گوگل و توانمندسازی توسعه‌دهندگان با Gemini Nano

گوگل با ارائه مدل Gemini Nano، قصد دارد انقلابی در چشم‌انداز اپلیکیشن‌های اندروید ایجاد کند و قدرت هوش مصنوعی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دهد. این اقدام که انتظار می‌رود در کنفرانس توسعه‌دهندگان I/O معرفی شود، نویدبخش ورود به عصر جدیدی از برنامه‌های هوشمند و آگاه به حریم خصوصی است که می‌توانند وظایف خود را مستقیماً روی دستگاه‌های کاربران انجام دهند و نیاز به اتصال دائمی به فضای ابری را از بین ببرند.

کلید این پیشرفت چشمگیر، مجموعه جدیدی از APIها (Application Programming Interfaces) است که در ML Kit گوگل، مجموعه‌ای جامع از ابزارهای یادگیری ماشین طراحی شده برای توسعه‌دهندگان، ادغام شده است. با استفاده از این APIها، توسعه‌دهندگان می‌توانند به راحتی قابلیت‌های Gemini Nano را در برنامه‌های خود ادغام کنند و طیف گسترده‌ای از ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را بدون پیچیدگی‌های ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین خود فعال کنند.

این APIهای جدید اساساً به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا به مدل هوش مصنوعی روی دستگاه "متصل شوند" و عملکردهایی مانند خلاصه‌سازی متن، تصحیح پیشرفته، بازنویسی پیچیده و حتی تولید توضیحات برای تصاویر را فعال کنند. بهترین بخش این است که تمام این پردازش‌ها مستقیماً روی دستگاه کاربر انجام می‌شود و امنیت و حریم خصوصی داده‌ها را تضمین می‌کند.

آزادسازی پتانسیل هوش مصنوعی روی دستگاه

پیامدهای این اقدام بسیار گسترده است و نویدبخش نسل جدیدی از برنامه‌های اندروید است که هوشمندتر، پاسخگوتر و محترم‌تر به حریم خصوصی کاربران هستند. تصور کنید برنامه‌هایی که می‌توانند:

• اسناد یا مقالات طولانی را در چند ثانیه خلاصه کنند: دیگر نیازی به بررسی انبوهی از متن برای یافتن اطلاعات کلیدی نیست.
• ایمیل‌ها و پیام‌ها را برای اشتباهات گرامری و املایی در زمان واقعی تصحیح کنند: ارتباطات بدون خطا را بدون زحمت بنویسید.
• جملات و پاراگراف‌ها را بازنویسی کنند تا وضوح و اختصار را بهبود بخشند: نوشتاری مؤثرتر و تأثیرگذارتر ایجاد کنید.
• توضیحاتی برای تصاویر ایجاد کنید، و آنها را برای کاربران کم‌بینا در دسترس‌تر قرار دهند: فراگیری برنامه خود را افزایش دهید.

اینها تنها چند نمونه از پتانسیل دگرگون‌کننده هوش مصنوعی روی دستگاه هستند. گوگل با توانمندسازی توسعه‌دهندگان با ابزارهایی برای مهار این فناوری، راه را برای تجربه کاربری موبایل هوشمندتر و کاربرپسندتر هموار می‌کند.

قدرت Gemini Nano

Gemini Nano، همانطور که از نامش پیداست، نسخه فشرده‌ای از مدل قدرتمند هوش مصنوعی Gemini گوگل است که به طور خاص برای اجرای کارآمد روی دستگاه‌های تلفن همراه طراحی شده است. در حالی که ممکن است قدرت محاسباتی مشابه همتای مبتنی بر فضای ابری خود را نداشته باشد، اما همچنان قدرت قابل توجهی را داراست و قادر است طیف گسترده‌ای از وظایف هوش مصنوعی را با دقت چشمگیری انجام دهد.

با این حال، محدودیت‌هایی نیز وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند. همانطور که خود گوگل اشاره می‌کند، نسخه روی دستگاه Gemini Nano محدودیت‌های خاصی دارد. به عنوان مثال، خلاصه‌ها معمولاً به حداکثر سه نکته محدود می‌شوند و توضیحات تصویر در حال حاضر فقط به زبان انگلیسی در دسترس هستند. کیفیت نتایج همچنین ممکن است بسته به نسخه خاص Gemini Nano که روی یک دستگاه خاص اجرا می‌شود، متفاوت باشد.

