في وقت سابق من هذا العام، أطلقت NVIDIA أخيرًا Project G-Assist، وهو منتج حقيقي يمكنك تجربته، في حين أن “المفهوم” الخاص به ظهر منذ أبريل 2017. دارت الفكرة الأصلية (على سبيل المزاح) حول تزويد اللاعبين بأكبر قدر ممكن من المساعدة لتجاوز المستويات العالقة، بينما يعتمد المنتج الفعلي على الذكاء الاصطناعي وأكثر من مجرد مساعد داخل اللعبة.
ما هو Project G-Assist؟
في الوقت الحالي، يستخدم Project G-Assist نموذج اللغة الصغير (SLM) Llama-3.1-8B من Meta، والذي يعمل محليًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، وتحديدًا على RTX GPU. على حد تعبير NVIDIA: “مع تزايد قوة أجهزة الكمبيوتر الحديثة، تزداد تعقيدًا أيضًا في التشغيل. يساعد G-Assist المستخدمين على التحكم في إعدادات أجهزة الكمبيوتر المختلفة، بدءًا من تحسين إعدادات اللعبة والنظام، ورسم معدلات الإطارات وإحصائيات الأداء الرئيسية الأخرى، وصولًا إلى التحكم في إعدادات الأجهزة الطرفية المحددة (مثل الإضاءة) - كل ذلك من خلال أوامر صوتية أو نصية أساسية.”
لا تختلف الفكرة كثيرًا عن الطريقة التي تستخدم بها Google و Apple نماذج الذكاء الاصطناعي لتعزيز مساعديهما الرقميين، مما يسمح لهما بفهم اللغة البشرية بشكل أفضل وتعديل الإعدادات دون الحاجة إلى التنقل عبر قوائم عميقة في زوايا مختلفة من النظام. من الناحية النظرية، يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص للمستخدمين العاديين: بينما نحن، مثل هؤلاء الأشخاص، مهووسون ونحب تدوير المقابض وفقًا لرغباتنا، قد يكون رفع تردد التشغيل لوحدة معالجة الرسومات أو تعديل إعدادات الرسومات أمرًا شاقًا للغاية بالنسبة لهم - وهذا هو المكان الذي يلعب فيه Project G-Assist دوره.
الإعداد
هناك بعض الأشياء التي يجب أن تعرفها قبل تثبيت Project G-Assist، أولها متطلبات النظام. والأهم من ذلك، يجب أن يكون لديك RTX 30 Series أو GPU أحدث مع ذاكرة VRAM لا تقل عن 12 جيجابايت (لا يشمل GPUs الخاصة بأجهزة الكمبيوتر المحمولة حاليًا) - لسوء الحظ، بسبب بعض تكوينات VRAM الغريبة في الأجيال السابقة، فقد تسبب هذا في موقف حيث يمكن لمالك RTX 3060 12 جيجابايت تشغيل النموذج، في حين أن مالك RTX 3080 المتطور (مع 10 جيجابايت VRAM) لا يمكنه ذلك. يا للأسف.
بافتراض أن أجهزة GPU الخاصة بك تلبي المتطلبات، فستحتاج أيضًا إلى نظام تشغيل Windows 10 أو Windows 11، بالإضافة إلى إصدار برنامج تشغيل GPU 572.83 أو أحدث؛ للتخزين، ستحتاج إلى ما لا يقل عن 6.5 جيجابايت من مساحة القرص حتى تعمل وظائف مساعد النظام بشكل صحيح (ستتطلب الأوامر الصوتية 3 جيجابايت إضافية). حاليًا، اللغة الإنجليزية مدعومة فقط.
ستحتاج أيضًا إلى تثبيت NVIDIA App لتمكين Project G-Assist على نظامك؛ بالنسبة لمتطلبات الأجهزة المتعلقة بالأجهزة الطرفية، يدعم الإصدار الحالي اللوحات الأم من MSI والأجهزة الطرفية من Logitech G و Corsair و Nanoleaf. ليست كل الطرازات مدعومة من هذه العلامات التجارية - تحقق من علامة التبويب “متطلبات النظام” ضمن صفحة Project G-Assist الرئيسية للحصول على مزيد من التفاصيل.
