هوش مصنوعی در ویندوز: طلوع عصری نو

مایکروسافت به طور تهاجمی ویندوز را به عنوان سکوی برتر برای توسعه هوش مصنوعی (AI) قرار داده و با استانداردسازی پلتفرم و زمان اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی، پیشگام یک تحول است. این شرکت به طور استراتژیک بر روی Windows Copilot Runtime با Windows ML بنا می نهد، در حالی که Windows AI Foundry به طور یکپارچه کاتالوگ های مدل محبوب را در سیستم عامل ادغام می کند.

هدف کلی این ویژگی های نوآورانه، ارائه انعطاف پذیری بی نظیر برای توسعه هوش مصنوعی در اکوسیستم ویندوز است. هدف مایکروسافت به حداقل رساندن نیاز به سفارشی سازی گسترده برای اطمینان از عملکرد یکپارچه در سراسر مشتریان استاندارد، نمونه های 365 و پیکربندی های مختلف سخت افزاری، از جمله CPU ها، GPU ها و NPU ها است.

در زیر این معماری، ONNX Runtime و DirectML که قبلاً در Windows ML معرفی شده بود، قرار دارند. این رویکرد توسعه دهندگان را از پیچیدگی های تعیین الزامات سخت افزاری برای مدل های هوش مصنوعی آزاد می کند. در عوض، سیستم به طور پویا با منابع موجود سازگار می شود و به لپ تاپ های کم مصرف اجازه می دهد از NPU ها استفاده کنند در حالی که ایستگاه های کاری قدرت GPU ها را برای بارهای کاری تسریع شده به کار می گیرند.

ادغام با ابزارهای پیشرو هوش مصنوعی

چشم انداز در حال ظهور GenAI شاهد ظهور ابزارهای ضروری بوده است. در میان این ،Ollama به عنوان یک راه حل کاربر پسند برای اجرای محلی هوش مصنوعی برجسته است، به ویژه مورد علاقه hobbyist ها. در همین حال، Nvidia NIM ها به عنوان یک انتخاب محبوب سازمانی برای استنتاج، کشش پیدا کرده اند. Windows AI Foundry با تشخیص اهمیت این ابزارها، برای ادغام یکپارچه با هر دو طراحی شده است و استقرار سریع مدل های موجود در ویندوز را تسهیل می کند. این شامل مدل هایی مانند Gemma گوگل، پیشنهادات متا، DeepSeek، Mistral و بسیاری دیگر است.

این ادغام فرآیند گنجاندن این مدل ها را در ویژگی های Copilot+ ساده می کند. این ویژگی ها به GenAI قدرت می دهند تا صندوق های ایمیل شخصی و پوشه های فایل را برای طیف وسیعی از برنامه ها، از جمله بررسی های ضد فیشینگ، اتوماسیون محلی و موتورهای جستجوی فایل محلی پیشرفته، تجزیه و تحلیل کند.

مایکروسافت با اتخاذ Model Context Protocol (MCP)، با سایر بازیگران کلیدی هوش مصنوعی در ایجاد یک روش ارتباطی استاندارد برای مدل های هوش مصنوعی همسو می شود. MCP که توسط Anthropic پیش بینی شده و به سرعت به عنوان یک استاندارد صنعت پذیرفته شده است، به عنوان یک "USB-C برای هوش مصنوعی" عمل می کند و امکان کنترل یکپارچه LLM ها را در ابزارهای مختلف فراهم می کند.

مایکروسافت همچنین با open-sourcing WSL (Windows Subsystem for Linux)، راه حل خود برای ادغام لینوکس در ویندوز، روابط خود را با جامعه open-source تقویت می کند. WSL به کاربران اجازه می دهد تا مستقیماً از طریق File Explorer به فایل ها در یک توزیع لینوکس دسترسی داشته باشند، و نیاز به یک ماشین مجازی جداگانه را از بین می برد و لینوکس را به طور یکپارچه به عنوان یک برنامه ادغام می کند.

اولویت بندی امنیت در عصر هوش مصنوعی

مایکروسافت اکنون با پرداختن به کاستی های گذشته، امنیت را در همه برنامه های جدید در اولویت قرار می دهد. ادغام ویژگی های هوش مصنوعی در ویندوز، این تعهد را از طریق اجرای Virtualization Based Security (VBS) Enclave SDK و پذیرش cryptography پس از کوانتومی برای محافظت در برابر تهدیدهای کوانتومی بالقوه آینده، نشان می دهد.

