أبرز ساتيا نديلا، الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت، التسارع السريع في قوة الحوسبة الذي يقود ثورة الذكاء الاصطناعي. لاحظ أنه بينما كان قانون مور نسبيًا مستقرًا، يتطور بمعدل 15-18 شهرًا، لدينا الآن تقنيات تتطور كل 6 أشهر أو تتضاعف كل 6 أشهر.

أدى هذا التسارع في قوة الحوسبة إلى إتاحة عصر جديد من واجهات المستخدم الطبيعية متعددة الوسائط التي يمكنها معالجة النص والكلام والصور والفيديو وإنشائها. كما أدى إلى تطوير أنظمة الذاكرة التي يمكنها الاحتفاظ بالسياق المهم واسترجاع المعرفة والبيانات الشخصية عبر التطبيقات والأجهزة.

علاوة على ذلك، شدد نديلا على قدرات الاستدلال والتخطيط الجديدة التي تظهر، والتي تساعدنا على فهم السياقات المعقدة وإنجاز المهام المعقدة مع تقليل العبء المعرفي. ويعتقد أنه يمثل تحولاً جوهريًا في طريقة تفاعلنا مع الكمبيوتر، مماثلاً للانتقال من الطرفية إلى واجهة المستخدم الرسومية.

تسعى مايكروسوفت إلى الاستفادة من هذه التطورات من خلال تقديم بيئة تشغيل Windows Co-Pilot، والتي تهدف إلى جعل Windows أفضل منصة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وهذا يتضمن مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات المحلية الجاهزة للاستخدام والتي تمكن دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تجارب جديدة.

كما سلط نديلا الضوء على أهمية الشراكة الاستراتيجية لمايكروسوفت مع OpenAI، فضلاً عن جهودها لدعم نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر والأطر العمل، مثل تكامل Hugging Face. كما تقوم الشركة بتوسيع عروض نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، بما في ذلك إطلاق نموذج 53 Vision وطرح نماذج إضافية من عائلة 53.

بشكل عام، أكد خطاب نديلا على نهج مايكروسوفت الشامل للذكاء الاصطناعي، والاستثمار في الأجهزة والبرامج والشراكات لتسريع تبني واندماج الذكاء الاصطناعي عبر منصاتها ومنتجاتها.

تستثمر مايكروسوفت بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي، وتجعله مواطنًا من الدرجة الأولى في Windows. تهدف بيئة تشغيل Windows Copilot الجديدة إلى إحداث ثورة في طريقة تفاعلنا مع الكمبيوتر، مثلما فعلت واجهة المستخدم الرسومية مع الطرفية.

يُعد Copilot المساعد الذكي اليومي لمايكروسوفت، حيث يضع المعرفة والخبرة في متناول أصابعك لمساعدتك على التصرف بناءً عليها. يسمح مكدس Copilot للمطورين ببناء تطبيقاتهم الخاصة بالذكاء الاصطناعي والحلول والتجارب.

كما تقدم مايكروسوفت فئة جديدة من "أجهزة Copilot Plus" - أجهزة كمبيوتر محمولة وأجهزة كمبيوتر كاملة المواصفات مع رقائق متخصصة لتسريع نماذج اللغة الكبيرة المحلية. يمكن هذا الأمر من استنتاجات الذكاء الاصطناعي السريعة على الجهاز.

توفر مكتبة Copilot مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات المحلية الجاهزة للاستخدام، مما يتيح لك دمج مجموعة واسعة من قدرات الذكاء الاصطناعي في تجاربك الجديدة. ويشمل ذلك الوصول إلى أكثر من 40 نموذج لغوي، بما في ذلك نموذج F-SiLiCA الجديد المصمم للاستنتاج المحلي على أجهزة Copilot Plus.

يمكن لـ Copilot أيضًا تمكين البحث الدلالي والاسترجاع، مما يساعدك على تذكر واسترجاع السياق والمعلومات المهمة عبر تطبيقاتك وأجهزتك. تتعاون مايكروسوفت مع Nvidia لتسخير خبرتهم في تدريب النماذج وتحسينها.

بشكل عام، تقوم مايكروسوفت بدفعة قوية لتضمين الذكاء الاصطناعي كجزء أساسي من تجربة Windows، وتمكين المستخدمين والمطورين على حد سواء من الاستفادة من قوة هذه التقنية المحولة.

تقدم مايكروسوفت بيئة تشغيل Windows Copilot، والتي تهدف إلى جعل Windows أفضل منصة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يشبه ساتيا نديلا هذا بكيفية كون Win32 معيارًا لواجهة المستخدم الرسومية، مؤكدًا أن بيئة تشغيل Windows Copilot ستفعل الشيء نفسه بالنسبة للذكاء الاصطناعي.

