ماهو قانون مور وما تأثيره على مجال الذكاء الاصطناعي؟!

قانون مور لصاحبه جوردون مور أحد مؤسسي شركة إنتل Intel العملاقة قال ذات يوم أنّ عدد الترانزستورات على الشريحة الدقيقة سيتضاعف كل عامين تقريبا ممّا سيؤدي إلى زيادة سريعة في قوة الحوسبة وإنخفاض التكلفة، فماذا يعني هذا الكلام؟! حينما ننظر إلى أجهزة الكمبيوتر الخاصة بنا ونقارنها بأوّل جهاز تمّ إختراعه سنرى أنّها تستمرّ في التطوّر مع مرور الزّمن، فمن حيث العدد فهي تتزايد وحجمها يتناقص وهذا كلّه بفضل قانون مور الذي الذي يعتبر من أحد التنبّؤات التي أحدثت تغييرا كبيرا في عام 1965 بحيث ساهم في تطور التقنية وتسريع وتيرة الإبتكار في الصناعات التكنولوجية، وهذا ما يتجلّى اليوم من خلال أجهزة كمبيوتر فائقة القدرة والكفاءة، سهلت حياتنا وأعمالنا، في وقتنا الحالي يعتبر الذكاء الاصطناعي الموضوع الأبرز في التقنية، فماهو تأثير قانون مور على الذكاء الإصطناعي؟!

هذا القانون لا شكّ أنّ أهميته كبيرة، فلولاه لما إمتلكنا هذه الهواتف الذكية التي نتصفّح بها، ولما إستطعنا التوصّل إلى حواسيب بقدرات هائلة، بإمكانها تخزين حجم بيانات ضخم، ومنه القيام بعمليات معالجة للبيانات، هذا التنوع الذي خلقه قانون مور في المجال التقني مكّن الباحثين والخبراء في هذا المجال لتطوير تقنيات جديدة كالذكاء الإصطناعي وفروعه كالتعلّم العميق وتعلّم الآلة، فهل ترون حجم التأثير الذي لمسته التقنية بفضل توقّعات جوردون مور!

أمثلة تأثيرات قانون مور على الذكاء الإصطناعي يمكنني توضيحها أكثر من خلال التطرّق لطريقة عمل المساعد الصوتي الآلي، على سبيل المثال Siri، هذه الأخيرة يتمّ استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي من أجل توليدها، فتتطلّب هذه العملية قوة حاسوبية كبيرة، إضافة إلى ذلك تحتاج العملية لمعالجة صوتية مع توليد إجابات صحيحة وذات معنى وفائدة، فإن كنت تستخدم مثل هذه التقنيات وهذا المساعد الصوتي فإنّ التّجربة المثالية التي استمتعت بها ما هي إلّا بفضل نجاعة قانون مور، الذي جعل من هذه الأجهزة قوية كفاية كي تنفّذ خوارزميات الذكاء الإصطناعي بهذه الكفاءة.

لم يتوقّف هذا القانون هنا فحسب، بل تعدّى أثره إلى مجالات شتّى، فإن نظرنا لقوة المعالجات الرسومية (GPUs)، حينما نقوم باستخدام الأدوات والبرامج الخاصة بالتصميم مثلا، أو حينما نستمتع بتجربة مثالية في الألعاب بحيث يتم تشغيل ألعاب تتطلّب معالجة قوية، فهذا القانون ساهم في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي التي بفضلها تم نقل عالم الألعاب إلى مستوى آخر تماما، فحقق تجربة مثالية.

برأيي أنّ قانون مور ساهم بقوة في دفع عجلة الابتكار في مجال التكنولوجيا، فهو كالحافز ونحن اليوم ننعم بآثار هذا القانون خاصة حينما إرتبط بتقنيات الذكاء الإصطناعي، فما رأيكم؟! إلى أيّ مدى يمكن أن يساهم هذا القانون في تطوير تقنيات جديدة مستقبلا؟!

يرجى الدخول لحسابك أو تسجيل حساب لتستطيع إضافة تعليق
حساب جديد دخول

التعليقات

قانون مور وبعد تقريباً حكمه لمُجمل الصناعات الدقيقة الأن ينقسم كل العارفين والعلماء حول هذا الأمر إلى سيناريوهات عدّة، منها ما يقول أنّ مستقبله قد انتهى وولّى ولن يعود، آخرون يعتبرون أنّ لهُ فرص مؤقتة ستمكّنه فقط من العطاء لفترة قصيرة يقولون بأنّها بين 2020 لـ 2030 وأما القسم الثالث فيرى أنّهُ سيستمر وسيستطيع دائماً أن يتعدّل ويتكيّف مع كل متغيّر جديد تقريباً ويعدّل من نفسه.

