كيف تختبر قدرة جهازك على التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي؟

أصبح الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي تحديدًا، التقنية الأشهر على الساحة حاليًا بلا منازع. أصبح "مقدار الـ AI" في جهازك – إن جاز التعبير – ميزة تنافسية تتباهى بها الشركات، وذلك على مستوى الهواتف الذكية الحديثة من سامسونج وجوجل وحتى اللابتوبات التي تنتمي إلى عائلة "Copilot+ PC". ومع ذلك، من الواجب معرفة أن قدرات الأجهزة على معالجة عمليات الذكاء الاصطناعي تتفاوت بشكل كبير؛ كبير إلى أي درجة؟ هذا بالضبط ما سنعرفه اليوم من خلال عمل "بنشمارك" باستخدام أداة Geekbench AI 1.0. ولمن لم يسمع عن "البنشمارك" من قبل، فهو اختبارُ أداءٍ يضع مكونات الهاردوير تحت ضغطٍ كبير ليجبرها على العمل بكامل طاقتها ومن ثم نستنتج أداء الجهاز عمومًا في تنفيذ مهام محددة.

يُظهر اختبار البنشمارك للذكاء الاصطناعي بالحواسيب مدى قدرتها على معالجة وأداء المهام التي عادةً ما يتولى الـ AI أمرها، والتي قد تكون: التعرف على العناصر والوجوه المختلفة بالصور، أو إنشاء صور جديدة من الصفر أو بشكلٍ مستوحى من صورٍ أخرى، أو التعرف على النص في الصور، إلخ. صحيحٌ أن مواقع وأدوات الذكاء الاصطناعي على الإنترنت تستطيع أن تفعل معظم هذه الأمور، غير أن فعلها محليًا على الجهاز له مميزات عديدة مثل الحفاظ على الخصوصية، ولكنه أيضًا يحتاج إلى قوى معالجة معتبرة.

وتُجري قياسات البنشمارك المختلفة، مثل Geekbench AI، اختباراتها على أنواعٍ مختلفة من الذكاء الاصطناعي بما في ذلك التعلم الآلي، والتعلم العميق، كما تختبر جوانب مختلفة أخرى غير الكفاءة مثل مدى سرعة معالجة العمليات. اليوم، تأتي أغلبية الأنظمة الحديثة بمعالجات مُخصصة لعمليات الذكاء الاصطناعي تحديدًا تحت مُسمى "وحدات المعالجة العصبية" NPU، والتي غالبًا ما تتطلب حسابات مختلفة عن المعالجات المركزية العادية، إلا أنها ضرورية جدًا لمعالجة عمليات الآلة بسرعة أكبر وكفاءة أعلى؛ مثل دور المعالج الرسومي مع الألعاب.

وتُصدر أداة Geekbench AI، التي سنستخدمها لمعرفة مدى قدرة حواسيبنا على تنفيذ عمليات الذكاء الاصطناعي، النتائج على مقياسٍ مكون من 3 درجات هُم "الدقة الكاملة" Full Precision، و"الدقة المتوسطة" Half Precision، وأخيرًا "الدقة المُكممة" Quantized، على أن تُعنى الدرجة الأولى بقياس مهام الذكاء الاصطناعي التي تتطلب مستويات عالية من الدقة وتضغط على موارد الجهاز، في حين تُضحي الدرجات الأخرى بالدقة بعض الشيء مقابل السرعة، وهذا ما يكون مطلوبًا في نوعية محددة من المهام.

سنستخدم في هذا الاختبار أداة Geekbench AI كما ذكرنا، وهي أداة مجانية يمكنك تحميلها بسهولة لمختلفة أنظمة الحاسوب سواء ويندوز، وماك، ولينكس، ناهيك أنها توجد على متجري Google Play و App Store في حال أردت أن تُجري الاختبار على الهاتف الذكي، ولكن هذا ليس موضوعنا الآن.

بعد أن تُحمل الأداة على الحاسوب سترى أن واجهتها الرئيسية على الديسكتوب تعرض بعض المعلومات حول جهازك أولًا، بما في ذلك نظام التشغيل والمعالج الذي تستخدمه، ثم ستحصل على وصفٍ دقيق لما سيشمله اختبار الأداء الذي سيستمر لعدة دقائق حتى ينتهي بالمناسبة. بعد ذلك سترى قوائم منسدلة لتهيئة البنشمارك مثل الـ "AI Framework"، وهو ببساطة مجموعة الأدوات التي ستستخدمها في الاختبار، والتي قد يتغير مُسمّاها حسب نظامك، فقد تجدها تحت مُسمى ONNX (فريم وورك مفتوحة المصدر) أو Core ML (فريم وورك لأجهزة أبل).

كذلك ستجد خيارًا يسمى "AI Backend"، ومن خلاله يتم تحديد مُكون الهاردوير الذي سيجري عمليات الذكاء الاصطناعي، والذي قد يكون المعالج، أو كارت الشاشة، أو طبعًا وحدة المعالجة العصبية. بعد أن تنتهي من التهيئة، اضغط على "Run AI Benchmark" ليبدأ الاختبار الفعلي، والذي بعد انتهائه ستنبثق لك النتيجة على المتصفح وطبعًا كلما زادت الأرقام، كان جهازك أكثر قدرة على معالجة عمليات الذكاء الاصطناعي.

في النهاية، تحتاج أداة Geekbench ويندوز 10 بنظام 64 بت بالإضافة إلى 8 جيجابايت من الرامات على الأقل لكي تعمل، وبشكلٍ عام، كلما كانت مواصفات جهازك أفضل من ناحية المعالجة، فإنه سيكون قادرًا على تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي بسرعة وكفاءة أكبر.