مختبر SOFAIR (علم أبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسي) — بقيادة UCL

بقيادة البروفيسور ديفيد باربر في UCL، وبالتعاون مع جامعات كامبريدج وأكسفورد وإدنبرة، تتمثل مهمة SOFAIR في تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي جديدة مفتوحة المصدر يمكن تشغيلها على أجهزة متاحة على نطاق واسع، بما في ذلك أجهزة الحاسوب الشخصية العادية . يجمع المختبر باحثين من علوم الحاسوب والرياضيات والإحصاء وعلم الأعصاب لتصميم بنى جديدة للذكاء الاصطناعي، تعالج مباشرة مشاكل حالية مثل إعطاء أنظمة الذكاء الاصطناعي استجابات غير دقيقة .

مختبر BOLD (التعلم والاكتشاف البريطاني المفتوح) — بقيادة أكسفورد

بقيادة الأستاذ المشارك جاكوب فورستر في أكسفورد، وبالتعاون مع UCL وشركاء آخرين، يهدف BOLD إلى إعادة التفكير في كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي من العالم، من خلال ابتكار مناهج جديدة تمكن الذكاء الاصطناعي من التعلم دون الحاجة إلى قوة حاسوبية مركزية هائلة . بدلاً من مجرد توسيع نطاق الأساليب الحالية، سوف يستكشف نماذج جديدة للتعلم، بهدف بناء ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وانفتاحًا وأكثر توافقًا مع احتياجات البشر .

الاستراتيجية: الكفاءة قبل الحجم

تمثل المبادرة بأكملها بديلاً متعمدًا لمنهج "الأكبر هو الأفضل" الذي تتبعه شركات التكنولوجيا الأمريكية الكبرى . الاستراتيجية ليست محاولة التفوق على أكبر شركات التكنولوجيا في الإنفاق على البيانات والقدرة الحاسوبية، بل التفوق عليهم بالابتكار في الكفاءة والانفتاح وسهولة الوصول .

• خفض التكاليف من خلال الكفاءة الأساسية: بدلاً من محاولة المنافسة على الحجم، تستهدف المختبرات إجراء تغييرات جوهرية في طريقة عمل الذكاء الاصطناعي، مما يجعله أرخص في التشغيل ومتاحًا لمزيد من المؤسسات .
• ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر ومستقل عن الأجهزة: سيبني مختبر SOFAIR نماذج مفتوحة المصدر تعمل على أجهزة متاحة على نطاق واسع، مما يقلل الحاجة إلى بنية تحتية متخصصة ومكلفة .
• تقليل الاعتماد على مراكز البيانات المركزية: يهدف عمل مختبر BOLD في مجال التعلم اللامركزي إلى تقليل الاعتماد على البنية التحتية لمراكز البيانات البعيدة المملوكة لمزودين كبار .
• القدرة السيادية البريطانية: صرح وزير الذكاء الاصطناعي كانيشكا نارايان بأن هذه المبادرة تعزز الخبرة البريطانية "في الداخل" و"تقلل الاعتماد على الآخرين" . صرح البروفيسور ديفيد باربر صراحةً بأن SOFAIR سيعمل على "تقليل الاعتماد على عدد صغير من مزودي النماذج، مما يعزز السيادة البريطانية" .
• إتاحة الوصول للشركات الصغيرة والخدمات العامة: من خلال جعل الذكاء الاصطناعي أرخص وأسهل في التبني، تهدف المختبرات إلى فتح المجال أمام الشركات الصغيرة والخدمات العامة والباحثين في جميع أنحاء المملكة المتحدة الذين لا يستطيعون حاليًا تحمل تكاليف أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة .

باختصار، تسلك المملكة المتحدة مسارًا نحو ذكاء اصطناعي سيادي ومفتوح وفعال، لديه القدرة على إعادة تشكيل كيفية بناء ونشر الذكاء الاصطناعي — ليس من خلال بناء النموذج الأكبر، بل من خلال بناء نموذج يمكن لأي شخص تقريبًا تشغيله.

