تسلط به لایه‌های عمیق هوش مصنوعی در ایران

مهدی نصیری

کد خبر: ۱۲۵۷۶۱۷

تاریخ: ۱۴ شهريور ۱۴۰۳ - ۱۲:۵۱

رهبر انقلاب در جلسه با هیات دولت نکاتی گوشزد کردند که یکی از آن‌ها تسلط به لایه‌های عمیق هوش مصنوعی بود. علت این تسلط این است که آینده نزدیک هوش مصنوعی بعنوان یک ابزار قدرت که پایه علمی دارد خواهد شد. روند رو به رشد آن با روند عجیبی روبه رو بوده به طوری که سال ۲۰۲۳ با ارائه ChatGPT توسط شرکت زیرمجموعه مایکروسافت و بعد از آن ارائه‌های جدید ماهیانه تمرکز صنعت را به خود معطوف کرد.

سال ۲۰۲۳ به خاطر حداقل یک خبر شگفت انگیز در ماه را برخی کارشناسان به سال شگفتی‌های هوش مصنوعی نامگذاری کردند. این روند در سال ۲۰۲۴ شدت بیشتری یافته و در حکمرانی نیز اثر گذاشت. اتحادیه اروپا و برخی کشور‌های دیگر قوانین مرتبط با هوش مصنوعی وضع کردند و کشور‌های پیشرفته و در حال توسعه عمدتا سند توسعه هوش مصنوعی را تدوین کردند.

در آینده نزدیک کشور‌ها دو راه حل برای برخورد با هوش مصنوعی خواهند داشت که یا مصرف کننده محصولات هوش مصنوعی باشند و یا یک قدرت در هوش مصنوعی. در ۳-۴ سال اخیر در سخنرانی‌های بسیاری از دیدگاه مقام معظم رهبری روی موضوع هوش مصنوعی تاکید فراوانی شده به طوری که خواهان قرار گرفتن ایران در بین ده کشور برتر شده‌اند. قطعا این رتبه در هوش مصنوعی با کار‌های سطحی دست‌یافتنی نیست و باید به لایه‌های عمیق هوش مصنوعی مسلط شد. این دسترسی در ابعاد مختلف باید مورد توجه قرار بگیرد و در هر بعد جایگاه فعلی و مطلوبی که باید به آن دست پیدا کنیم مشخص شود. این ابعاد را می‌توان بدین صورت نام برد:

چشم انداز چابک

سند راهبردی هوش مصنوعی به عنوان نقشه‌ راه پیشرفته هوش مصنوعی یک ضرورت است. این سند باید فرصت‌ها و چالش‌های کشور را بررسی کند و زیرساخت‌ها و ابعاد مختلف مرتبط با آن را ترسیم کند. با توجه به پیشرفت روزانه هوش مصنوعی و تحول سریع آن باید به چابک بودن این سند توجه کرد. در اجرای آن نیز باید دقت کرد که همزمان با تولید سند اجرایی شدن آن نیز اتفاق بیفتد. در این سند ابعاد گوناگون از جمله ابعاد گفته شده در این متن باید توجه شود. نقشه راه هوش مصنوعی نباید برای زمان طولانی ترسیم شود و حداکثر ۳-۵ ساله باید باشد و علاوه بر قابلیت اصلاح در این مدت مقدمه سند بعدی باشد.

