قرارات سلطة منطقة العقبة الاقتصادية الخاصة القضاة والحسن : معدلات الجريمة في الأردن لا تزال ضمن المعدل المقبول الخارجية الأميركية: المساعدات الغذائية إلى غزة "على بُعد خطوات" ترامب قطع الاتصال مع نتنياهو الملك يبحث سبل تعزيز التعاون الاقتصادي مع شركات من ولاية تكساس الذهب محليا ينخفض تدريجيا الملك يجتمع مع حاكم ولاية تكساس لبحث تعزيز التعاون ترامب: يمكن خفض الرسوم الجمركية على الصين ترامب: توصلنا إلى اتفاق تجاري هو الأول من نوعه مع المملكة المتحدة الاتحاد الأوروبي يحدد إجراءات للرد على الرسوم الأميركية بقيمة 95 مليار يورو انخفاض أسعار المشتقات النفطية عالميا انتخاب الأمريكي روبرت فرانسيس بريفوست بابا جديدا ولي العهد: الأردن يضم العديد من المواهب الشابة بالمجالات التقنية والتكنولوجية الملك يصل إلى تكساس الأمن العام يمنع 105 آلاف جريمة مخدرات خلال 4 سنوات الأردن ومملكة ليسوتو يتفقان لإقامة علاقات دبلوماسية وسياسية "بنك الملابس" يوزع كسوة على 200 عائلة في قضاء الجفر أكثر من 51 ألف زائر إلى الأردن بهدف السياحة العلاجية تخصيص 25 صندوقًا للاقتراع في انتخابات نقابة المهندسين إطلاق مبادرة "غور بلا غرق" للحد من حوادث الغرق
+
أأ
-

ما سرّ "جوع" الذّكاء الاصطناعيّ للطّاقة؟

{title}
صوت جرش الإخباري

سهّل الذكاء الاصطناعي العديد من المهام اليومية أضعافاً مضاعفة. لا تأتي هذه الخدمة من دون كلفة كبيرة. فهي تمر بمسار طويل من الإنتاج يبدأ باستخراج المواد الأولية ولا ينتهي عند الوصول إلى إجراء الحسابات المعقدة. تتوسط ذلك سلسلة توريد واسعة النطاق.



 



أرقام



يمكن أخذ بعض الأمثلة التي قدّمها موقع "فوكس" كتقدير سريع عن الكلفة. يتطلب تدريب نموذج لغة كبير مثل "جي بي تي 3" مقداراً من الطاقة الكهربائية يبلغ 1300 ميغاوات في الساعة. تساوي هذه الطاقة ما يستهلكه 130 منزلاً أميركياً في السنة.



 



ويستهلك بحث منفرد على "غوغل" 0.3 واط في الساعة من الطاقة الكهربائية، بينما يستهلك بحث على "تشات جي بي تي" 2.9 واط في الساعة. قد يبدو هذا الرقم معقولاً بشكل نسبي. لكن القصة لا تنتهي هنا.



 



بحسب التقرير نفسه، إذا تم دمج "تشات جي بي تي" بـ 9 مليارات بحث يومي، فسيزداد الطلب على الكهرباء بـ 10 تيراواط (مليون مليون واط) سنوياً، أي ما يستهلكه نحو 1.5 مليون نسمة في الاتحاد الأوروبي.



 



مرحلتان أساسيتان



مدير هندسة البرمجيات في شركة "ميتا" غوناي أوزكان أوضح في موقع "ميديوم" أن الذكاء الاصطناعي يتكون من خطوتين: تدريب النماذج ثم الاستدلال. يتضمن التدريب ضبط ملايين إلى مليارات المعلمات (parameters) لنموذج التعلم الآلي، عبر استخدام مجموعات بيانات تدريبية كبيرة. أما الاستدلال فيتعلق باستخدام معلمات النموذج المدرب لحساب الناتج، بناء على مُدخل معين. كلما ازداد عدد المعلمات، أصبح نموذج الذكاء الاصطناعي أكثر تطوراً. وكل عام يتم تدريب نماذج أكثر تعقيداً، مع عدد أكبر من المعلمات، مما يؤدي إلى استهلاك أكبر للطاقة.



 



بمعنى أكثر تبسيطاً، يمكن تشبيه هذا المسار بعمليتي "الاستيعاب" ثم "التفكير" المطلوب لتقديم الإجابة، بناء على التدريب الأساسي. وكلما كان نموذج الذكاء الاصطناعي أفضل ازداد الطلب عليه.



 



مزيد من التكاليف



بحسب تقدير لمجلة "إيكونوميست" الشهر الماضي، يتطلب تدريب أكبر نماذج اللغة في الوقت الحالي نحو 100 مليون دولار. بينما سيتطلب تدريب الجيل التالي نحو 1 مليار دولار، وتدريب الجيل الذي سيليه نحو 10 مليارات دولار. والطلب من نموذج معين بأن يجيب على استفسارٍ ما يفرض كلفة حسابية يمكن أن تتراوح بين 2400 دولار و223 ألف دولار لتلخيص التقارير المالية لنحو 58 ألف شركة عامة في العالم.



 



في الوقت نفسه، لا يتوقف استهلاك الطاقة عند تقديم النتيجة. فعمليات التبريد جزء أساسي من كامل المسار. في مقابلة مع مجلة "ساينتيفيك أميركان" السنة الماضية، قال عالم البيانات في البنك المركزي الهولندي والخبير في كلفة التكنولوجيا الناشئة أليكس دي فرايز إن مراكز البيانات العالمية المسؤولة أساساً عن 1 في المئة من الاستهلاك العالمي للطاقة ستضيف، كمعدل عام، 50 في المئة من استهلاك الطاقة، فقط للإبقاء على تبريد الآلات. أما عن إمكانية تعويض استهلاك الطاقة عبر زيادة الكفاءة والفاعلية، فاعتبر دي فرايز أن هذا تقييم "متفائل جداً". فكل خدمة تزيد كفاءتها بسبب التكنولوجيا ستحفز المزيد من الطلب عليها.



 



تهديد



بعد شهرين على إطلاق شركة "أوبن إيه آي" روبوت الدردشة "تشات جي بي تي"، بلغ عدد مستخدميه 100 مليون شخص فيما بدأت شركات التكنولوجيا تتنافس لتقديم "ذكاء اصطناعي" أكثر توليدية أمام الجمهور. لكن القدرة على زيادة العرض من هذه النماذج بدأت تصطدم بعقبات. سبب ذلك انفلاش كلفة بناء النماذج الجديدة كما كلفة استخدامها، مما يجعل الاختراقات أكثر صعوبة بحسب "إيكونوميست".



 



لكن الشركات الكبرى، وحتى الناشئة، بدأت تعمل على ابتكارات وفلسفات جديدة لتخطي هذه العقبة.