برای اینکه واقعاً از بزرگی این پیشرفت ها قدردانی کنید، ضروری است که عمیق تر به فناوری ها و استراتژی های خاصی که مایکروسافت برای متحول کردن توسعه هوش مصنوعی در ویندوز به کار می گیرد، بپردازید. دیدگاه این شرکت فراتر از ارائه صرف ابزار است; این در مورد ایجاد یک اکوسیستم جامع است که توسعه دهندگان را قادر می سازد راه حل های هوش مصنوعی نوآورانه و تاثیرگذار ایجاد کنند.

اولاً، استانداردسازی پلتفرم و زمان اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی، یک گام حیاتی در جهت ساده سازی فرآیند توسعه است. مایکروسافت با ارائه یک محیط سازگار و قابل پیش بینی، پراکندگی را که چشم انداز هوش مصنوعی را آزار داده است، کاهش می دهد. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد بر روی ساخت مدل ها و برنامه های خود تمرکز کنند بدون اینکه نگران زیرساخت های زیربنایی باشند.

ثانیاً، ادغام کاتالوگ های مدل محبوب در سیستم عامل از طریق Windows AI Foundry یک تغییر دهنده بازی است. این نیاز توسعه دهندگان را برای جستجو و مدیریت مدل ها از منابع مختلف از بین می برد، فرآیند استقرار را ساده می کند و زمان رسیدن به بازار را تسریع می بخشد. توانایی دسترسی و استقرار آسان مدل هایی مانند Gemma گوگل و پیشنهادات متا مستقیماً در محیط ویندوز یک مزیت قابل توجه است.

علاوه بر این، انعطاف پذیری ارائه شده توسط توانایی سیستم برای سازگاری پویا با پیکربندی های مختلف سخت افزاری یک نقطه فروش اصلی است. این تضمین می کند که برنامه های هوش مصنوعی می توانند به طور کارآمد بر روی طیف گسترده ای از دستگاه ها، از لپ تاپ های کم مصرف گرفته تا ایستگاه های کاری با عملکرد بالا، اجرا شوند. ادغام یکپارچه NPU ها، GPU ها و CPU ها به توسعه دهندگان اجازه می دهد برنامه های خود را برای منابع سخت افزاری خاص موجود بهینه کنند.

پذیرش Model Context Protocol (MCP) یکی دیگر از عناصر کلیدی استراتژی مایکروسافت است. مایکروسافت با پذیرش این استاندارد صنعت، قابلیت همکاری و همکاری با سایر بازیگران هوش مصنوعی را تضمین می کند. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا به راحتی مدل های خود را با سایر ابزارها و پلتفرم ها ادغام کنند و یک اکوسیستم هوش مصنوعی بازتر و مشارکتی تر را تقویت کنند.

Open-sourcing WSL گواهی بر تعهد مایکروسافت به جامعه open-source است. مایکروسافت با در دسترس تر کردن WSL، توسعه دهندگان را تشویق می کند تا از قدرت لینوکس در محیط ویندوز استفاده کنند. این امکانات جدیدی را برای توسعه هوش مصنوعی باز می کند، زیرا لینوکس مجموعه ای غنی از ابزارها و کتابخانه هایی را ارائه می دهد که به طور گسترده در جامعه هوش مصنوعی استفاده می شود.

در نهایت، تمرکز این شرکت بر امنیت بسیار مهم است. مایکروسافت با اولویت قرار دادن امنیت در تمام ویژگی های جدید هوش مصنوعی، اعتماد به پلتفرم ویندوز را ایجاد می کند. اجرای VBS Enclave SDK و پذیرش cryptography پس از کوانتومی گام های مشخصی در جهت محافظت از برنامه ها و داده های هوش مصنوعی در برابر تهدیدهای بالقوه است.

در نتیجه، رویکرد جامع مایکروسافت به توسعه هوش مصنوعی در ویندوز آماده است تا چشم انداز را متحول کند. مایکروسافت با استانداردسازی پلتفرم، ادغام ابزارهای محبوب، اولویت بندی انعطاف پذیری، پذیرش open-source و تمرکز بر امنیت، یک اکوسیستم قدرتمند و در دسترس برای نوآوری هوش مصنوعی ایجاد می کند. آینده هوش مصنوعی در ویندوز روشن است و این شرکت در موقعیت خوبی برای هدایت راه است.

