أصدر AnTuTu، المطور وراء تطبيق قياس الأداء الشهير، معيارًا لاختبار وقياس أداء الذكاء الاصطناعي للهواتف الذكية. واصل القراءة!
شهدت السنوات الماضية تركيز المزيد والمزيد من الشركات على الذكاء الاصطناعي (AI) كوسيلة لتمييز منتجاتها عن المنتجات المنافسة. تتراوح استخدامات الذكاء الاصطناعي من فهم الأوامر الصوتية إلى التعرف على السيناريوهات إلى تنفيذ الأوامر المباشرة، مما يجعل من الضروري تقليل الاحتكاك بين العميل والخدمة. بسبب شعبيته المتزايدة، يُساء الآن استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع باعتباره كلمة طنانة، وقد حان الوقت لإنشاء نظام ما لقياس هذه الوظيفة.
AnTuTu، المعروفة بتطبيقها الشهير لقياس الأداء، أخذت على عاتقها توفير معيار قابل للقياس للجميع للحكم على الفرق في أداء الذكاء الاصطناعي للمنصات المختلفة. ولوضع حجر الأساس لهذا الغرض، عملت AnTuTu مع الشركات المصنعة للرقائق لإصدار تطبيق قياس الأداء يسمى "AI Review" الذي يركز على قياس أداء الذكاء الاصطناعي للهواتف الذكية.
قم بتنزيل معيار مراجعة الذكاء الاصطناعي الخاص بـ AnTuTu
يبدأ منشور مدونة AnTuTu لمراجعة الذكاء الاصطناعي بالإشارة إلى الصعوبات في قياس شيء ضخم مثل الذكاء الاصطناعي. حاليًا في قطاع الهواتف الذكية، لا يوجد أي معيار موحد للذكاء الاصطناعي، والذي بدوره أدى ذلك إلى وضع يكون فيه لكل مصنع للرقائق فهمه الخاص وتنفيذه منظمة العفو الدولية. تتعامل شركة كوالكوم مع بعض عمليات الذكاء الاصطناعي من خلال Hexagon DSP؛ وتتعامل تقنية HiSilicon من هواوي مع هذه المهمة من خلال وحدة NPU مستقلة؛ تتعامل Samsung وMediaTek أيضًا مع عمليات الذكاء الاصطناعي من خلال شرائح مخصصة يشار إليها باسم NPU وAPU على التوالي. ويزداد هذا الوضع تعقيدًا بسبب التآزر بين الأجهزة والبرامج، وهو أمر بالغ الأهمية لأداء الذكاء الاصطناعي الفعال. يوفر كل بائع مجموعة أدوات تطوير البرامج (SDK) الخاصة به للذكاء الاصطناعي - تمتلك Qualcomm SNPE، وMediaTek لديها NeuroPilot، وHiSilicon لديها HiAI، وما إلى ذلك.
ينقسم معيار مراجعة الذكاء الاصطناعي في AnTuTu إلى فئتين فرعيتين: تصنيف الصور والتعرف على الكائنات. يقوم اختبار تصنيف الصور بمراجعة بيانات الاختبار التي تتكون من 200 صورة، ويعتمد على Inception v3 العصبي الشبكة، بينما يقوم اختبار التعرف على الكائنات بمراجعة مقطع فيديو بحجم 600 إطار ويعتمد على الجهاز العصبي MobileNet SSD شبكة. تتم بعد ذلك ترجمة هذه الشبكات العصبية إلى الشبكة العصبية التي تدعمها الشركة المصنعة من خلال SDK المقدمة من البائع. إذا كانت الشريحة لا تدعم الخوارزميات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، فإن التطبيق المعياري يستخدم TFLite لقياس الأداء، والتي تحذر AnTuTu نفسها من نتائجها باعتبارها غير مرضية وغير موثوقة.
يرتبط تسجيل النقاط بشكل مباشر بكل من السرعة والدقة. إذا تمت مقايضة الدقة بالسرعة، فإن AnTuTu يعين عقوبات على النتيجة. وهذا من شأنه أن يثبط الغش في معايير الذكاء الاصطناعي الذي كان سيعتمد ببساطة على تقديم نتائج سريعة ولكن خاطئة.
وضعت AnTuTu أيضًا بعض الملاحظات الخاصة لاستخدام تطبيقها. من غير المرجح أن يكون لدى الأنظمة الأساسية التي تستخدم نفس معالج الذكاء الاصطناعي فجوات كبيرة في النتائج لأن المعيار لا يتم اختباره ببساطة أداء، ولكن يركز على أداء الذكاء الاصطناعي. لم تقم شركة Samsung بإصدار AI SDK الخاص بها بعد، وتستخدم HiSilicon TFLite لوظائف معينة، مما يعني أن نتائجها ستكون منخفضة حتى يتم تحسين تلك المواقف. سيكون لإصدار Android الأساسي للجهاز أيضًا تأثير على النتيجة حيث تعمل Google نفسها على تحسين دعم الذكاء الاصطناعي على مستوى النظام.
حتى من منشور مدونة AnTuTu، من الواضح أن الهدف هو يقيس قد لا يكون الأداء المعتمد على الذكاء الاصطناعي ممكنًا بمجرد اختصاره إلى رقم. هناك الكثير من المتغيرات المشاركة في الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي، مما يضيف طبقة أخرى من التعقيد إلى التفاعل المعقد بالفعل بين حلول الأجهزة والبرامج المختلفة. إن النتيجة الرقمية المفردة التي ستخرج من نشاط قياس الأداء لن تنصف الفروق الدقيقة التي ينطوي عليها عالم الذكاء الاصطناعي. لذلك، في حين أنك قد تنظر إلى درجاتك وتشعر بقدر من الفخر المالي، فاعلم أننا ما زلنا في المراحل المبكرة نسبيًا من الذكاء الاصطناعي، بل والأكثر من ذلك، من قياس الذكاء الاصطناعي.
إذا كنت تتطلع إلى قراءة المزيد عن الذكاء الاصطناعي وقياس الذكاء الاصطناعي والتحديات التي ينطوي عليها ذلك، فراجع مقابلتنا مع شركة كوالكوم ترافيس لانير و غاري بروتمان وزياد أصغر.
المصدر: أنتوتو