تلاش هند برای موتور هوش مصنوعی جهانی

در حالی که هند دارای اکوسیستم پر رونقی از استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی (AI) است، هنوز نتوانسته موتور هوش مصنوعی در سطح جهانی تولید کند، که این امر سوالاتی را در مورد چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی این کشور در مسیر دستیابی به رهبری هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.

هند با داشتن بیش از 5 میلیون متخصص فناوری اطلاعات (IT) و تاکید روزافزون بر هوش مصنوعی در آموزش، به نظر می‌رسد در موقعیت مناسبی برای رقابت در مسابقه جهانی هوش مصنوعی قرار دارد. در حالی که ایالات متحده با ChatGPT در سال 2023 پیشتاز بود و چین نیز به سرعت با DeepSeek به دنبال آن رفت، هند هنوز یک مدل زبانی بزرگ (LLM) قابل مقایسه را توسعه نداده است که بتواند ارتباطات شبیه به انسان را شبیه‌سازی کند.

چشم انداز رو به رشد هوش مصنوعی هند

علیرغم عدم وجود یک موتور هوش مصنوعی شاخص، بخش هوش مصنوعی هند در حال رشد قابل توجهی است. داده‌های Tracxn نشان می‌دهد که چشم انداز هوش مصنوعی هند شامل 7114 استارت‌آپ است که در مجموع 23 میلیارد دلار سرمایه سهام به دست آورده‌اند. دولت هند با درک پتانسیل هوش مصنوعی، ماموریت IndiaAI را با تخصیص تقریباً 1.21 میلیارد دلار برای توسعه و استقرار مدل‌های بزرگ چندوجهی (LMM) بومی و مدل‌های بنیادی خاص دامنه در بخش‌های حیاتی راه‌اندازی کرده است.

پیمایش در عرصه جهانی هوش مصنوعی

به گفته Abhishek Singh، مدیرعامل ماموریت IndiaAI، استارت‌آپ‌های هندی برای رقابت موثر با قدرت‌های جهانی هوش مصنوعی باید فراتر از بازارهای داخلی را در نظر بگیرند. Singh در اجلاس Accel AI در بنگلور تاکید کرد که در حالی که حمایت اولیه دولت ارزشمند است، موفقیت بلندمدت به دیدگاه جهانی در آموزش مدل بستگی دارد.

انجمن ملی شرکت‌های نرم‌افزاری و خدماتی (NASSCOM)، که نماینده صنعت فناوری 283 میلیارد دلاری هند است، پیچیدگی و شدت منابع مورد نیاز برای ساختن یک مدل هوش مصنوعی شناخته شده جهانی را تایید می‌کند. Satyaki Maitra، مدیر ارشد ارتباطات NASSCOM، بر نیاز به حرکت سریع و ایجاد یک هویت هوش مصنوعی منحصر به فرد تاکید می‌کند.

برای تقویت قابلیت‌های تحقیقاتی هوش مصنوعی، ماموریت IndiaAI اخیراً 15916 واحد پردازش گرافیکی (GPU) را اضافه کرده است که برای محاسبات هوش مصنوعی با پردازش موازی فشرده ضروری هستند. این توسعه، ظرفیت محاسباتی ملی هوش مصنوعی را از طریق مشارکت‌های دولتی و خصوصی به 34333 GPU افزایش می‌دهد.

پرورش نوآوری بومی هوش مصنوعی

چندین استارت‌آپ، از جمله Gan AI، Gnan AI، SarvamAI و Soket AI، به طور فعال در حال توسعه مدل‌های بنیادی متناسب با زمینه هند با حمایت از ماموریت IndiaAI هستند. سایر شرکت‌ها مانند Sarvam AI، Fractal و CoRover AI نیز بر نوآوری هوش مصنوعی در زمینه‌های خاص تمرکز دارند.

به گفته Maitra، دستیابی به موفقیت هوش مصنوعی مستلزم تلاش‌های مشترک بین دولت، صنعت و دانشگاه است تا یک زنجیره ارزش جامع شامل حکمرانی کامپیوتر و داده، آموزش مدل و استقرار عملی ایجاد شود.

غلبه بر چالش‌ها در صعود هوش مصنوعی هند

Pawan Duggal، کارشناس برجسته امنیت سایبری، معتقد است که هند ممکن است با چالش‌هایی مانند کمبود سخت‌افزار هوش مصنوعی پیشرفته، دسترسی محدود به GPUهای پیشرفته و منابع ناکافی محاسبات ابری مواجه شود که همه اینها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ حیاتی هستند.

Duggal همچنین به شکاف سرمایه‌گذاری قابل توجه در مقایسه با همتایان جهانی اشاره می‌کند. در حالی که سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری مخاطره‌آمیز در استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی هند افزایش یافته است، اما همچنان به طور قابل توجهی کمتر از سطوح مشاهده شده در ایالات متحده و چین است.

