Глобальный разговор об искусственном интеллекте (ИИ) часто фокусируется на прорывах, привлекающих внимание заголовков, запуске новой модели большого языка (системы ИИ, обучаемые работе с огромными объемами текста), скачке в беглости общения чат-ботов или растущей мощи современных передовых алгоритмов. Но под поверхностью происходит более тихая трансформация, и она может оказаться еще более значимой: развитие инфраструктуры логического вывода, систем, которые позволяют ИИ принимать решения и реагировать на запросы людей в режиме реального времени.
Этот сдвиг особенно актуален для региона Персидского залива. По мере того как ОАЭ и Саудовская Аравия становятся лидерами в области искусственного интеллекта, переходя от экспериментов к внедрению в реальных условиях, перед регионом встает важный вопрос: какая цифровая инфраструктура нам нужна не только для создания интеллектуальных систем, но и для их непрерывного масштабирования в реальном мире, ежесекундно. день?
Этот вопрос выходит далеко за рамки центров обработки данных и облачных хранилищ. Он затрагивает все – от национальной производительности и государственных услуг до бесперебойного функционирования аэропортов, финансовых систем и энергосетей.
Что такое логический вывод и почему нас это должно волновать?
Чтобы понять, почему это важно, нам нужно понять разницу между двумя ключевыми этапами в жизни системы искусственного интеллекта: обучением и логическим выводом.
Обучение – это когда модель ИИ создается, обрабатывается с помощью огромных массивов данных, уточняется с помощью вычислений и тестируется на способность выявлять закономерности или генерировать полезные ответы. Этот этап, как правило, проводится в специализированных исследовательских средах, часто с мощным оборудованием и глубокими техническими знаниями.
С другой стороны, логический вывод – это то, что происходит после обучения. На этом этапе ИИ начинает работать, подключая чат-ботов для обслуживания клиентов, выявляя мошенничество в банковской сфере, рекомендуя видеоролики, помогая врачам интерпретировать снимки или отвечая на ваши вопросы онлайн.
Логический вывод – это использование интеллектуальных данных в реальном времени. И именно здесь большинство из нас взаимодействует с ИИ, не во время его обучения, а в процессе того, как он реагирует на нас, принимает решения или предлагает идеи, независимо от того, осознаем мы это или нет.
От экспериментов к повседневному искусственному интеллекту
По ту сторону Персидского залива мы вступаем в эпоху, когда искусственный интеллект больше не ограничивается лабораторными условиями или экспериментальными схемами. Правительства и предприятия переходят к использованию в повседневной жизни. Подумайте о виртуальных агентах, помогающих гражданам подавать заявления на получение визы, помощниках аналитиков с искусственным интеллектом, помогающих аналитикам принимать инвестиционные решения, инструментах прогнозирования технического обслуживания в энергетическом секторе и персонализированных рекомендациях в мобильных банковских приложениях.
Все они основаны на логических выводах и требуют инфраструктуры, способной работать с ними надежно и масштабируемо.
Меняется не только объем, но и сложность того, что требуется от ИИ. Он больше не просто отвечает на простые вопросы. Он обрабатывает множество типов данных одновременно, таких как текст, изображения, видео и данные, поступающие с датчиков в режиме реального времени. Это взаимодействие с пользователями, ссылки на внешние базы данных и адаптация на лету.
Очень скоро компании будут использовать миллионы автономных агентов, небольших программ с искусственным интеллектом, которые работают за кулисами, выполняя задачи, общаясь друг с другом и принимая решения, и все это без участия человека.
Это больше не научная фантастика. Информатика быстро становится основой современного предпринимательства.
Почему инфраструктура логического вывода отличается от других
Так почему же эта новая волна искусственного интеллекта требует другой инфраструктуры?
Традиционные системы, созданные для работы со статическими данными и рутинной обработки, не справляются с этой задачей. Для логического вывода нужны системы, способные реагировать за миллисекунды, иногда быстрее, чем в мгновение ока. Эти системы должны извлекать данные из различных источников, из записей компании, датчиков реального времени или облачных сервисов и мгновенно выдавать точные ответы.
Устаревшие подходы, такие как стандартные системы хранения данных или сложные многоярусные облачные системы, часто приводят к задержкам. Если ваш ИИ помогает пограничнику получить последние данные о визе путешественника или сверяет статус рейса с данными о погоде, он не может позволить себе ждать, пока информация будет медленно извлекаться, кэшироваться или синхронизироваться. Информация должна быть свежей; он должен действовать немедленно, точно и последовательно.