نظام الاختبار
- وحدة المعالجة المركزية: Intel Core i9-13900K
- تبريد: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- مركب حراري: Thermal Grizzly Kryonaut
- اللوحة الأم: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- وحدة معالجة الرسومات: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- الذاكرة: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- تم تكوينه لملف تعريف DDR5-6400 CL32 XMP
- التخزين: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- مزود الطاقة: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- الهيكل: VECTOR Bench Case (هيكل مفتوح)
- نظام التشغيل: Windows 11 Home 24H2
الاختبار
كما هو موضح في مواصفات نظام القياس أعلاه، سنستخدم NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition لعرض هذه الميزة. تتميز وحدة معالجة الرسومات الرائدة هذه التي تعمل بنظام Blackwell بذاكرة GDDR7 VRAM بسعة 32 جيجابايت، و Tensor Cores من الجيل الخامس، و 21760 نواة CUDA، وكل ذلك مجتمعًا لتقديم 3352 TOPS من أداء FP4 المحدد للذكاء الاصطناعي (لاحظ أن هذا الرقم لا يمكن مقارنته مباشرة بـ 1321 TOPS لوحدة معالجة الرسومات RTX 4090، والتي تستخدم FP8).
ملاحظة: في وقت الاختبار، كان Project G-Assist لا يزال في إصدار ما قبل الإصدار (الإصدار 0.1.9)، لذلك قد تكون بعض الوظائف غير كاملة. ستكون النتائج الناتجة عن الاختبارات التي تم إجراؤها أدناه صالحة فقط لهذا الإصدار، حيث ستختلف النتائج مع تحديث نماذج ووظائف الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت.
الاستخدام الأول
هذا ما تراه أولاً بعد تمكين الميزة عبر مفتاح Alt+G، وستبقى بشكل دائم في مكان ما على الشاشة حتى تقوم بتعطيلها تمامًا (وهو ما يمكن القيام به عبر الإعدادات السريعة عبر مفتاح Alt+R). كما هو الحال مع نماذج لغة الذكاء الاصطناعي، يسري إخلاء المسؤولية - قد تحدث هلوسة (قد تنتج نماذج اللغة نتائج غير صحيحة، غالبًا بطريقة مقنعة للمستخدمين غير المطلعين)، لذا تحقق من الأخطاء قدر الإمكان.
يتم أيضًا عرض رسالة إخلاء المسؤولية عند إدخال رسالة/أمر لأول مرة، مع التأكيد مرة أخرى على أنه لا يمكن ضمان النتائج التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل كامل. بعد رؤية هذه الرسالة، يكون روبوت الدردشة جاهزًا للاستجابة للأوامر عبر اللغة الطبيعية - أي أن هناك مجموعة محدودة فقط من الأوامر (اللغة الطبيعية أو غير ذلك) المتاحة في هذا الإصدار، والتي يمكنك الرجوع إليها على الموقع الإلكتروني.
معلومات النظام والمراقبة
بدءًا بأسئلة بسيطة مثل طبيعة النظام، يستجيب G-Assist بشكل مناسب مع جميع معلومات الأجهزة الهامة المدرجة في الرد. ومع ذلك، يبدو أنه يواجه صعوبة في الحصول على الدقة الفعالة لشاشة BenQ 4K الخاصة بنا (أي 4K 60Hz)، ولكن بخلاف ذلك، فقد اجتاز اختبار الشم الأولي الخاص بنا.
بعد ذلك، هناك حالة استخدام أخرى (يفترض أنها) شائعة وهي مراقبة استهلاك الطاقة لوحدة معالجة الرسومات. لدينا بيانات القياس عن بعد التقليدية في الزاوية اليمنى العليا، ولكن ما لم يكن لديك أداة تابعة لجهة خارجية مثل HWiNFO64، فإنها لا توفر رسمًا بيانيًا كاملاً؛ لذلك، في هذه الحالة، قد يطلب المستخدم العادي من روبوت الدردشة توفير المعلومات التي يحتاجها.
لقد طرحنا ثلاثة أسئلة مختلفة على روبوت الدردشة Project G-Assist، حيث تمت الإجابة على السؤالين الأولين دون أي مشكلة؛ ومع ذلك، يبدو أن السؤال الثالث كان خارج نطاق قدراته، حيث كنا نأمل في البداية أن يوفر مراقبة في الوقت الفعلي عندما يكون ذلك متاحًا. بدلاً من ذلك، فقد أعطانا استهلاك الطاقة الحالي لوحدة معالجة الرسومات.