وی خاطرنشان کرد که از سال 2014 تا 2023، ایالات متحده 2.34 تریلیون دلار و چین 832 میلیارد دلار در سرمایه‌گذاری‌های مخاطره‌آمیز و استارت‌آپ‌ها سرمایه‌گذاری کرده‌اند، در حالی که هند در مدت مشابه 145 میلیارد دلار سرمایه‌گذاری کرده است.

Duggal معتقد است که هند در حال برداشتن گام‌هایی برای ایجاد مدل هوش مصنوعی خود است، اما باید چالش‌های زیرساختی،Funding، استعدادیابی، داده و نظارتی را برطرف کند.

تنوع زبانی: یک چالش منحصر به فرد

تنوع زبانی هند یک مانع منحصر به فرد برای توسعه هوش مصنوعی است. انگلیسی تنها یکی از 22 زبان رسمی این کشور است که همچنین دارای بیش از 1600 زبان گفتاری است که بسیاری از آنها نمایش دیجیتالی محدودی دارند.

Yash Shah از Momentum 91، یک شرکت توسعه نرم‌افزار سفارشی، تاکید می‌کند که مورد استفاده اصلی برای یک LLM “هندی” در توانایی آن برای عملکرد در زبان‌های مختلف هندی نهفته است. با این حال، این امر در حال حاضر به دلیل کمبود داده‌های آموزشی با کیفیت برای اکثر زبان‌های هندی چالش برانگیز است.

Shah پیشنهاد می‌کند که برای LLMهای مبتنی بر انگلیسی، سایر شرکت‌ها و کشورها جلوتر هستند که احتمالاً همچنان ادامه خواهد داشت.

موانع اصلی پیشرفت هوش مصنوعی

Utpal Vaishnav از Upsquare Technologies سرمایه‌گذاران ریسک‌گریز، مقررات داده ناسازگار و عرضه محدود GPU را به عنوان موانع اصلی شناسایی می‌کند.

Vaishnav معتقد است که هند دارای سرمایه فکری فراوانی است، با GPUهایی که در دسترس‌تر می‌شوند و داده‌های چند زبانه منتظر استفاده هستند. با سرمایه صبورانه، تعاریف واضح مسئله و استقرار استراتژیک استعداد، یک LLM جمع و جور و در سطح جهانی می‌تواند در دو تا سه سال راه‌اندازی شود.

بررسی عمیق‌تر چالش‌های توسعه هوش مصنوعی در هند

برای درک واقعی سفر هند به سوی ایجاد یک موتور هوش مصنوعی در سطح جهانی، ضروری است که شبکه پیچیده چالش‌هایی که مانع پیشرفت آن می‌شوند، تجزیه و تحلیل کنیم.

مانع سخت‌افزاری: یک گلوگاه حیاتی

همانطور که Pawan Duggal تاکید کرد، دسترسی به سخت‌افزار پیشرفته هوش مصنوعی، به ویژه GPUهای پیشرفته، یک محدودیت قابل توجه را نشان می‌دهد. GPUها اسب‌های کاری هوش مصنوعی هستند و تسریع وظایف محاسباتی فشرده آموزش و اجرای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی را انجام می‌دهند. در دسترس بودن محدود این منابع در هند مانع مستقیم برای توسعه و نوآوری سریع هوش مصنوعی است.

معمای ظرفیت ابری: نگرانی‌های مربوط به مقیاس‌پذیری

موضوع منابع ناکافی محاسبات ابری ارتباط تنگاتنگی با محدودیت‌های سخت‌افزاری دارد. پلتفرم‌های ابری قدرت محاسباتی مقیاس‌پذیر، ذخیره‌سازی و خدماتی را ارائه می‌دهند که برای مدیریت مجموعه‌ داده‌های عظیم و خواسته‌های محاسباتی آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ ضروری هستند. در حالی که پذیرش ابر در هند در حال رشد است، در دسترس بودن زیرساخت‌های ابری قوی و مقرون به صرفه که برای بارهای کاری هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، از کشورهای پیشرو در هوش مصنوعی عقب مانده است. این اختلاف بر توانایی توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی هند برای آزمایش، تکرار و مقیاس‌بندی موثر مدل‌هایشان تأثیر می‌گذارد.