دو نسخه اصلی Gemini Nano وجود دارد:

• Gemini Nano XS: این نسخه استاندارد است و تقریباً 100 مگابایت وزن دارد.
• Gemini Nano XXS: این نسخه ساده‌تر است و تنها یک چهارم اندازه نوع XS است. با این حال، فقط متن است و پنجره زمینه کوچکتری دارد، به این معنی که می‌تواند اطلاعات کمتری را در یک زمان پردازش کند.

علیرغم این محدودیت‌ها، مزایای هوش مصنوعی روی دستگاه بسیار بیشتر از معایب آن است. توانایی پردازش داده‌ها به صورت محلی، بدون تکیه بر سرورهای ابری، مزایای قابل توجهی از نظر سرعت، حریم خصوصی و امنیت ارائه می‌دهد.

امتیازی برای اکوسیستم اندروید

این ابتکار عمل قرار است یک برد بزرگ برای کل اکوسیستم اندروید باشد. در حالی که دستگاه‌های Pixel گوگل قبلاً به طور گسترده از Gemini Nano استفاده می‌کنند، این APIهای جدید مزایای هوش مصنوعی روی دستگاه را به طیف بسیار وسیع‌تری از دستگاه‌ها گسترش می‌دهند.

چندین تولیدکننده تلفن دیگر، از جمله غول‌های صنعتی مانند OnePlus، Samsung و Xiaomi، در حال حاضر دستگاه‌های خود را برای پشتیبانی از مدل هوش مصنوعی گوگل طراحی می‌کنند. از آنجایی که تلفن‌های بیشتر و بیشتری قابلیت‌های هوش مصنوعی روی دستگاه را در بر می‌گیرند، توسعه‌دهندگان بازار رو به رشدی از کاربران را در اختیار خواهند داشت تا برنامه‌های مجهز به هوش مصنوعی خود را هدف قرار دهند. OnePlus 13، Samsung Galaxy S25 و Xiaomi 15 نمونه‌هایی از دستگاه‌هایی هستند که انتظار می‌رود از پردازش روی دستگاه پشتیبانی کنند.

این پذیرش گسترده هوش مصنوعی روی دستگاه نه تنها تجربه کاربری را بهبود می‌بخشد، بلکه نوآوری را در سراسر چشم‌انداز برنامه‌های اندروید نیز تحریک می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند برنامه‌های شخصی‌سازی شده و آگاه به متن بیشتری ایجاد کنند که می‌توانند در زمان واقعی با نیازهای کاربران سازگار شوند، در حالی که از حریم خصوصی آنها نیز محافظت می‌کنند.

رونمایی از APIها در Google I/O

انتظار می‌رود رونمایی رسمی از این APIهای جدید Gemini Nano در کنفرانس سالانه توسعه‌دهندگان Google I/O انجام شود. گوگل قبلاً یک جلسه اختصاصی I/O با عنوان "Gemini Nano on Android: Building with on-device gen AI" را تأیید کرده است که نوید می‌دهد نمای کلی جامعی از APIهای جدید و قابلیت‌های آنها را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دهد.

توضیحات جلسه به طور خاص به توانایی "خلاصه‌سازی، تصحیح و بازنویسی متن، و همچنین تولید توضیحات تصویر" اشاره دارد، که کاملاً با عملکرد ارائه شده توسط APIهای جدید ML Kit مطابقت دارد. این نشان می‌دهد که گوگل در حال آماده شدن برای یک فشار بزرگ برای هوش مصنوعی روی دستگاه است و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا نسل جدیدی از برنامه‌های اندروید هوشمند ایجاد کنند.

پرداختن به چالش‌های توسعه هوش مصنوعی روی دستگاه

در حال حاضر، توسعه‌دهندگانی که علاقه‌مند به گنجاندن ویژگی‌های هوش مصنوعی مولد روی دستگاه در برنامه‌های اندروید خود هستند، با تعدادی از موانع مهم روبرو هستند. گوگل AI Edge SDK را ارائه می‌دهد که دسترسی به سخت‌افزار NPU (واحد پردازش عصبی) را برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کند. با این حال، این ابزارها هنوز در مرحله آزمایشی هستند و در حال حاضر به سری Pixel 9 محدود می‌شوند. علاوه بر این، AI Edge SDK عمدتاً بر پردازش متن متمرکز است.

