نافذة على مستقبل الذكاء الاصطناعي في Windows

تمكين المطورين مع Windows AI Foundry

في مؤتمر Build 2025، سلطت Microsoft الضوء على الاندماج العميق للذكاء الاصطناعي (AI) في نظام التشغيل Windows. وفر هذا المؤتمر السنوي للمطورين وصولاً إلى محرك الذكاء الاصطناعي المستقل عن الأجهزة الذي يشغل أجهزة Copilot+ PCs، وهي خطوة تعد بإعادة تشكيل الطريقة التي يتم بها دمج الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من التطبيقات.

أوضح بافان دافولوري، نائب رئيس الشركة لنظام التشغيل Windows + الأجهزة في Microsoft، رؤية الشركة في منشور على مدونة، مؤكدًا على الهدف المتمثل في جعل Windows منصة رئيسية للمطورين. تتمحور هذه الرؤية حول دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في طبقات البرامج والأجهزة والسيليكون في نظام التشغيل.

يمثل الكشفعن Windows AI Foundry خطوة مهمة في هذا الاتجاه. تهدف المنصة إلى توفير بيئة موحدة وموثوقة تدعم دورة حياة مطور الذكاء الاصطناعي بأكملها، بدءًا من اختيار النموذج وتحسينه وصولًا إلى الضبط الدقيق والنشر عبر كل من بيئات العميل والسحابة.

يمنح Windows AI Foundry الوصول إلى Windows ML، محرك استنتاج الذكاء الاصطناعي داخل Windows، من خلال سلسلة من واجهات برمجة التطبيقات (APIs). تسهل واجهات برمجة التطبيقات هذه مهام اللغة والرؤية، بما في ذلك:

• ذكاء النص: تمكين التطبيقات من فهم ومعالجة البيانات النصية.
• وصف الصورة: إنشاء أوصاف للصور تلقائيًا.
• التعرف على النص: استخراج النص من الصور والمستندات.
• مطالبة مخصصة: تخصيص مطالبات الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات التطبيقات المحددة.
• مسح الكائن: إزالة الكائنات غير المرغوب فيها من الصور.

تعمل Windows ML كواجهة مستقلة عن الأجهزة لمجموعات شرائح تسريع الذكاء الاصطناعي الموجودة في أجهزة الكمبيوتر الشخصية، مع الاستفادة من محرك وقت التشغيل Onnx. تتعاون Microsoft مع شركاء الأجهزة لضمان التوافق والتطابق، مما يوازي دور DirectX API لمطوري الألعاب الذين يصلون إلى وحدات معالجة الرسومات.

Adobe تتبنى Windows ML لتحسين الأداء

تعد Adobe واحدة من شركات البرمجيات البارزة التي تستكشف إمكانات واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة في Windows. سلط فولكر رولكه، عالم حاسوب كبير متخصص في تعلم الآلة في Adobe، الضوء على تحديات إدارة تيرابايت من اللقطات وأحمال عمل تعلم الآلة الثقيلة في تطبيقات مثل Adobe Premiere Pro و After Effects.

لاحظ رولكه أن Windows ML API موثوقًا به يوفر أداءً ثابتًا عبر الأجهزة المتنوعة سيزيل عقبات كبيرة، مما يمكّن Adobe من تقديم ميزات استثنائية بسرعة أكبر. وأكد أن Windows ML يمكن أن يسهل اتباع نهج مستقل عن الأجهزة، مما يقلل الحاجة إلى عمليات فحص النظام الشاملة واتخاذ القرارات على مستوى منخفض.

الضبط الدقيق والتخصيص: التكيف منخفض الرتبة والبحث الدلالي

تقدم Microsoft أيضًا وظيفة التكيف منخفض الرتبة، والتي، وفقًا لدافولوري، يمكن استخدامها مع بيانات مخصصة لضبط نموذج اللغة المحلي Phi Silica الخاص بـ Microsoft، والمدمج في أجهزة Copilot+ PCs. يتيح ذلك للمطورين تخصيص محرك الذكاء الاصطناعي ليناسب بشكل أفضل متطلبات تطبيقاتهم المحددة.