Эти рабочие нагрузки также никогда по-настоящему не прекращаются. Инструменты искусственного интеллекта все чаще используются постоянно, управляя множеством задач одновременно в фоновом режиме. Они становятся частью цифровой нервной системы организации.
Край, облако и пропасть
Также имеет значение, где работают системы ИИ. Хотя многие считают, что ИИ “живет в облаке”, логический вывод часто должен происходить вблизи места действия, будь то рядом с пользователем, рядом с данными или в пределах национальных границ, чтобы соответствовать местным законам о данных.
Это открывает новые возможности для стран Персидского залива. Такие страны, как ОАЭ и Саудовская Аравия, уже инвестируют в инфраструктуру, готовую к использованию искусственного интеллекта, на своих границах, что сокращает задержки (часто называемые “латентностью”) и обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных.
В то же время большая часть мира сталкивается со стареющими энергосистемами и перегруженными центрами обработки данных. В отличие от этого, страны Персидского залива располагают ресурсами и перспективным планированием для создания инфраструктуры, соответствующей эпохе искусственного интеллекта, с нуля.
Мы уже наблюдаем появление центров обработки данных, ориентированных на ИИ, наряду с национальными стратегиями в области цифровых технологий и региональными облачными инициативами. Это не просто реакция на глобальные тенденции, это признаки того, что регион разрабатывает свой собственный план действий в области ИИ.
Забегая вперед, отметим, что переход к агентному ИИ, при котором многие системы искусственного интеллекта работают вместе, как единая команда, для решения сложных задач, еще больше поднимет планку.
Представьте логистическую компанию, где десятки агентов с искусственным интеллектом координируют свои действия, чтобы перенаправлять поставки, управлять сменами на складе, отслеживать цены на топливо и отвечать на вопросы клиентов – все это одновременно и без участия человека. Или государственное учреждение, где цифровые агенты помогают с закупками, планированием и информированием общественности в режиме реального времени.
Чтобы поддерживать эти усилия, системы должны быть способны взаимодействовать, рассуждать и действовать в соответствии с контекстом. Это означает не просто мощность или скорость, но и глубокую интеграцию между вычислительными системами и данными, с которыми они работают.
Момент в Персидском заливе
Амбиции стран Персидского залива в области искусственного интеллекта хорошо известны. Но для достижения успеха амбиции должны сочетаться с возможностями, а это начинается с инфраструктуры. Уже недостаточно создавать модели. Страны должны уметь управлять ими, адаптировать их и обеспечивать результаты в реальном мире.
Мы уже видим, как это происходит. Совсем недавно заработала платформа чата Humain от KSA, основанная на Allam-34B, крупной языковой модели, полностью обученной арабскому языку. Это интерактивный сервис искусственного интеллекта, ориентированный на общественность, основанный на местной инфраструктуре. И это отражает готовность региона масштабировать ИИ для достижения общенационального эффекта.
Вот как выглядит зрелость ИИ: взаимодействие с пользователем обрабатывается локально и мгновенно, при этом используются региональные данные и соблюдаются местные стандарты. Это свидетельствует о том, что выводы больше не являются теоретическими, они уже здесь, действуют и быстро развиваются.
По мере ускорения внедрения стратегии ИИ в регионе будут все больше зависеть от надежной, специально созданной инфраструктуры, которая поддерживает быстрый и масштабный вывод данных в соответствии с требованиями суверенитета и управления.
Логический вывод, возможно, не привлекает столько внимания, сколько показные модели. Но именно он является движущей силой систем искусственного интеллекта, которые многие из нас используют каждый день, и именно здесь разворачивается настоящая конкуренция за лидерство в области искусственного интеллекта.
Разрабатывая инфраструктуру, специально разработанную для логических выводов и соответствующую конкретным потребностям региона, будь то в области финансов, энергетики, государственного управления или цифровых общественных услуг, страны Персидского залива могут перейти от внедрения ИИ к созданию ИИ-архитекторов. И тем самым определите не только будущее технологий на Ближнем Востоке, но и новую модель экономики, основанной на ИИ, по всему миру.
Генеральный менеджер по Ближнему Востоку, Турции и Африке в компании VAST Data.