تجدر الإشارة أيضًا إلى أنه عندما تبذل وحدة معالجة الرسومات جهدًا لإنشاء رد، فإنها ستستخدم غالبية طاقتها المتاحة، وفي هذه الحالة، ستستهلك RTX 5090 FE الخاصة بنا أكثر من 350 واط في لحظة في كل مرة يتم فيها تقديم مطالبة إلى روبوت الدردشة. قد يستغرق إنشاء ردود وقتًا أطول على الأجهزة القديمة أو الأضعف (الأسوأ هو RTX 3060 12 جيجابايت، نظرًا لأنه الطراز المنخفض الذي يحتوي على ذاكرة VRAM كافية للوصول إلى هذه الميزة)، ولكن في هذه الحالة، لاحظنا حوالي نصف ثانية من وقت “التفكير” قبل إنشاء الرد.
الألعاب والأداء
دعنا نغير التروس ونلقي نظرة على الألعاب. إذا كان لديك مكتبة ألعاب كبيرة جدًا في Steam بحيث لا يمكنك تصفيتها، فيمكنك تشغيل الألعاب مباشرة من روبوت الدردشة - بافتراض أنك لم تضع اختصارًا للعبة على سطح المكتب أو في قائمة “ابدأ” بطريقة ما (في هذه الحالة، لا نحتاج حتى إلى تهجئة الاسم الكامل لـ Forza Horizon 5 وسيكتشف اللعبة التي سيتم تشغيلها، على الرغم من أنها اللعبة الوحيدة التي تحمل اسم Forza في نظامنا).
من قبيل الصدفة، ربما يكون تحديث برنامج التشغيل قد أفسد الإعدادات الموجودة في اللعبة، مما تسبب في تعثر FH5 عند 15 إطارًا في الثانية سيئة. قد يقوم لاعب عادي مضطرب على الفور بضرب مفتاح Alt+G الساخن ويبدأ في سؤال G-Assist “ماذا حدث”، ولكن هذا هو المكان الذي تكمن فيه قيود G-Assist: فهو يفتقر إلى القدرة على قراءة إعدادات اللعبة وبدلاً من ذلك يقدم ردًا عامًا يوفر للمستخدم بعض التوجيه الأساسي لتشخيص المشكلة.
من خلال التشخيص اليدوي، اكتشفنا أن اللعبة قامت بطريقة ما بتبديل تحديد معدل الإطارات الداخلي الخاص بها إلى 15 إطارًا في الثانية فقط، وهو ما لم يكتشفه G-Assist على الإطلاق. يشير رده إلى “تم تعطيل محدد معدل الإطارات”، والذي ربما يشير إلى إعداد NVIDIA على مستوى برنامج التشغيل في NVIDIA App، ولكن من المحتمل ألا يتمكن المستخدم العادي من حل هذه المشكلة بمفرده وقد ينتهي به الأمر بالتضليل من خلال هذا الرد الأقل من المثالي.
بعد ذلك، قمنا بأخذه إلى Counter-Strike 2 لمعرفة ما إذا كان بإمكان NVIDIA إيجاد طريقة لتقليل زمن الوصول في الكمبيوتر الشخصي - وهو مقياس يجب أن يكون لاعبو الألعاب التنافسية على دراية به، ولكنه ليس بالضرورة شيئًا يمكن للجميع فهمه بسهولة. كان طلب G-Assist لتقديم تقرير عن متوسط زمن الوصول أمرًا سهلاً بما فيه الكفاية، لكنه فشل في تقديم أي اقتراحات محددة حول كيفية تحسين هذا المقياس بشكل أكبر (وقد أعطانا نفس الرد الذي رأيناه للتو في Forza Horizon 5).
لا يزال هذا جيدًا، لأننا نفترض أن NVIDIA قد روجت لوظائفها بشكل جيد لدرجة أن NVIDIA Reflex هي ميزة يعرفها لاعبو ألعاب FPS على الأرجح. ماذا يحدث إذن إذا لم يتمكنوا من العثور على مكان هذا الخيار في إعدادات CS2 المعقدة إلى حد ما داخل اللعبة واختاروا أن يسألوا روبوت الدردشة؟ لسوء الحظ، لم يكن على دراية تمامًا بحقيقة أن Reflex قيد التشغيل بالفعل وأخبرنا بدلاً من ذلك أنه تم تعطيله. أعتقد أن هذا هو سبب تذكيرنا بالتحقق من أخطائه.