مختبر SOFAIR (علم أبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسي) — بقيادة UCL

بقيادة البروفيسور ديفيد باربر في UCL، وبالتعاون مع جامعات كامبريدج وأكسفورد وإدنبرة، تتمثل مهمة SOFAIR في تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي جديدة مفتوحة المصدر يمكن تشغيلها على أجهزة متاحة على نطاق واسع، بما في ذلك أجهزة الحاسوب الشخصية العادية . يجمع المختبر باحثين من علوم الحاسوب والرياضيات والإحصاء وعلم الأعصاب لتصميم بنى جديدة للذكاء الاصطناعي، تعالج مباشرة مشاكل حالية مثل إعطاء أنظمة الذكاء الاصطناعي استجابات غير دقيقة .

مختبر BOLD (التعلم والاكتشاف البريطاني المفتوح) — بقيادة أكسفورد

بقيادة الأستاذ المشارك جاكوب فورستر في أكسفورد، وبالتعاون مع UCL وشركاء آخرين، يهدف BOLD إلى إعادة التفكير في كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي من العالم، من خلال ابتكار مناهج جديدة تمكن الذكاء الاصطناعي من التعلم دون الحاجة إلى قوة حاسوبية مركزية هائلة . بدلاً من مجرد توسيع نطاق الأساليب الحالية، سوف يستكشف نماذج جديدة للتعلم، بهدف بناء ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وانفتاحًا وأكثر توافقًا مع احتياجات البشر .

الاستراتيجية: الكفاءة قبل الحجم

تمثل المبادرة بأكملها بديلاً متعمدًا لمنهج "الأكبر هو الأفضل" الذي تتبعه شركات التكنولوجيا الأمريكية الكبرى . الاستراتيجية ليست محاولة التفوق على أكبر شركات التكنولوجيا في الإنفاق على البيانات والقدرة الحاسوبية، بل التفوق عليهم بالابتكار في الكفاءة والانفتاح وسهولة الوصول .

• خفض التكاليف من خلال الكفاءة الأساسية: بدلاً من محاولة المنافسة على الحجم، تستهدف المختبرات إجراء تغييرات جوهرية في طريقة عمل الذكاء الاصطناعي، مما يجعله أرخص في التشغيل ومتاحًا لمزيد من المؤسسات .
• ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر ومستقل عن الأجهزة: سيبني مختبر SOFAIR نماذج مفتوحة المصدر تعمل على أجهزة متاحة على نطاق واسع، مما يقلل الحاجة إلى بنية تحتية متخصصة ومكلفة .
• تقليل الاعتماد على مراكز البيانات المركزية: يهدف عمل مختبر BOLD في مجال التعلم اللامركزي إلى تقليل الاعتماد على البنية التحتية لمراكز البيانات البعيدة المملوكة لمزودين كبار .
• القدرة السيادية البريطانية: صرح وزير الذكاء الاصطناعي كانيشكا نارايان بأن هذه المبادرة تعزز الخبرة البريطانية "في الداخل" و"تقلل الاعتماد على الآخرين" . صرح البروفيسور ديفيد باربر صراحةً بأن SOFAIR سيعمل على "تقليل الاعتماد على عدد صغير من مزودي النماذج، مما يعزز السيادة البريطانية" .
• إتاحة الوصول للشركات الصغيرة والخدمات العامة: من خلال جعل الذكاء الاصطناعي أرخص وأسهل في التبني، تهدف المختبرات إلى فتح المجال أمام الشركات الصغيرة والخدمات العامة والباحثين في جميع أنحاء المملكة المتحدة الذين لا يستطيعون حاليًا تحمل تكاليف أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة .

باختصار، تسلك المملكة المتحدة مسارًا نحو ذكاء اصطناعي سيادي ومفتوح وفعال، لديه القدرة على إعادة تشكيل كيفية بناء ونشر الذكاء الاصطناعي — ليس من خلال بناء النموذج الأكبر، بل من خلال بناء نموذج يمكن لأي شخص تقريبًا تشغيله.