بالإضافة إلى ذلك، توفر Microsoft واجهات برمجة تطبيقات للبحث الدلالي واسترجاع المعرفة. تمكن واجهات برمجة التطبيقات هذه المطورين من دمج إمكانات البحث باللغة الطبيعية وإنشاء معزز للاسترجاع في تطبيقات Windows الخاصة بهم، مما يعزز تجربة المستخدم ويوفر وظائف بحث أكثر ذكاءً.

أكد دافولوري أن Windows AI Foundry يمكّن المطورين من استخدام نماذجهم الخاصة ونشرها عبر مجموعة من مجموعات الشرائح من AMD و Intel و Nvidia و Qualcomm، مما يوفر المرونة والاختيار في اختيار الأجهزة.

صعود وكلاء الذكاء الاصطناعي: بروتوكول سياق النموذج وتفاعلات الوكلاء المتعددين

بينما تفتح Microsoft الذكاء الاصطناعي المدمج لمطوريwindows، فإنها تقوم أيضًا بدمج Model Context Protocol (MCP) مع Windows. يوفر هذا التكامل إطارًا قياسيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي للاتصال بتطبيقات Windows الأصلية، مما يعزز نظامًا بيئيًا أكثر ترابطًا وذكاءً.

أوضح Davuluri أن MCP يمكّن التطبيقات من المشاركة بسلاسة في التفاعلات القائمة على الوكلاء، وكشف عن وظائف محددة لزيادة مهارات وقدرات الوكلاء المثبتين محليًا على جهاز كمبيوتر يعمل بنظام التشغيل Windows. هذا يفتح إمكانيات جديدة للأتمتة والمساعدة الذكية داخل بيئة Windows.

رؤية ساتيا ناديلا: تنظيم تدفقات الأعمال مع وكلاء الذكاء الاصطناعي

خلال الكلمة الرئيسية الافتتاحية لمؤتمر Build 2025، ناقش ساتيا ناديلا، الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft، الإمكانات التحويلية لـ MCP في تمكين الوكلاء من تنسيق تدفقات الأعمال. لقد تصور مستقبلًا حيث يقوم الوكلاء وأطر العمل متعددة الوكلاء بتنظيم سير العمل بطريقة وكيلة لكل دور وعملية تجارية، مع عمل كل تطبيق تجاري كخادم MCP.

يعتقد ناديلا أن هذه القدرات ستغير قواعد اللعبة بالنسبة للمطورين الذينيقومون بإنشاء الجيل التالي من حلول أتمتة سير العمل والعمليات التجارية. تعد القدرة على دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي بسلاسة في التطبيقات وعمليات الأعمال الحالية بإطلاق العنان لمستويات جديدة من الكفاءة والابتكار.

التعمق أكثر في Windows ML: نهج مستقل عن الأجهزة

يعد تصميم Windows ML المستقل عن الأجهزة عاملاً أساسيًا في التمايز، مما يسمح للمطورين باستهداف مجموعة واسعة من الأجهزة دون الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية منفصلة لكل تكوين جهاز معين. يتم تحقيق ذلك من خلال استخدام ONNX Runtime، وهو محرك استنتاج مفتوح المصدر يقوم بتحسين وتنفيذ نماذج تعلم الآلة عبر منصات الأجهزة المختلفة.

من خلال تجريد تعقيدات الأجهزة الأساسية، تعمل Windows ML على تبسيط عملية التطوير وتسمح للمطورين بالتركيز على بناء ميزات مبتكرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يضمن التعاون مع شركاء الأجهزة تحسين Windows ML لأحدث مجموعات الشرائح، مما يوفر أفضل أداء ممكن على كل نظام أساسي.

التكيف منخفض الرتبة: تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات الخاصة

Low-Rank Adaptation (LoRA) هي تقنية تسمح للمطورين بضبط نماذج تعلم الآلة المدربة مسبقًا بكمية صغيرة نسبيًا من البيانات. يعد هذا مفيدًا بشكل خاص عند التعامل مع مهام أو مجموعات بيانات محددة تختلف عن البيانات المستخدمة لتدريب النموذج الأصلي.