سيناريوهات أخرى
في السيناريو التالي، قمنا بفحص روبوت الدردشة لمعرفة ما إذا كان بإمكانه إيجاد طريقة لتمكين RTX Video Super Resolution (RTX VSR)، وهي تقنية ترقية الفيديو المصممة لتحسين الدقة الفعالة وتقليل تأثيرات الضغط في مقاطع الفيديو عبر الإنترنت مثل YouTube و Twitch. الآن، إذا كنت معتادًا على League of Legends، فأنت تعلم أن معركة الفريق يمكن أن تجعل الشاشة فوضوية للغاية وتؤدي إلى جميع القطع الأثرية المرئية الموجودة على شكل وحدات بكسل مكتنزة؛ أو في حالات أخرى، تريد ترقية دفق 1080 بكسل إلى شاشة 4K الخاصة بك.
لكي نكون منصفين، تمكن Project G-Assist من اكتشاف الميزة التي كنا نبحث عنها على الرغم من أننا لم نذكر اسم الميزة صراحةً؛ ومع ذلك، لم يكن لديه القدرة على اكتشاف ما إذا كانت الميزة قيد التشغيل بالفعل أم لا. (هل لن يكون من السهل على G-Assist التحقق من إعداد NVIDIA App؟)
حسنًا، هذا هو الحال - ربما سنطلب فقط من روبوت الدردشة أن ينقلنا مباشرةً إلى صفحة الإعدادات لتمكين الميزة لمنحها أفضل فرصة ممكنة. لم ينجح هذا أيضًا، ولم يقدم روبوت الدردشة أي اقتراحات أخرى، مما ترك أي مستخدم عادي يسأل Google (والذي، نظرًا للوضع الحالي للأشياء، سيمنحهم على الأرجح نتيجة أخرى تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي).
نظرة متعمقة على Project G-Assist: هل يحقق مساعد NVIDIA الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي هدفه؟
يعد Project G-Assist من NVIDIA بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتبسيط إدارة الكمبيوتر الشخصي وتحسين تجارب الألعاب. مدعومًا بـ Llama-3.1-8B SLM من Meta، والذي يعمل محليًا، ويهدف إلى تحسين إعدادات النظام ومراقبة الأداء والتحكم في الأجهزة الطرفية من خلال الأوامر الصوتية أو النصية. على الرغم من أن الفكرة واعدة، إلا أن الأداء الفعلي أقل من الكمال.
معضلة الإعداد: حواجز الأجهزة والبرامج
يطرح إعداد Project G-Assist عدة عقبات. بادئ ذي بدء، فإن شرط RTX 30 Series أو GPU أحدث مع ذاكرة VRAM لا تقل عن 12 جيجابايت يحد بشكل كبير من قاعدة المستخدمين المحتملين. يستبعد هذا التقييد عددًا كبيرًا من اللاعبين الذين يمتلكون وحدات معالجة رسومات أقل قوة، بما في ذلك العديد من مالكي RTX xx60 Series. بالإضافة إلى ذلك، فإن الاعتماد على إصدارات محددة من نظام التشغيل وبرامج التشغيل يضيف إلى التعقيد.
كما أن دعم الأجهزة الطرفية يقتصر على اللوحات الأم من MSI والأجهزة من Logitech G و Corsair و Nanoleaf، مما يزيد من تقييد فائدته للمستخدمين الذين ليس لديهم أجهزة من هذه العلامات التجارية المحددة.
الأداء في العالم الحقيقي: نتائج مختلطة
في الاختبارات في العالم الحقيقي، أظهر Project G-Assist أداءً غير متسق عبر مهام مختلفة. على الرغم من أنه كان قادرًا على استرداد معلومات النظام ومراقبة استهلاك الطاقة لوحدة معالجة الرسومات بدقة، إلا أنه واجه صعوبة في التعامل مع الاستعلامات الأكثر تعقيدًا. على سبيل المثال، فشل في التعرف على الدقة الصحيحة لشاشة BenQ 4K وواجه صعوبة في تقديم إرشادات محددة حول تحسين إعدادات اللعبة.