نیروی انسانی

شاید بتوان گفت مهمترین بعد قدرتمند شدن در هوش مصنوعی تربیت نیروی انسانی متخصص باشد. با وجود رشته‌هایی مانند هوش مصنوعی (که از سال‌های ۸۶-۸۸ رشد زیادی از نظر ورودی دانشگاه و تعداد دانشگاه پذیرنده این رشته داشتند)، برگزاری رویداد‌ها و مسابقات تخصصی و همچنین علاقمندی سازمان‌ها به بهرهبرداری از این مفهوم در سال‌های اخیر؛ می‌توان این بعد را به نسبت ابعاد دیگر جلوتر دانست. البته باید در کیفیت تخصصی نیروی انسانی اقدامات جدی‌تری انجام شود. از جمله این اقدامات می‌توان به تعریف مساله‌های سازمان‌ها که با هوش مصنوعی قابل حل است پرداخت. در تعریف مساله نیز باید به واقعی و شفاف بودن مساله توجه داشت که یک ضعف عمده به نظر می‌رسد. بخشی از نیروی تخصصی هوش مصنوعی می‌توانند برای حوزه‌های خاص تربیت شوند. در ۴ سال اخیر رشته هوش مصنوعی در پزشکی در دو دانشگاه علوم پزشکی ایران و شیراز ایجاد شده که فارغ التحصیلان آن می‌توانند به صورت تخصصی کاربردی کردن این مفهوم را در پزشکی و سلامت موثر باشند. یا رشته داده‌کاوی در کشاوری در سال ۹۳ در موسسه جهاد کشاورزی ایجاد شده که در عملیاتی کردن هوش مصنوعی در کشاورزی می‌تواند موثر باشد. ایجاد این رشته‌ها به مرور و با اولویت باید در تحصیلات تکمیلی انجام شود.

علاوه بر نیروی انسانی متخصص هوش مصنوعی، آموزش مفاهیم هوش مصنوعی به دانش آموزان نیز در دستور کار قرار بگیرد. وقتی دانش آموزان بتوانند در کنار دروس پای‌های در رشته‌های مختلف مفاهیم هوش مصنوعی را یاد بگیرند در هر رشته تحصیلی می‌توانند از کاربرد آن در رشته خود مطلع باشند. این آموزش برای عموم مردم، اصناف و شغل‌ها نیز موثر است.

امکانات زیرساختی مراکز داده

برای جمع‌آوری، نگهداری و پردازش داده‌های متنوع باید مراکز داده ایجاد شوند. مراکز داده از دو جنبه ذخیره‌سازی و پردازش از جمله GPU را داشته باشند. در کشور مراکز داد‌های برای کاربرد‌های مختلف ایجاد شده که به صورت اختصاصی یا عمومی مورد استفاده قرار می‌گیرند. یکی از مهمترین توسعه‌ها باید توسعه مراکز داده با قابلیت ارائه به صورت خدمت است که در آن پردازنده‌های قوی برای پردازش الگوریتم‌های هوش مصنوعی و با حمایت دولتی در اختیار پژوهشگران دانشگاهی و بخش خصوصی قرار بگیرد. در کوتاه مدت نیاز است تجهیز بخشی از مراکز داده دولتی بخصوص مرتبط با وزارت ارتباطات برای اینکار تجهیز شود و در دراز مدت مراکز داده جدیدی در نقاط کشور ایجاد شوند. یکی از این گروه از مراکز داده که به نام قطب داده در ۵ نقطه از کشور مصوب شده می‌تواند برای پیشرفت هوش مصنوعی در کل کشور موثر باشد. این قطب‌های داده قرار است در شهر‌های تهران، مشهد، ارومیه، مبارکه و شیراز قرار است توسط وزارت ارتباطات ایجاد شوند و با توجه به شروع کار توجه به طراحی آن‌ها برای استفاده در ذخیره و پردازش داده‌های مرتبط با هوش مصنوعی اهمیت دارد.

زیرساخت شبکه و اینترنت

ارتباط بین مراکز داده، پژوهشکده‌ها، سازمان‌ها و شرکت‌ها یک امر اجتناب ناپذیر در کاربردی کردن هوش مصنوعی و تسلط به لایه‌های عمیق است. با گسترش فیبرنوری در شهر‌های کشور تا حد خوبی این ارتباط برقرار شده اما سرعت دادن به این توسعه نیازمندی هماهنگی بیشتر بین وزارت ارتباطات، شهرداری‌ها و استانداری‌ها است. به دلیل عدم مدیریت یکپارچه شهری بخصوص در کلان‌شهر‌ها این توسعه با کندی و ناهماهنگی‌های جدی همراه است و اگر یک مدیریت واحد در این راستا شکل نگیرد به طور قطع پیشرفت هوش مصنوعی را با چالش مواجه خواهد کرد. همچنین توسعه نرم افزاری شبکه ملی اطلاعات و اینترنت برای انتقال داده در کنار توسعه زیرساخت سخت افزاری شبکه اهمیت فراوانی دارد.

