كوانتمرون

رصيد الصورة:

ستوك

الذكاء الاصطناعي في السحابة: خدمات الذكاء الاصطناعي التي يمكن الوصول إليها

غالبًا ما تكون تقنيات الذكاء الاصطناعي باهظة الثمن، لكن مقدمي الخدمات السحابية يمكّنون المزيد من الشركات من تحمل تكاليف هذه البنى التحتية.

كاتب:
اسم المؤلف
البصيرة الكمومية
1 نوفمبر، 2023

ملخص البصيرة

إن ظهور الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) من عمالقة الحوسبة السحابية يسهل تطوير واختبار نماذج التعلم الآلي، وخاصة مساعدة الكيانات الأصغر من خلال تقليل الاستثمار الأولي في البنية التحتية. يعمل هذا التعاون على تسريع التقدم في تطبيقات مثل التعلم العميق. فهو يعمل على تحسين كفاءة السحابة، وأتمتة المهام اليدوية، والكشف عن رؤى أعمق من البيانات. علاوة على ذلك، فإنه يؤدي إلى ظهور أدوار وظيفية متخصصة جديدة، مما يؤثر على مشهد العمل المستقبلي، وربما يسرع تطوير التكنولوجيا في مختلف القطاعات. يشير السيناريو الأوسع إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على تقنيات التعلم الآلي، واشتداد المنافسة العالمية على خبرات الذكاء الاصطناعي، وتحديات الأمن السيبراني الجديدة، وحافز مقدمي الخدمات السحابية للاستثمار في منصات التعلم الآلي سهلة الاستخدام.

الذكاء الاصطناعي في السياق السحابي

يريد موفرو الخدمات السحابية، مثل Amazon Web Services (AWS) وMicrosoft Azure وGoogle Cloud Platform (GCP)، من المطورين وعلماء البيانات تطوير نماذج التعلم الآلي (ML) واختبارها على سحاباتهم. تفيد هذه الخدمة الشركات الصغيرة أو الشركات الناشئة لأن اختبار النماذج الأولية غالبًا ما يحتاج إلى العديد من البنى التحتية، بينما تتطلب نماذج الإنتاج غالبًا توفرًا عاليًا. نظرًا لأن موفري الحوسبة السحابية يقدمون حلولاً لبدء استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي دون الاستثمار بكثافة في إعادة هيكلة البنى التحتية الداخلية، يمكن للشركات الوصول على الفور إلى (واختبار) خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية لدفع مبادراتها الرقمية. تسمح الحوسبة السحابية بالتطوير السريع والأكثر تقدمًا لميزات الذكاء الاصطناعي المتطورة، مثل التعلم العميق (DL)، الذي يحتوي على تطبيقات بعيدة المدى. يمكن لبعض أنظمة DL أن تجعل الكاميرات الأمنية أكثر ذكاءً من خلال اكتشاف الأنماط التي قد تشير إلى الخطر. يمكن لهذه التكنولوجيا أيضًا التعرف على الأشياء الفوتوغرافية (التعرف على الأشياء). يمكن للمركبة ذاتية القيادة المزودة بخوارزميات DL التمييز بين البشر وإشارات الطريق.

اكتشفت دراسة أجرتها شركة البرمجيات Redhat أن 78 بالمائة من مشاريع الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة يتم إنشاؤها باستخدام البنية التحتية السحابية الهجينة، لذلك هناك فرصة أكبر للسحابات العامة لجذب الشراكات. يمكن الوصول إلى خيارات تخزين البيانات المختلفة في السحابة العامة، بما في ذلك قواعد البيانات بدون خادم، ومستودعات البيانات، وبحيرات البيانات، وقواعد بيانات NoSQL. تتيح هذه الخيارات للشركات إنشاء نماذج قريبة من مكان وجود بياناتها. بالإضافة إلى ذلك، يقدم موفرو الخدمات السحابية تقنيات التعلم الآلي الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch، مما يجعلهم متاجر شاملة لفرق علوم البيانات التي تريد الخيارات.

التأثير التخريبي

هناك عدة طرق يقوم بها الذكاء الاصطناعي بتغيير السحابة وتعزيز إمكاناتها. أولا، تعمل الخوارزميات على جعل الحوسبة السحابية فعالة من خلال تحليل تخزين البيانات الإجمالي للشركة وتحديد المجالات التي قد تحتاج إلى تحسين (وخاصة تلك المعرضة للهجمات السيبرانية). بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام التي يتم تنفيذها حاليًا يدويًا، مما يوفر الوقت والموارد لعمليات أخرى أكثر تعقيدًا. يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على جعل السحابة أكثر ذكاءً من خلال السماح للشركات بالحصول على رؤى من بياناتها المستندة إلى السحابة والتي لم يكن من الممكن تحقيقها من قبل. يمكن للخوارزميات "التعلم" من المعلومات وتحديد الأنماط التي لن يتمكن البشر من رؤيتها أبدًا.

إحدى الطرق الأكثر إثارة التي يستفيد بها الذكاء الاصطناعي من السحابة هي خلق فرص عمل جديدة. يؤدي الاقتران بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية إلى تطوير أدوار جديدة تتطلب مهارات متخصصة. على سبيل المثال، قد تحتاج الشركات الآن إلى موظفين خبراء في كلا المجالين لاستكشاف المشكلات وإصلاحها والبحث فيها. بالإضافة إلى ذلك، من المرجح أن تؤدي زيادة كفاءة السحابة إلى إنشاء وظائف جديدة تركز على إدارة هذه التكنولوجيا وصيانتها. وأخيرًا، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير السحابة من خلال التأثير بشكل كبير على مستقبل العمل. على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي المهام الآلية إلى إعادة تدريب العمال لشغل مناصب أخرى. يمكن للحوسبة السحابية الأسرع والأكثر كفاءة أيضًا تمكين أماكن عمل الواقع الافتراضي والمعزز (VR/AR) مثل Metaverse.

آثار الذكاء الاصطناعي في السحابة

قد تشمل الآثار الأوسع للذكاء الاصطناعي في السحابة ما يلي:

إضفاء الطابع الديمقراطي المتزايد على تقنيات التعلم الآلي التي ستصبح متاحة للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم التي ترغب في الابتكار في هذا المجال.
زيادة المنافسة على المواهب العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى تفاقم هجرة الأدمغة الحالية للباحثين والعلماء في مجال الذكاء الاصطناعي من الأوساط الأكاديمية إلى الشركات متعددة الجنسيات. كما ستنمو تكاليف توظيف وتوظيف مواهب الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
يدرس مجرمو الإنترنت خدمات الحوسبة السحابية لتحديد نقاط الضعف لديهم ونقاط الضعف لدى الشركات التي تستخدم هذه الخدمات بشكل أفضل.
تطوير أسرع للتكنولوجيات الجديدة، لا سيما في قطاعات المركبات ذاتية القيادة وإنترنت الأشياء (IoT) التي تتطلب بيانات وموارد حاسوبية أكبر.
يقوم مقدمو خدمات الحوسبة السحابية بزيادة استثماراتهم في برامج ومنصات تعلم الآلة بدون تعليمات برمجية أو منخفضة التعليمات البرمجية.