فيما يتعلق بالألعاب، كان Project G-Assist قادرًا على تشغيل الألعاب في Steam، لكن فائدته في استكشاف مشكلات الأداء وإصلاحها كانت محدودة. عندما واجهت Forza Horizon 5 مشكلات في معدل الإطارات، فشل G-Assist في تشخيص السبب الجذري وبدلاً من ذلك قدم ردًا عامًا لم يكن مفيدًا جدًا للمستخدم. وبالمثل، في Counter-Strike 2، فشل في تقديم اقتراحات محددة حول كيفية تقليل زمن الوصول وأبلغ بشكل غير صحيح عن حالة NVIDIA Reflex.
الوظائف والقيود المفقودة
لا تكمن قيود Project G-Assist في أدائه غير المتسق. كما أنه يفتقر إلى الميزات الرئيسية، مثل القدرة على قراءة إعدادات اللعبة واكتشاف حالة RTX Video Super Resolution (RTX VSR). تحد هذه الإغفالات بشكل كبير من فائدته كمساعد شامل للكمبيوتر الشخصي.
بالإضافة إلى ذلك، يعتمد G-Assist على نموذج لغة يعمل محليًا، مما يعني أنه يتطلب موارد حسابية كبيرة. أثناء الاختبار، استهلكت RTX 5090 FE ما يصل إلى 350 واط من الطاقة في كل مرة يقوم فيها روبوت الدردشة بإنشاء رد. قد يؤدي هذا إلى مشكلات في الأداء للمستخدمين الذين لديهم أجهزة قديمة أو أقل قوة.
تواصل أفضل وإدارة التوقعات
نظرًا لوضعه الحالي، يمكن لـ NVIDIA التواصل بشكل أفضل مع حقيقة أن Project G-Assist لا يزال في مرحلة تجريبية. قد تؤدي وظائفه المحدودة وأدائه غير المتسق إلى الإحباط للمستخدمين الذين يتوقعون تجربة أكثر صقلًا. من خلال الشفافية بشأن القدرات الحالية لـ G-Assist، يمكن لـ NVIDIA وضع توقعات معقولة وتجنب ردود الفعل السلبية غير الضرورية.
الإمكانات المستقبلية: ترقبوا
على الرغم من قيوده، لا يزال Project G-Assist يتمتع بإمكانات مستقبلية. مع استمرار تطور تقنية الذكاء الاصطناعي، يمكن لـ NVIDIA تحسين نموذج اللغة وتوسيع وظائفه وتحسين أدائه. من خلال معالجة القيود الحالية وإضافة ميزات جديدة، يمكن أن يصبح Project G-Assist أداة قيمة للمستخدمين العاديين. ومع ذلك، لا يزال أمامه طريق طويل ليقطعه قبل أن يصل إلى هذه الإمكانات.
في الوقت الحالي، يبدو Project G-Assist أشبه بإصدار أكثر فخامة وبلغة طبيعية من وحدة التحكم في الأوامر بدلاً من مساعد شامل للكمبيوتر الشخصي. على الرغم من أنه قد يكون قادرًا على التعامل مع بعض المهام الأساسية، إلا أنه ليس مصقولًا بدرجة كافية لاستكشاف المشكلات المتقدمة وإصلاحها بشكل موثوق أو تقديم إرشادات مخصصة. فقط من خلال التطوير والتحسين المستمر يمكن لـ Project G-Assist أن يحقق حقًا وعده بتبسيط إدارة الكمبيوتر الشخصي وتحسين تجارب الألعاب.
هناك قضية مهمة أخرى يجب معالجتها وهي متطلبات النظام. ما لم يكن لديك وحدة معالجة رسومات متطورة إلى حد ما مع 12 جيجابايت أو أكثر من ذاكرة VRAM، فلن تتمكن من استخدام هذه الميزة على الإطلاق - مما يستبعد جميع مالكي RTX xx60 Series تقريبًا (ما لم يكن لديك RTX 3060 12GB أو RTX 4060 Ti 16GB أو RTX 5060 Ti 16GB)، ويمثل هؤلاء المالكين حصة كبيرة من أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بنظام NVIDIA والتي رأيناها في العديد من استطلاعات أجهزة Steam في السنوات الأخيرة. آمل حقًا أن يكون من الممكن تقليص حجم نموذج اللغة ليناسب 8 جيجابايت أو حتى 6 جيجابايت من ذاكرة VRAM، وإلا فلن يتم اعتماده على نطاق واسع ما لم تقم NVIDIA بتركيب المزيد من ذاكرة VRAM في وحدات معالجة الرسومات من الآن فصاعدًا.