در حالی که Qualcomm و MediaTek نیز APIهایی را برای اجرای حجم کاری هوش مصنوعی ارائه می‌دهند، ویژگی‌ها و عملکرد می‌توانند به طور قابل توجهی از دستگاهی به دستگاه دیگر متفاوت باشند و تکیه بر آنها را برای پروژه‌های بلندمدت دشوار می‌کند. از طرف دیگر، توسعه‌دهندگان می‌توانند سعی کنند مدل‌های هوش مصنوعی خود را مستقیماً روی دستگاه‌ها اجرا کنند، اما این امر نیاز به درک عمیق از سیستم‌های هوش مصنوعی مولد و پیچیدگی‌های سخت‌افزار تلفن همراه دارد.

APIهای جدید Gemini Nano نوید می‌دهند که فرآیند پیاده‌سازی هوش مصنوعی محلی را ساده‌تر می‌کنند و اضافه کردن ویژگی‌های مجهز به هوش مصنوعی به برنامه‌ها را برای توسعه‌دهندگان نسبتاً سریع و آسان می‌کند.

اولویت‌بندی حریم خصوصی و امنیت

یکی از قانع‌کننده‌ترین استدلال‌ها برای هوش مصنوعی روی دستگاه، توانایی آن در محافظت از حریم خصوصی کاربر است. در عصری که نقض داده‌ها و نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی بیداد می‌کند، توانایی پردازش داده‌ها به صورت محلی، بدون ارسال آن به سرورهای راه دور، یک مزیت بزرگ است.

اکثر کاربران احتمالاً ترجیح می‌دهند داده‌های شخصی خود را در دستگاه‌های خود نگه دارند، نه اینکه آن را به یک سرویس ابری شخص ثالث بسپارند. هوش مصنوعی روی دستگاه این سطح از کنترل را فراهم می‌کند و تضمین می‌کند که اطلاعات حساس ایمن و خصوصی باقی می‌مانند.

به عنوان مثال، ویژگی اسکرین‌شات‌های Pixel گوگل تمام اسکرین‌شات‌ها را مستقیماً روی تلفن کاربر پردازش می‌کند، بدون اینکه آنها را به فضای ابری ارسال کند. به طور مشابه، تلفن تاشوی جدید Razr Ultra موتورولا، اعلان‌ها را به صورت محلی روی دستگاه خلاصه می‌کند، در حالی که مدل پایه Razr با قابلیت کمتر، اعلان‌ها را برای پردازش به یک سرور ارسال می‌کند.

این مثال‌ها روند رو به رشد به سمت هوش مصنوعی روی دستگاه را به عنوان ابزاری برای افزایش حریم خصوصی و امنیت نشان می‌دهند. با پردازش داده‌ها به صورت محلی، برنامه‌ها می‌توانند ویژگی‌های هوشمند را بدون به خطر انداختن محرمانه بودن کاربر ارائه دهند.

ایجاد پایداری در هوش مصنوعی موبایل

انتشار APIهایی که به طور یکپارچه با Gemini Nano ادغام می‌شوند، این پتانسیل را دارد که پایداری بسیار مورد نیاز را به چشم‌انداز پراکنده هوش مصنوعی موبایل بیاورد. با این حال، موفقیت نهایی این ابتکار عمل به همکاری بین گوگل و OEMها (تولیدکنندگان تجهیزات اصلی) بستگی دارد تا از پشتیبانی گسترده از Gemini Nano در طیف متنوعی از دستگاه‌ها اطمینان حاصل شود.

در حالی که گوگل در تلاش است تا هوش مصنوعی روی دستگاه را ترویج دهد، برخی از شرکت‌ها ممکن است راه‌حل‌های اختصاصی خود را دنبال کنند. علاوه بر این، ناگزیر دستگاه‌هایی وجود خواهند داشت که قدرت پردازشی لازم برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به صورت محلی را ندارند. این بدان معناست که پذیرش هوش مصنوعی روی دستگاه احتمالاً یک فرآیند تدریجی خواهد بود، به طوری که برخی از دستگاه‌ها و برنامه‌ها فناوری را سریعتر از سایرین در بر می‌گیرند.