باستخدام LoRA، يمكن للمطورين تكييف نموذج اللغة المحلي Phi Silica الخاص بـ Microsoft لتلبية احتياجاتهم الخاصة، وتحسين دقته وأدائه في المهام المستهدفة. تتيح إمكانية التخصيص هذه للمطورين إنشاء تطبيقات أكثر تخصصًا وفعالية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

البحث الدلالي واسترجاع المعرفة: تحسين الوصول إلى المعلومات

توفر واجهات برمجة التطبيقات للبحث الدلالي واسترجاع المعرفة للمطورين أدوات قوية لبناء إمكانات بحث ذكية في تطبيقاتهم. تمكن واجهات برمجة التطبيقات هذه التطبيقات من فهم معنى وسياق استعلامات المستخدم، بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات الرئيسية.

يتيح ذلك للتطبيقات تقديم نتائج بحث أكثر صلة ودقة، وتحسين تجربة المستخدم وتسهيل عثور المستخدمين على المعلومات التي يحتاجون إليها. تعمل إمكانات إنشاء معزز للاسترجاع على زيادة تحسين هذه الوظيفة من خلال السماح للتطبيقات بإنشاء محتوى جديد استنادًا إلى نتائج البحث، مما يخلق تجربة مستخدم أكثر تفاعلية وجاذبية.

بروتوكول سياق النموذج: تسهيل التفاعلات الوكيلة

Model Context Protocol (MCP) هو إطار قياسي يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالاتصال والتفاعل مع تطبيقات Windows الأصلية. يوفر هذا البروتوكول طريقة موحدة للوكلاء لاكتشاف وظائف التطبيقات والوصول إليها، مما يمكنهم من أداء المهام نيابة عن المستخدم.

باستخدام MCP، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات تتكامل بسلاسة مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمستخدمين بأتمتة المهام والوصول إلى المعلومات بطريقة أكثر طبيعية وبديهية. هذا يفتح إمكانيات جديدة للمساعدة الذكية والأتمتة داخل بيئة Windows.

مستقبل Windows AI: نظام بيئي يركز على المطورين

عرض مؤتمر Microsoft Build 2025 رؤية واضحة لمستقبل Windows AI: نظام بيئي يركز على المطورين حيث يتم دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في نظام التشغيل ويمكن للمطورين الوصول إليه بسهولة. تعمل الشركة على تمكين المطورين بمجموعة شاملة من الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات، مما يجعل من السهل أكثر من أي وقت مضى إنشاء تطبيقات مبتكرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

من خلال فتح إمكانات الذكاء الاصطناعي المضمنة في Windows وتزويد المطورين بالموارد التي يحتاجونها لتحقيق النجاح، فإن Microsoft تعزز حقبة جديدة من ابتكار الذكاء الاصطناعي على نظام التشغيل Windows. يعد هذا بتغيير الطريقة التي نتفاعل بها مع أجهزة الكمبيوتر وخلق فرص جديدة للشركات والأفراد على حد سواء.

تطبيقات واقعية: تحويل الصناعات مع Windows AI Foundry

إن الإمكانات التي توفرها Windows AI Foundry مهيأة لإحداث ثورة في مختلف الصناعات، مما يؤثر على سير العمل والعمليات بطرق عميقة. ضع في اعتبارك بعض التطبيقات المحتملة:

• الرعاية الصحية: تحليل الصور الطبية بدقة أكبر للكشف عن الأمراض في وقت مبكر، وتخصيص خطط العلاج بناءً على بيانات المريض، وأتمتة المهام الإدارية لتحرير المهنيين الطبيين.
• المالية: الكشف عن المعاملات الاحتيالية في الوقت الفعلي، وتقديم المشورة المالية الشخصية للعملاء، وأتمتة عمليات الامتثال التنظيمي.
• التصنيع: تحسين عمليات الإنتاج، وتحديد العيوب في المنتجات من خلال الفحص البصري، والتنبؤ بأعطال المعدات لتقليل وقت التوقف عن العمل.
• البيع بالتجزئة: تخصيص تجارب التسوق، وتحسين إدارة المخزون، والكشف عن السرقة باستخدام تقنية رؤية الكمبيوتر.
• التعليم: إنشاء تجارب تعليمية مخصصة، وأتمتة الدرجات والملاحظات، وتزويد الطلاب بإمكانية الوصول إلى المعلمين المدعومين بالذكاء الاصطناعي.