أهم النقاط هي:

• توفر مكتبة Windows Copilot مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات المحلية الجاهزة للاستخدام لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تجارب جديدة.
• تستثمر مايكروسوفت بشكل كبير في نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية والمفتوحة المصدر مثل نموذج F-SiLU، والذي تم تصميمه ليعمل بكفاءة على وحدات المعالجة العصبية (NPU) في أجهزة Copilot Plus.
• تمكن مكتبة Copilot من دمج سهل لقدرات البحث المتجهي والاسترجاع الدلالي، مما يتيح للتطبيقات الاستفادة من البيانات الموجودة على الجهاز.
• تتعاون مايكروسوفت مع NVIDIA لتسخير خبرتهم في تدريب النماذج وتحسينها، مما يعزز المزيد من قدرات الذكاء الاصطناعي على Windows.
• تتبنى مايكروسوفت نهجًا متوازنًا، حيث تدعم كلاً من النماذج المغلقة المصدر مثل GPT-4 الخاصة بـ OpenAI والبدائل مفتوحة المصدر مثل LLaMA الخاصة بـ Meta، مما يضمن المرونة للمطورين.

بشكل عام، تpozicija مايكروسوفت Windows كمنصة من الدرجة الأولى للتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، مع توفير مجموعة شاملة من الأدوات والنماذج لتمكين المطورين من بناء الجيل القادم من التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تعمق مايكروسوفت شراكاتها مع اللاعبين الرئيسيين في نظام الذكاء الاصطناعي. بعض النقاط الرئيسية:

• تتعاون مايكروسوفت عن كثب مع Nvidia لتسخير قدراتهم الحاسوبية والبرمجية لتدريب وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي. تُعد منصة CUDA الخاصة بـ Nvidia مكونًا حاسمًا في هذا التعاون.

• لا تزال الشراكة مع OpenAI أولوية استراتيجية بالنسبة لمايكروسوفت. أكد ساتيا نديلا على أهمية هذه العلاقة، على الرغم من وجود بعض الإشارات إلى احتمال وجود توترات محتملة حيث تستثمر مايكروسوفت أيضًا في البدائل مفتوحة المصدر مثل LLaMA الخاصة بـ Meta.

• تقوم مايكروسوفت بدمج نماذج OpenAI، مثل GPT-4، بشكل عميق في منصاتها ومنتجاتها. ويشمل ذلك إدخال قدرات فهم اللغة الطبيعية والتوليد والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط (النص والصور وما إلى ذلك) في Windows و Microsoft 365 وأدوات المطورين.

• كما تقوم الشركة بتوسيع عروض نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مع إصدارات جديدة من عائلة Megatron-Turing NLG (MT-NLG)، بما في ذلك نموذج MT-NLG Small بمعلمات 7 مليار و MT-NLG Medium بمعلمات 14 مليار.

• تpozicija مايكروسوفت هذه القدرات الذكية الاصطناعية كجزء "من الدرجة الأولى" من منصة Windows، مع واجهات برمجة تطبيقات وبيئات تشغيل جديدة لتمكين المطورين من دمج الذكاء الاصطناعي المتقدم بسهولة في تطبيقاتهم.

الموضوع الشامل هو النهج الشامل لمايكروسوفت تجاه الذكاء الاصطناعي، باستخدام الشراكات والمصادر المفتوحة وتطويرها الداخلي لبناء منصة ذكاء اصطناعي شاملة عبر منتجاتها وخدماتها.

أعلنت مايكروسوفت عن إضافات وتحسينات جديدة لعائلة نماذج 53:

• 53 Vision: نموذج متعدد الوسائط جديد بمعلمات 4.2 مليار، مع قدرات في اللغة والرؤية. يمكن استخدامه للاستدلال على الصور الواقعية أو توليد الرؤى والإجابة على الأسئلة حول الصور.
• 53 Small: نموذج جديد بمعلمات 7 مليار، يوفر خيارًا أصغر وأكثر فعالية من حيث التكلفة في عائلة نماذج 53.
• 53 Medium: نموذج جديد بمعلمات 14 مليار، يقع بين 53 Small والنموذج الأصلي 53 من حيث الحجم والجودة.

توفر هذه النماذج الجديدة مزيدًا من المرونة عبر منحنى الجودة-التكلفة، مما يتيح للمطورين اختيار النموذج المناسب لاحتياجاتهم المحددة.

بالإضافة إلى ذلك، تدعم نماذج 53 الآن مجموعة أوسع من المنصات، بما في ذلك الويب والأندرويد والآيفون وWindows، مع القدرة على الاستفادة من الأجهزة المحلية عند توفرها والعودة إلى السحابة عند الحاجة. يبسط هذا عملية قيام المطورين ببناء تطبيقات يمكنها