علیرغم این چالش‌ها، مزایای بالقوه هوش مصنوعی روی دستگاه غیرقابل انکار است. گوگل با توانمندسازی توسعه‌دهندگان با ابزارهایی برای ایجاد برنامه‌های هوشمند و آگاه به حریم خصوصی، گام مهمی در جهت شکل دادن به آینده محاسبات موبایل برمی‌دارد. استانداردسازی مدل‌های هوش مصنوعی در بین تولیدکنندگان مختلف نیز منجر به تجربه کاربری یکسان، بدون توجه به نوع دستگاه خواهد شد.

با ادغام جدید Gemini Nano، وزن برنامه و وابستگی به زیرساخت ابری برای اجرای ویژگی‌های هوش مصنوعی تا حد زیادی کاهش می‌یابد. این همچنین تضمین می‌کند که داده‌های کاربر با فضای ابری به اشتراک گذاشته نمی‌شود و به صورت محلی در دستگاه پردازش می‌شود، که حریم خصوصی کاربر را افزایش می‌دهد.

علاوه بر این، هوش مصنوعی روی دستگاه نیز در حالت آفلاین و بدون اتصال به اینترنت کار می‌کند. این به کاربران امکان می‌دهد تا از ویژگی‌های هوش مصنوعی در مناطقی با اتصال شبکه محدود یا بدون اتصال شبکه بهره‌مند شوند و برنامه‌ها نیز پهنای باند کمتری مصرف می‌کنند و پاسخگوتر هستند.

APIهای جدید موارد استفاده جدیدی را باز می‌کنند که با APIهای مبتنی بر ابر امکان‌پذیر نیستند، مانند ترجمه در زمان واقعی، تشخیص تصویر و پردازش زبان. این امر نسل جدیدی از برنامه‌ها را به ارمغان می‌آورد که بر بهره‌وری، سرگرمی، دسترسی و آموزش متمرکز خواهند شد.

ادغام هوش مصنوعی روی دستگاه در اندروید فقط یک پیشرفت تکنولوژیکی نیست. این یک اقدام استراتژیک است که می‌تواند چشم‌انداز رقابتی صنعت موبایل را تغییر دهد. شرکت‌هایی که این روند را در بر می‌گیرند و در هوش مصنوعی روی دستگاه سرمایه‌گذاری می‌کنند، موقعیت خوبی برای رهبری در سال‌های آینده خواهند داشت.

آینده محاسبات موبایل هوشمند، خصوصی و امن است و هوش مصنوعی روی دستگاه یک عنصر کلیدی برای تحقق این چشم‌انداز است. گوگل با توانمندسازی توسعه‌دهندگان با قدرت Gemini Nano، راه را برای عصر جدیدی از نوآوری و طراحی کاربر محور هموار می‌کند.

چالش برای توسعه‌دهندگان این است که از قابلیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی بدون کاهش قابلیت‌های دستگاه یا ارائه نتایج نامطلوب استفاده کنند. این امر مستلزم بهینه‌سازی‌های دقیق اجرای هوش مصنوعی، از طریق استفاده از فشرده‌سازی مدل، کمی‌سازی و استفاده کارآمد از ظرفیت پردازش است.

توسعه‌دهندگان همچنین باید برنامه‌های خود را به گونه‌ای طراحی کنند که مدل‌های هوش مصنوعی به طور یکپارچه در رابط کاربری ادغام شوند و تجربه بصری ایجاد کنند. آنها باید بین قابلیت‌های هوش مصنوعی و قابلیت استفاده از برنامه تعادل برقرار کنند. موفقیت به ادغام خلاقانه هوش مصنوعی برای حل مشکلاتی که کاربران با آن روبرو هستند بستگی دارد.

پیامدهای آینده APIهای هوش مصنوعی روی دستگاه

انتشار APIهای هوش مصنوعی روی دستگاه که تعامل با Gemini Nano را فعال می‌کند، تأثیرات دگرگون‌کننده‌ای بلندمدت بر فناوری تلفن همراه و توسعه برنامه خواهد داشت و در اینجا برخی از دیدگاه‌های بالقوه آورده شده است:

تجربه کاربری پیشرفته: برنامه‌ها می‌توانند شخصی‌تر و آگاه‌تر به متن شوند. ویژگی‌هایی مانند ورودی متن پیش‌بینی‌کننده، ترجمه زبان در زمان واقعی و توصیه‌های محتوای هوشمند می‌توانند بهره‌وری و راحتی را افزایش دهند.