للصراحة أنا ميّال جداً للرأي الأخير وخاصّة بعد أن قرأت مقالات عدّة تقول أنّ شركة INTEL تُراهن على ذلك بكل قوة وهذه الشركة تُعد من أكبر صنّاع المعالجات الدقيقة في العالم ولا يمكن أن لا تبني كلامها على أسس حقيقية بناءً على الواقع المتاح، ويقولون أنّ هُناك الكثير جداً من المُتغيّرات التي ما زالت تُشارك في الحفاظ على هذا القانون، كل مُـتغيّر منها يوفّر تميّزات مختلفة مما يُتيح بناء وتصميم ترانزستورات جديدة على مدار الوقت وخاصّة في العشر سنين المقبلة.

هُناك إيمان مطلقة للشركة بأنّها ستصل إلى معالجات تصل إلى 2 تريليون ترانزستور، أي تحسين الأداء بأضعاف مضاعفة وفقاً لهذا القانون.

صحيح أخي الكريم، فشركة عملاقة كإنتل لن تطلق كلاما كهذا من فراغ، وهذا إن دل على شيء فهو نجاعة هذا القانون وإستمراريته لعقود من الزمن، كيف لا وما صرحت به الشركة قادر على نقل الأنظمة إلى مستوى عال من الفعالية والأداء.

قانون مور ليس بقانون ...

ولكنه توقع بقدرة الصناعة مضاعفة عدد الترانزستورات .

ولكن هذا التوقع لم يعد عملي منذ سنوات ... الان بالكاد التحسن خلال ١٨ شهر ان يكون ٢٠% في حين ايام توقع مور كان ١٠٠%

تقريبا منذ ٢٠١٨ فقد قانون مور دقته و ١٨ شهر اصبحت ٣٢ شهر .

واصبحت انجازات المصنعيين الاهم جعل المعالج يستهلك كهرباء - طاقة اقل . وتمكنا من استخدام المعالج بالكثير من الاماكن بالموبايل والتاب والتلفاز والسيارات وووو

أعلم ذلك، وما طرحته في المساهمة هو أثر هذا القانون الذي حقا هو أقرب للتوقع أثره في التطور التكنولوجي الذي حصل في العقود الماضية وفي المرحلة الأخيرة كذلك، ولا يمكن أن ننكر هذا الأمر، وهذه التغييرات التي نشهدها بسبب نتائج خاطئة لهذا التوقع لم تكن لتأت لو لم يظهر هذا القانون.

يعتبر قانون مور بلا شك محركًا مهمًا للابتكار في صناعة التكنولوجيا، حيث قدم خارطة طريق للتحسين المستمر لقوة الحوسبة وتصغير الأجهزة الإلكترونية. ومع ذلك، هناك أيضًا بعض الجدل حول المدى الذي ستظل فيه ذات صلة في المستقبل.

يجادل بعض الخبراء بأن قانون مور قد وصل إلى حدوده، حيث أن القيود المادية للمواد وتكاليف تصنيع الرقائق المعقدة بشكل متزايد تجعل من الصعب الاستمرار في مضاعفة عدد الترانزستورات على الرقاقة الدقيقة كل 18 إلى 24 شهرًا.

يشير آخرون إلى أنه في حين أن قانون مور قد لا يكون قابلاً للتطبيق في شكله الأصلي، فإن التقدم في التقنيات البديلة، مثل الحوسبة الكمومية أو الحوسبة العصبية، قد يؤدي إلى تحسينات أكبر وأفضل في قوة الحوسبة.

علاوة على ذلك، فإن التركيز المفرط على قانون مور يمكن أن يؤدي إلى رؤية ضيقة للابتكار، حيث يُقاس التقدم فقط من خلال الزيادات في قوة الحوسبة.

بينما كان قانون مور بالتأكيد محركًا مهمًا للابتكار التكنولوجي في الماضي، فإن أهميته وتأثيره في المستقبل مفتوحان للنقاش.

حيث قدم خارطة طريق للتحسين المستمر لقوة الحوسبة وتصغير الأجهزة الإلكترونية.

