توانمندی مدل‌های هوش مصنوعی: سه مرز جدید در قدرت مدل‌ها و چالش‌های مقیاس‌پذیری

مدل‌های هوش مصنوعی امروزی در سه جبهه اصلی در حال پیشرفت هستند: هوش خام، زمان پاسخ‌دهی، و مقیاس‌پذیری به همراه هزینه‌ها. در این مقاله به بررسی چالش‌ها و پیشرفت‌های جدید در این زمینه‌ها می‌پردازیم و نحوه بهبود این توانمندی‌ها را از زبان یکی از مدیران ارشد گوگل بررسی می‌کنیم.

مدل‌های هوش مصنوعی امروزی در سه جبهه اصلی در حال پیشرفت هستند: هوش خام، زمان پاسخ‌دهی، و مقیاس‌پذیری به همراه هزینه‌ها. در این مقاله به بررسی چالش‌ها و پیشرفت‌های جدید در این زمینه‌ها می‌پردازیم و نحوه بهبود این توانمندی‌ها را از زبان یکی از مدیران ارشد گوگل بررسی می‌کنیم.

سه مرز اصلی مدل‌های هوش مصنوعی

طبق گفته‌ی مایکل گرستنهابر، مدیر پلتفرم Vertex AI در گوگل، مدل‌های هوش مصنوعی در حال حاضر در سه جبهه پیشرفت می‌کنند: هوش خام، زمان پاسخ‌دهی، و مقیاس‌پذیری با هزینه‌های مقرون به صرفه. این سه معیار از مهم‌ترین ابعاد توانمندی مدل‌ها هستند که آینده هوش مصنوعی را شکل خواهند داد.

گرستنهابر بیان می‌کند که هر یک از این مرزها به نوعی با چالش‌های مختلفی روبه‌رو است. به عنوان مثال، وقتی شما به دنبال هوش خالص در مدل‌های AI مانند کدنویسی هستید، زمان پاسخ‌دهی اهمیتی ندارد و تنها کیفیت بالای خروجی مدنظر است. اما زمانی که زمان پاسخ اهمیت پیدا می‌کند، مانند خدمات مشتری، هوش باید در کمترین زمان ممکن به جواب برسد.

در نهایت، مقیاس‌پذیری و هزینه‌ها به مسأله‌ای بسیار مهم تبدیل می‌شود، به ویژه برای شرکت‌هایی مانند ردیت یا متا که می‌خواهند حجم زیادی از داده‌ها را مدیریت کنند، اما باید این کار را با محدودیت بودجه انجام دهند. این شرکت‌ها باید مدل‌هایی با هوش بالا و در عین حال مقیاس‌پذیر ایجاد کنند که هزینه‌های آن‌ها قابل کنترل باشد.

چرا مدل‌های هوش مصنوعی هنوز به سرعت به بازار نمی‌آیند؟

گرستنهابر در ادامه به یکی از چالش‌های اصلی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی اشاره می‌کند: کندی پیشرفت در پذیرش مدل‌های هوش مصنوعی عامل (Agentic). وی معتقد است که این فناوری اساساً دو سال است که وارد بازار شده، اما هنوز زیرساخت‌های زیادی برای به کارگیری آن‌ها در مقیاس واقعی نیاز است. در حال حاضر، روش‌هایی برای بررسی رفتارهای مدل‌های عامل و اعطای مجوز به داده‌ها برای این مدل‌ها هنوز در دست توسعه هستند.

این مشکلات زیرساختی، پذیرش عمومی این مدل‌ها را کند کرده‌اند. به گفته‌ی گرستنهابر، توسعه سریع‌تر در مهندسی نرم‌افزار به این دلیل است که این فناوری به راحتی در چرخه توسعه نرم‌افزار گنجانده می‌شود، جایی که آزمایش و اصلاح مدل‌ها در محیط‌های ایمن انجام می‌شود و فرآیند تایید کد نیاز به نظارت انسانی دارد.

چالش‌های مقیاس‌پذیری و زیرساخت در مدل‌های هوش مصنوعی

گوگل به دلیل زیرساخت‌های یکپارچه‌اش از جمله دیتاسنترها، تراشه‌ها و مدل‌های خود، می‌تواند در مقیاس وسیع‌تری از مدل‌های هوش مصنوعی بهره‌برداری کند. به گفته‌ی گرستنهابر، یکی از دلایلی که به گوگل پیوست این است که این شرکت قادر است تمام اجزای پلتفرم هوش مصنوعی از لایه زیرساخت گرفته تا لایه‌های استدلال و اجرای مدل‌ها را کنترل کند. این یکپارچگی به گوگل این امکان را می‌دهد که مدل‌ها را با کیفیت بالا و در مقیاس وسیع‌تری اجرا کند.

در مقابل، بسیاری از رقبای گوگل هنوز در زمینه زیرساخت‌ها با چالش‌های زیادی روبه‌رو هستند. برای مثال، زمانی که یک شرکت نمی‌داند که چقدر باید برای یک مدل AI هزینه کند تا بتواند آن را در مقیاس پیش‌بینی نشده اجرا کند، این مسئله ممکن است مانع از استفاده کامل از مدل‌های هوش مصنوعی شود.

آینده هوش مصنوعی در مقیاس‌پذیری و هزینه‌ها

گرستنهابر به این نکته نیز اشاره می‌کند که در نهایت برای بسیاری از شرکت‌ها، هزینه اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس‌های بزرگ بسیار مهم است. اگرچه بسیاری از مدل‌ها در حال حاضر دارای توانمندی‌های فوق‌العاده‌ای هستند، اما تا زمانی که این توانمندی‌ها نتوانند به شکلی مقرون به صرفه و مقیاس‌پذیر در دسترس قرار گیرند، پذیرش عمومی آن‌ها محدود خواهد بود.

نتیجه‌گیری: روند توسعه مدل‌های هوش مصنوعی

توانمندی مدل‌های هوش مصنوعی از سه جبهه اصلی شامل هوش خام، زمان پاسخ‌دهی، و مقیاس‌پذیری با هزینه‌ها در حال پیشرفت است. با این حال، چالش‌های زیادی در مسیر تولید و استفاده این مدل‌ها وجود دارد. از آنجا که نیاز به زیرساخت‌های مناسب و سازگار با مقیاس بزرگ‌تر همچنان وجود دارد، انتظار می‌رود که پذیرش مدل‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی به تدریج افزایش یابد. آینده این فناوری بستگی به حل این چالش‌ها و همچنین کاهش هزینه‌های اجرایی دارد.

مدل‌های هوش مصنوعی در حال پیشرفت در زمینه‌های مختلف هستند، اما چالش‌های مقیاس‌پذیری و هزینه‌های اجرایی همچنان از موانع بزرگ برای پذیرش عمومی این فناوری‌ها به شمار می‌روند. با توجه به سرعت بالای پیشرفت‌ها، انتظار می‌رود که مدل‌های هوش مصنوعی به تدریج در مقیاس‌های بزرگ‌تر و به شکلی مقرون به صرفه‌تر در دسترس قرار گیرند.