امنیت و حریم خصوصی پیشرفته: از آنجایی که پردازش هوش مصنوعی مستقیماً روی دستگاه انجام می‌شود، خطر نقض داده‌های مبتنی بر ابر را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. داده‌های حساس را می‌توان در یک محیط آفلاین و ایمن پردازش کرد و اطمینان حاصل کرد که اطلاعات شخصی خصوصی و غیرقابل دسترس برای اشخاص ثالث باقی می‌ماند.

دسترسی افزوده شده: هوش مصنوعی نقش حیاتی در ایجاد برنامه‌های کاربردی در دسترس‌تر برای افراد دارای معلولیت ایفا می‌کند. هوش مصنوعی روی دستگاه می‌تواند خواندن صفحه را بهبود بخشد، توضیحات تصویر دقیقی برای افراد کم‌بینا ایجاد کند و سایر ابزارهای کمکی برای فراگیرتر کردن فناوری ارائه دهد.

مدل‌های تجاری نوآورانه: هوش مصنوعی روی دستگاه می‌تواند استفاده از برنامه‌های رایگان را با ارائه عملکردهای ممتاز بدون نیاز به هزینه برای پردازش داده یا منابع ابری افزایش دهد. این رویکرد ممکن است منجر به مدل‌های تجاری جدید متمرکز بر خدمات دارای ارزش افزوده شود که ممکن است تعامل کاربر را بهبود بخشد.

قابلیت‌های Edge Computing: راه‌اندازی این APIها همچنین محاسبات لبه‌ای را ترویج می‌کند، جایی که داده‌ها نزدیک به منبع ایجاد پردازش می‌شوند. این امر وابستگی به زیرساخت ابری را کاهش می‌دهد و برنامه‌های کاربردی را در زمان واقعی تسهیل می‌کند که در آن تأخیر کم از اهمیت حیاتی برخوردار است، مانند AR/VR، بازی و وسایل نقلیه خودمختار.

آموزش و توسعه مهارت‌های هوش مصنوعی: از آنجایی که توسعه‌دهندگان شروع به استفاده از این ابزارها می‌کنند، باید توانایی‌های جدیدی در طراحی، آموزش و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه کسب کنند. اینها می‌توانند منجر به رشد نیروی کار متخصص شود که قادر به نوآوری در فناوری‌های هوش مصنوعی لبه‌ای است.

تکامل دستگاه‌های موبایل: انگیزه برای هوش مصنوعی روی دستگاه ممکن است بر توسعه سخت‌افزار موبایل تخصصی مانند NPU تأثیر بگذارد تا اطمینان حاصل شود که وظایف هوش مصنوعی به طور کارآمد انجام می‌شوند. این امر عملکرد هوش مصنوعی را در برنامه‌های تلفن همراه تقویت می‌کند، تأخیر را کاهش می‌دهد و صرفه‌جویی در انرژی را افزایش می‌دهد.

قابلیت همکاری و استانداردها: ابتکارات گوگل به احتمال زیاد ظهور استانداردهای صنعت در مورد چگونگی پیاده‌سازی و نگهداری از هوش مصنوعی روی دستگاه را ترویج می‌کند. رویکردهای استاندارد عملکرد وظیفه توسعه‌دهنده را تسهیل می‌کند، از سازگاری بین دستگاه‌ها اطمینان حاصل می‌کند و نوآوری را با اکوسیستم‌ها، مانند هوش مصنوعی مشارکتی که شامل تعاملات می‌شوند، تسریع می‌کند.

ملاحظات اخلاقی: با استفاده گسترده از هوش مصنوعی روی دستگاه، مهم است که به موضوعاتی مانند تعصب بالقوه در الگوریتم‌ها، محدودیت‌های حریم خصوصی داده‌ها و سایر پیامدهای ناشی از این پیشرفت‌های فناوری پرداخته شود. ترویج اجرای عادلانه هوش مصنوعی نیازمند نظارت دقیق خواهد بود.

از طریق این ملاحظات تأثیر بلندمدت، انتظار می‌رود هوش مصنوعی روی دستگاه توسط پلتفرم‌هایی که از Google’s Gemini Nano استفاده می‌کنند، به تغییر در نحوه استفاده از فناوری تلفن همراه کمک کند و منجر به برنامه‌هایی شود که هوشمندتر، ایمن‌تر و در دسترس‌تر هستند و نیازهای روزافزون مشتریان نهایی جهان را برآورده می‌کنند.