظم الرموز. ستكون مصانع منظمة العفو الدولية التي تنطلق من الرموز التي سيتم استخدامها لتحسين وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تساعد الشركات على تقديم منتجات وخدمات أفضل.
وقال هوانغ يوم الثلاثاء في مؤتمر GTC: “أسميهم مصانع AI”. “إنها مصانع منظمة العفو الدولية لأن لديهم وظيفة واحدة ووظيفة واحدة فقط – توليد هذه الرموز المذهلة التي نعيد تشكيلها بعد ذلك في الموسيقى ، إلى كلمات ، إلى مقاطع فيديو ، في البحث ، إلى مواد كيميائية أو بروتينات.”
وقال إن هذه المنشآت المولدة في الرمز المميز ستجلس في بعض الأحيان إلى جانب العمليات التقليدية للشركات.
“كل صناعة ، كل شركة لديها مصانع سيكون لها مصنعين في المستقبل” ، تنبأ هوانغ. “المصنع لما يبنونه ومصنع الرياضيات ، المصنع لمنظمة العفو الدولية.”
استشهد بتصنيع السيارات كمثال ، واصفا “مصنع للسيارات” و “مصنع لمنظمة العفو الدولية للسيارات”.
ثم وضع بعض اللحوم على تلك العظام النظرية من خلال الإعلان عن شراكة مع جنرال موتورز التي ستساعد فيها NVIDIA تلك الشركة على استخدام الذكاء الاصطناعي لتصنيع السيارات مع جعل مركبات جنرال موتورز أكثر استقلالية مع الذكاء الاصطناعي.
هل تصنع Tesla السيارات أو الآلات المولدة من الرمز المميز؟
قام جيسون ليو ، وهو مهندس تعلم الآلة ومستشار الذكاء الاصطناعي ، بنقطة مماثلة مع سيارات Tesla الكهربائية وهدف Elon Musk لجعلها مستقلة تمامًا.
عندما يتم قيادة تسلا حول مدينة ، فإنها تحتوي على أجهزة استشعار تجمع جبال المعلومات حول محيطها. يتم جمع هذه البيانات وتحويلها إلى رموز تستخدم لتحسين نماذج Tesla AI. هذا ، من الناحية النظرية ، ينتج برنامجًا أفضل لذات الذات لتوجيه المركبات بدقة وأمان.
في عالم منظمة العفو الدولية ، ستكون أدوار معظم الشركات هي توليد المزيد من البيانات “.
وقال إن مقاربة تسلا في وضع أكبر عدد ممكن من السيارات على الطريق لرفع أكبر قدر ممكن من البيانات كان أفضل من استراتيجية وايمو ، “حيث جلس المهندسون في كهف لسنوات يعملون في العزلة النسبية ، وليس جمع أكبر قدر من البيانات ، أو الرموز”.
اتخاذ قرارات تجارية أفضل
شارك ليو مثالًا آخر ، هذه المرة نظرية: كيف يمكن للشركات اتخاذ قرارات تجارية أفضل من خلال النظر إلى الوراء في عمليتها ورمزها؟
وقال “بالنسبة لأي قرار كبير ، من المحتمل أن يكون هناك ستة أشهر من النقاش بين الموظفين في الدردشة في الركود ، واجتماعات فيديو التكبير ، واجتماعات مجلس الإدارة ، ولوحات معلومات البيانات”.
يمكن للشركات الآن تحويل كل ذلك إلى رموز واستخدام ذلك لتدريب نظام الذكاء الاصطناعى لاتخاذ قرارات أفضل في المستقبل أو لمساعدة المديرين التنفيذيين والموظفين على البشر في اتخاذ قرارات أفضل في المرة القادمة.
وأضاف “مهمة الشركة والبرنامج هي سحب كل ذلك من البشر المعنيين وتحويل ذلك إلى رموز لتدريب الذكاء الاصطناعي”.
أمثلة مصنع الرمز المميز
يقول Rauch إن Vercel تقوم بذلك باستخدام أداة V0 الخاصة بها ، والتي تساعد المطورين والأشخاص غير الفنيين على بناء مواقع ويب وتطبيقات.
“V0 يأخذ متطلبات المستخدم باللغة الإنجليزية ويخرج تطبيقًا” ، أوضح Rauch. “هذه هي الرموز لدينا.”
استشهد أيضًا بعميل Vercel يسمى Openevidence ، والذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليف جبال البحوث الطبية في معلومات قابلة للهضم لمحترفي الأدوية المشغولين.
وقال راوتش: “الرموز الخاصة بهم هي بيانات البحث التي يحتاجها الأطباء من أجل اتخاذ قرارات أفضل”. “إنها رموز ذكاء طبي.”
استشهد Liu بمثال Mercor ، وهي شركة ناشئة تقوم بتوظيف درجة الدكتوراه الفنية لحصاد معرفتها المحددة وتحويل ذلك إلى رموز تستخدمها مختبرات الذكاء الاصطناعي لتحسين نماذجها.
وقال راوخ “إن مهمة كل شركة ستصبح لإنتاج ذكاء ، مثل مصنع رمز”. “تقوم الشركات ببناء المعرفة المؤسسية مع مرور الوقت ، فهي تتراكم أفضل الممارسات ، والمبادئ والإجراءات التشغيلية ، وأدلة التدريب ، وإرشادات العلامة التجارية ، وحتى الذوق. كل ذلك سيصبح جزءًا من ما قبل التدريب ونماذج الذكاء الاصطناعي والبيانات التي يتم إدراجها في الأعلى.”