مازالت الدراسات والأبحاث قائمة حوله الى الأن، و يمكن أن يؤدي تحسين تقنياته إلى تطوير حلول أكثر فعالية وتحسين العمليات الصناعية والخدمات المقدمة للمستهلكين. وتستند تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على قوة المعالجة والتخزين، مما يجعل القانون يلعب دوراً حاسماً في تطوير هذه التقنيات.

وتستند تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على قوة المعالجة والتخزين، مما يجعل القانون يلعب دوراً حاسماً في تطوير هذه التقنيات.

صحيح فأنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم بالذات تحتاج لقدرات عالية من الحوسبة، وإستغلال أمثل للأنظمة الموزعة، وقواعد البيانات الضخمة، قوة وسرعة المعالجة تشكل تحديا كبيرا في الآونة الأخيرة في هذا المجال.

بينما كان قانون مور بالتأكيد محركًا مهمًا للابتكار التكنولوجي في الماضي، فإن أهميته وتأثيره في المستقبل مفتوحان للنقاش.

صحيح، دوره في الماضي غير قابل للنقاش، كذلك اليوم لا زلت أسمع أخبارا عن إستعماله وأهميته حاليا، وفي المستقبل لا شك بأنه سينقل أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى مستوى جديد، خصوصا إن بقي هذا التوقع مضبوطا بمتغيرات ذلك.

ما أظنه أن قانون مور سيزول مع مرور الوقت ويستبدله بما يسمى بتعلم الآلة وغيرها من التقنيات الذكية الخاصة بالسوفت وليس الهاردوير، يعني بساطة عند مزج هذه التقنيات مع البرمجة الجيدة يُمكننا التخلي شيئا فشيئا عن مور.

ولا ننكر أيضًا ان تطور التقنيات لع علاقة بالهاردوير ولكن ما أقصده ان يكون السوفت في المرتبة الأولى.

ما أظنه أن قانون مور سيزول مع مرور الوقت ويستبدله بما يسمى بتعلم الآلة

تعلم الآلة وغيرها من التقنيات تشهد تطورا مستمرا، وإستبدال تقنية بتقنية أخرى أنجع منها، أو قانون بقانون آخر، هو أمر وارد في التقنية، ورأينا نماذج مثل ذلك في هذا المجال.

التخلي التام عن قاعدة مور لا شك أنه سيكون تدريجيا، لأن الإعتماد عليه بدأ منذ عقود وأثره لليوم نشهده في السوق والمجال التقني.

قد نلاحظ بأنه في السنوات الأخيرة، ازدادت أهمية هذا القانون في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن استخدامه لتوقع تطور المعالجات الحاسوبية في المستقبل والعمل على تحسينها. وعلى الرغم من أن القانون لم يعد صحيحاً بالضبط، إلا أنه يمكن استخدامه كأداة لتوجيه الأبحاث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.

في مجال الذكاء الاصطناعي، يتم استخدام القانون لتوقع تطور المعالجات المستخدمة في تدريب النماذج وتشغيل الخوارزميات، ولتحسين أداء الروبوتات والأنظمة الذكية. وقد أثبت القانون نجاحاً في توجيه الأبحاث وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولكن يجب ملاحظة أنه لا يمكن الاعتماد عليه بشكل كامل في توقع مستقبل التكنولوجيا والحواسيب.

يمكن أن يؤثر قانون مور على الاقتصاد وصناعة الحواسيب والتكنولوجيا. فعندما يزداد عدد الترانزستورات الموجودة على شريحة الحاسوب، يقل تكلفة صناعتها وينخفض سعرها، مما يجعلها أكثر إمكانية للوصول إلى المستهلكين. ومع تحسن أداء الحواسيب وزيادة قدرتها على التعامل مع المهام الصعبة، يمكن تطوير تطبيقات وخدمات جديدة لتلبية احتياجات المستهلكين وتحسين جودة الحياة بشكل عام.

فعندما يزداد عدد الترانزستورات الموجودة على شريحة الحاسوب، يقل تكلفة صناعتها وينخفض سعرها

صحيح، وهذا بيت القصيد من قانون موور الشهير، فإستغلال هذه التوقعات سيساهم بشكل كبير في تطوير هذه الأنظمة لتنتقل إلى مستوى آخر وأعلى في ظرف قياسي وهذا باللعب على أوتار الحجم، السرعة والأداء أو القوة في معالجة البيانات.