ویندوز ام‌ال (Windows ML) و زمان اجرای ONNX

در هسته رویکرد مایکروسافت برای هوش مصنوعی در ویندوز، ویندوز ام‌ال و زمان اجرای ONNX قرار دارد. ویندوز ام‌ال یک API قدرتمند است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشین را مستقیماً در برنامه‌های ویندوز خود ادغام کنند. این API از طیف گسترده‌ای از چارچوب‌های یادگیری ماشین، از جمله TensorFlow، PyTorch و ONNX پشتیبانی می‌کند.

زمان اجرای ONNX یک موتور عملکردی است که برای استنتاج مدل‌های ONNX بهینه شده است. ONNX یک قالب باز برای نشان دادن مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از ONNX، توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های خود را بین چارچوب‌های مختلف یادگیری ماشین انتقال دهند و آنها را بر روی طیف گسترده‌ای از سخت‌افزارها مستقر کنند.

ترکیب ویندوز ام‌ال و زمان اجرای ONNX به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا برنامه‌های هوش مصنوعی با عملکرد بالا را ایجاد کنند که می‌توانند بر روی طیف گسترده‌ای از دستگاه‌های ویندوز، از جمله لپ‌تاپ‌ها، دسکتاپ‌ها و سرورها اجرا شوند.

یکپارچه‌سازی با ابزارهای پیشرو یادگیری ماشین

مایکروسافت فعالانه در حال یکپارچه‌سازی ویندوز با ابزارهای پیشرو یادگیری ماشین است. به عنوان مثال، مایکروسافت Ollama را با Windows AI Foundry ادغام کرده است که اجازه می‌دهد مدل‌های موجود به سرعت در ویندوز منتشر شوند و ویژگی‌های Copilot+ یکپارچه شوند. علاوه بر Ollama، مایکروسافت همچنین با Nvidia و سایر شرکت‌های پیشرو یادگیری ماشین برای ارائه پشتیبانی برای ابزارهای آنها در ویندوز همکاری می‌کند. این ادغام تضمین می‌کند که توسعه‌دهندگان به ابزارهای مورد نیاز خود برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی در ویندوز دسترسی دارند.

چارچوب زمینه مدل (Model Context Protocol)

چارچوب زمینه مدل (MCP) یک استاندارد در حال ظهور است که به مدل‌های یادگیری ماشین اجازه می‌دهد با یکدیگر و با سایر ابزارها ارتباط برقرار کنند. مایکروسافت طرفدار MCP است و به طور فعال در توسعه آن مشارکت دارد. با اتخاذ MCP، ویندوز می‌تواند به روش تعاملی‌تری میزبان مدل‌های هوش مصنوعی ایجاد کند.

امنیت مجازی سازی بر اساس سخت افزار (Virtualization Based Security)

مایکروسافت در حال اولویت‌بندی امنیت در همه برنامه‌های جدید است. برای محافظت از برنامه‌های هوش مصنوعی و داده‌ها از تهدیدات بالقوه، مایکروسافت از تکنیک‌های امنیتی مختلف، از جمله امنیت مجازی سازی بر اساس سخت افزار (VBS) استفاده می‌کند. VBS یک فناوری امنیتی است که یک محیط ایزوله را در حافظه ایجاد می‌کند که می‌تواند برای اجرای کد حساس استفاده شود. با استفاده از VBS، مایکروسافت می‌تواند از برنامه‌های هوش مصنوعی و داده‌ها در برابر حملات محافظت کند.

ویندوز ساب سیستم برای لینوکس (Windows Subsystem for Linux)

ویندوز ساب سیستم برای لینوکس (WSL) به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد لینوکس را مستقیماً در ویندوز اجرا کرده و برنامه های لینوکسی بسیاری را یکپارچه با ویندوز به کار گیرند. WSL یک ابزار قدرتمند برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند از ابزارها و کتابخانه‌های لینوکس برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی استفاده کنند.

نتیجه گیری

رویکرد مایکروسافت به توسعه هوش مصنوعی در ویندوز جامع و آینده‌نگر است. مایکروسافت با استانداردسازی پلتفرم، ادغام ابزارهای محبوب، اولویت‌بندی انعطاف‌پذیری، پذیرش متن‌باز و تمرکز بر امنیت، اکوسیستمی قدرتمند و قابل دسترس برای نوآوری هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. آینده هوش مصنوعی در ویندوز روشن است و این شرکت در موقعیت خوبی برای هدایت راه است.