نماذج الذكاء الاصطناعي تعمل بجهد أكبر من اللازم؟ الشبكات العصبية عديمة الوزن تقدم بديلاً قائماً على جداول البحث

تقول الأستاذة ليزي كيه. جون (Lizy K. John) من جامعة تكساس في أوستن إن نماذج الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) الحالية، التي تعتمد بشكل كبير على عمليات الضرب، قد تقوم بعمل أكبر من اللازم. فقد عملت على مدى خمس سنوات على شبكات عصبية عديمة الأوزان تستخدم جداول بحث مترابطة بدلاً من ضرب المدخلات في الأوزان، مما يقلّص الحوسبة إلى مجرد الرجوع إلى إجابات ثنائية مخزَّنة مسبقاً. وفي مهام مثل التعرّف على النشاط البشري، ومراقبة تخطيط كهربية القلب (Electrocardiogram - ECG)، والتقاط الكلمات المفتاحية، حققت شبكات فريقها حجماً واستهلاكاً للطاقة أصغر بألف مرة مع الحفاظ على الدقة. فعلى سبيل المثال، يستخدم نموذجها الخاص بالتقاط الكلمات المفتاحية ما بين 42 و79 نانوجول فقط لكل عملية استدلال، مقارنة بأكثر من 5000 نانوجول في أفضل نموذج صناعي حالي. وقد استبدلت جون بالفعل جزء الإدراك متعدد الطبقات (Multilayer Perceptron) في شبكات المحوّلات (Transformer)، والذي يشكّل نحو نصف بنية روبوت الدردشة، وتطمح إلى استبدال آلية الانتباه (Attention Mechanism) أيضاً. وتعتقد أن الشبكات عديمة الأوزان يمكن أن تتيح تشغيل الذكاء الاصطناعي على أجهزة صغيرة جداً منخفضة الطاقة، مثل الركائز البلاستيكية القابلة للانحناء المستخدمة في المستشعرات الطبية. ولا يزال التدريب يجري حالياً باستخدام وحدات معالجة الرسوميات (Graphics Processing Unit - GPU)، لكن جون تأمل في الاستفادة مستقبلاً من عتاد قائم على صفائف البوابات القابلة للبرمجة ميدانياً (Field-Programmable Gate Array - FPGA)، نظراً للتوافق الطبيعي بين جداول البحث الخاصة بتقنية FPGA وهذا النوع من الشبكات.