هذه ليست سوى أمثلة قليلة من الطرق العديدة التي يمكن بها استخدام Windows AI Foundry لتحويل الصناعات وتحسين الحياة. مع استمرار المطورين في استكشاف قدرات هذه المنصة، يمكننا أن نتوقع رؤية تطبيقات أكثر ابتكارًا وتأثيرًا تظهر في السنوات القادمة.

قوة التعاون: نظام بيئي مزدهر لابتكار الذكاء الاصطناعي

لا يتوقف نجاح Windows AI على التكنولوجيا نفسها فحسب، بل أيضًا على إنشاء نظام بيئي مزدهر من المطورين وشركاء الأجهزة والباحثين. تعمل Microsoft بنشاط على تعزيز هذا النظام البيئي من خلال:

• مبادرات مفتوحة المصدر: المساهمة في المشاريع مفتوحة المصدر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وتعزيز التعاون والابتكار داخل المجتمع.
• برامج المطورين: تزويد المطورين بإمكانية الوصول إلى الأدوات والموارد والتدريب لمساعدتهم على بناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على Windows.
• شراكات الأجهزة: العمل عن كثب مع الشركات المصنعة للأجهزة لضمان تحسين Windows ML لأحدث مجموعات الشرائح، مما يوفر أفضل أداء ممكن.
• التعاون البحثي: الشراكة مع الجامعات والمؤسسات البحثية للنهوض بأحدث التقنيات في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

من خلال تعزيز نظام بيئي تعاوني وداعم، تقوم Microsoft بتهيئة بيئة يمكن أن يزدهر فيها ابتكار الذكاء الاصطناعي. لن يفيد هذا المطورين فحسب، بل سيفيد أيضًا الشركات والأفراد الذين سيستفيدون في النهاية من القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي.

معالجة التحديات: تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول

مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي، من الضروري معالجة التحديات المحتملة وضمان تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه بشكل مسؤول. تلتزم Microsoft بتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول، مع التركيز على:

• العدالة: التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي عادلة ولا تميز ضد أي أفراد أو مجموعات.
• الموثوقية والأمان: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة وآمنة، والتقليل من مخاطر الأخطاء أو العواقب غير المقصودة.
• الخصوصية والأمان: حماية خصوصية وأمان البيانات التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي.
• الشفافية: جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وقابلية للفهم، مما يسمح للمستخدمين بفهم كيفية عملها ولماذا تتخذ قرارات معينة.
• المساءلة: وضع خطوط واضحة للمساءلة عن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي.

من خلال معالجة هذه التحديات والالتزام بمبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول، يمكننا التأكد من أن الذكاء الاصطناعي يستخدم للأبد وأن فوائده يتم تقاسمها من قبل الجميع.

الوجبات الرئيسية من Build 2025: تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي على Windows

قدم مؤتمر Microsoft Build 2025 لمحة عن مستقبل الذكاء الاصطناعي على Windows، مع تسليط الضوء على التزام الشركة بما يلي:

• إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي: جعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة في الوصول إليه بالنسبة للمطورين من جميع مستويات المهارة.
• تمكين المطورين: تزويد المطورين بالأدوات والموارد التي يحتاجون إليها لبناء تطبيقات مبتكرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• إنشاء نظام بيئي مزدهر: تعزيز نظام بيئي تعاوني وداعم لابتكار الذكاء الاصطناعي.
• تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول: التأكد من تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه بشكل مسؤول.

من خلال التركيز على هذه المجالات الرئيسية، تقوم Microsoft بوضع Windows كمنصة رائدة لابتكار الذكاء الاصطناعي، وتمهيد الطريق لمستقبل يتم فيه دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في حياتنا ويغير الطريقة التي نعمل بها ونتعلم بها ونتفاعل بها مع العالم. في النهاية، يشير نهج Microsoft في Build 2025 إلى تحول نحو مشهد ذكاء اصطناعي أكثر تعاونًا ويمكن الوصول إليه، مما يجعل قوة تعلم الآلة متاحة لمجموعة واسعة من المطورين والصناعات.