داده و داده باز

به نظر می‌رسد مهمترین زیرساخت برای توسعه هوش مصنوعی وجود داده و در دسترس بودن آن است. برخی مسائل هوش مصنوعی نیاز به داده بومی برای بررسی دارند و نمی‌توان از داده غیربومی استفاده کرد. به عنوان مثال یکی از مهمترین نیاز‌های کشور در حوزه هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ شبیه chatGPT است که باید بومی باشد وگرنه در مسائل ملی ممکن است پاسخ نادرست ارائه می‌کند. برای تولید چنین محصولی علاوه بر سخت افزار قوی نیاز به داده بومی فراوانی نیز است که بر اساس آن مدل بتواند آموزش ببیند. یا برای استفاده از هوش مصنوعی در تولید دارو نیاز به داده بیماران بومی برای بیماری‌های خاص نیاز است. این داده‌ها بعضا عمومی است و قابل جمع‌آوری و برخی در اختیار سازمان‌های دولتی هستند.

ارائه مدلی مبتنی بر داده باز نقش کلیدی در این حوزه دارد. داده باز را داده غیر امنیتی و غیرشخصی که به صورت رایگان در دسترس باشد می‌نامند. سازمان‌ها با ایجاد داده باز چند کمک به توسعه هوش مصنوعی می‌کنند؛ ایجاد کسب و کار‌های جدید مبتنی بر هوش مصنوعی که توسط متخصصان هوش مصنوعی ایجاد می‌شود و باعث اشتغال و درآمد پایدار در کشور می‌شود و حل مسائل مرتبط با آن سازمان که در صورت عدم وجود داده باز نیازمند صرف هزینه و زمان زیاد و عمدتا کیفیت پایین حل مساله است. به عنوان مثال داده باز داده‌های فضایی برخی کشور‌ها ده‌ها میلیارد دلار درآمدزایی برای نوپا‌های خلاق و ایجاد اشتغال برای نخبگان هوش مصنوعی آن کشور‌ها داشته که این داده در اختیار سازمان فضایی کشور قرار دارد و با در اختیار قراردادن آن می‌تواند در افزایش تولیدات محصولات کشاورزی، جلوگیری از حوادث طبیعی، مدیریت منابع انرژی، توسعه معادن و ... موثر باشند. یا در حوزه سلامت وزارت بهداشت با ایجاد داده باز حوزه سلامت از جمله پرونده الکترونیک سلامت میتواند در پیشگیری قویتر از بیماری‌ها که هزینه بسیار کمتری نسبت به درمان دارد موثر باشد.

سخت افزار‌های هوش مصنوعی

یکی از پیچیده‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی که تکنولوژی تولید آن‌ها می‌تواند در قدرت کشور در هوش مصنوعی کمک جدی داشته باشد، توانمندی در تولید سخت افزار‌های هوش مصنوعی است. شرکت NDVIA چین را شاید بزرگترین شرکت تولیدکننده سخت افزار هوش مصنوعی بتوان نامید. با کمک این سخت افزار‌ها بسیاری از مسائل هوش مصنوعی را می‌توان با توان بیشتری انجام داد. تراشه‌های هوش مصنوعی نیز تکنولوژی پیچید‌ه‌ای دارند که انحصار آن بسیار قوی است.

حمایت حاکمیت از بخش خصوصی

همانطور که در بخش‌های قبل گفته شد نیاز است حاکمیت و در راس آن وزارت ارتباطات، معاونت علمی و سازمان هوش مصنوعی در پیشرفت هوش مصنوعی نقش کلیدی داشته باشند. یک توسعه ریسک بالایی برای انجام دارد و حمایت حاکمیت در یک چارچوب مشخص می‌تواند در پیشرفت هوش مصنوعی موثر باشد. تعریف دقیق مسائل مرتبط با هوش مصنوعی که بتوان برای آن راهکار پیدا کرد کمک دیگری است که می‌تواند توسط کارفرما‌ها که عمدتا دولت هستند انجام شود. همچنین برخی مسائل مانند مدل‌های زبانی بزرگ در صورت عدم حمایت کامل دولتی موفقیت نخواهد داشت.