عامل تامین مالی: پل زدن شکاف سرمایه‌گذاری

شکاف سرمایه‌گذاری قابل توجه بین هند و رهبران جهانی هوش مصنوعی مانند ایالات متحده و چین نگران‌کننده است. سرمایه سرمایه‌گذاری مخاطره‌آمیز رشد استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی را تغذیه می‌کند و آنها را قادر می‌سازد تا استعدادهای برتر را جذب کنند، منابع را به دست آورند و پروژه‌های جاه‌طلبانه را دنبال کنند. کمبود نسبی سرمایه‌گذاری مخاطره‌آمیز با تمرکز بر هوش مصنوعی در هند می‌تواند نوآوری را خفه کند و رقابت استارت‌آپ‌ها را در مقیاس جهانی دشوار کند. برای رسیدگی به این موضوع، نیاز به ایجاد یک فضای سرمایه‌گذاری مساعدتر برای هوش مصنوعی، با جذب سرمایه‌های داخلی و خارجی است.

تانگو استعداد: پرورش تخصص هوش مصنوعی

در حالی که هند دارای تعداد زیادی از متخصصان فناوری اطلاعات است، در دسترس بودن استعدادهای متخصص هوش مصنوعی همچنان یک چالش است. ساخت و استقرار سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی نیازمند طیف متنوعی از مهارت‌ها، از جمله یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، بینایی رایانه‌ای و علم داده است. برای پر کردن این شکاف استعدادی، هند باید در برنامه‌های آموزشی و تمرینی خاص هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کند، متخصصان هوش مصنوعی با تجربه را از خارج جذب کند و یک جامعه تحقیقاتی پر جنب و جوش را پرورش دهد.

کمبودهای داده: رسیدگی به کمیت و کیفیت

در دسترس بودن داده‌های دارای برچسب و با کیفیت بالا، شاهرگ حیاتی هوش مصنوعی است. مدل‌های هوش مصنوعی الگوها را یاد می‌گیرند و بر اساس داده‌هایی که روی آنها آموزش داده شده‌اند، پیش‌بینی می‌کنند. کمبود داده‌های کافی در زمینه‌های کلیدی، به ویژه در زبان‌های هندی، یک مانع قابل توجه است. علاوه بر این، اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده‌ها، امنیت و استفاده اخلاقی بسیار مهم است. هند باید استراتژی‌های جامع داده‌ای را توسعه دهد که جمع‌آوری، حاشیه‌نویسی، حکمرانی و دسترسی به داده‌ها را در نظر بگیرد.

موانع نظارتی: پیمایش در عدم قطعیت

ماهیت به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، چالش‌های نظارتی را ارائه می‌دهد. دولت‌ها در سراسر جهان با نحوه تنظیم هوش مصنوعی برای ترویج نوآوری و در عین حال کاهش خطرات احتمالی دست و پنجه نرم می‌کنند. عدم وجود مقررات واضح و منسجم هوش مصنوعی در هند، عدم اطمینان را برای توسعه دهندگان و سرمایه‌گذاران هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. ایجاد چارچوب‌های نظارتی کاملاً تعریف شده که مسائلی مانند حریم خصوصی داده‌ها، تعصب الگوریتمی و مسئولیت را مورد توجه قرار می‌دهند، برای پرورش توسعه مسئولانه هوش مصنوعی بسیار مهم است.

فرصت‌ها همچنان فراوان است: چشم‌اندازی برای آینده

علیرغم چالش‌ها، هند پتانسیل عظیمی برای تبدیل شدن به یک بازیگر اصلی در چشم انداز جهانی هوش مصنوعی دارد. جمعیت زیاد کشور، اقتصاد در حال رشد و افزایش پذیرش دیجیتال زمینه حاصلخیزی را برای نوآوری هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. برای تحقق این پتانسیل، هند باید بر موارد زیر تمرکز کند:

• سرمایه‌گذاری‌های استراتژیک: افزایش سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های هوش مصنوعی، تحقیق و توسعه و آموزش.
• توسعه استعداد: تقویت برنامه‌های آموزشی و تمرینی هوش مصنوعی برای پرورش نیروی کار ماهر.
• اکوسیستم‌های داده: ایجاد اکوسیستم‌های داده قوی که جمع‌آوری، اشتراک‌گذاری و حکمرانی داده را تسهیل می‌کنند.
• وضوح نظارتی: ایجاد مقررات واضح و منسجم هوش مصنوعی که نوآوری را ترویج کرده و خطرات را کاهش می‌دهد.
• مشارکت‌های مشارکتی: تقویت همکاری بین دولت، صنعت، دانشگاه و جامعه مدنی.

با پرداختن به این چالش‌ها و سرمایه‌گذاری بر روی نقاط قوت خود، هند می‌تواند یک اکوسیستم هوش مصنوعی پر رونق ایجاد کند که رشد اقتصادی را تحریک کند، کیفیت زندگی را بهبود بخشد و به انقلاب جهانی هوش مصنوعی کمک کند. تلاش برای یک موتور هوش مصنوعی در سطح جهانی ممکن است سخت باشد، اما پاداش‌های بالقوه بسیار زیاد است و نوید تبدیل هند به یک نیروگاه هوش مصنوعی را می‌دهد.