هوش مصنوعی محلی در اج برای برنامه های وب

ادغام هوش مصنوعی (AI) در محصولات نرم افزاری به یک روند تعیین کننده تبدیل شده است و به تدریج خود را در عملکردهای اصلی جای می دهد. مرورگرهای وب در خط مقدم این انقلاب هوش مصنوعی قرار دارند و هم گوگل و هم مایکروسافت گام های مهمی در این زمینه برداشته اند. پس از ادغام Gemini Nano در Chrome توسط گوگل، اکنون مایکروسافت آماده است تا قابلیت های هوش مصنوعی محلی خود را برای برنامه های وب در Edge باز کند، که لحظه ای مهم برای توسعه وب و تجربه کاربری به شمار می رود.

رونمایی از هوش مصنوعی محلی برای توسعه دهندگان وب

در کنفرانس Build، مایکروسافت از برنامه خود برای اعطای دسترسی به برنامه های وب به مدل های هوش مصنوعی محلی از پیش موجود خود رونمایی کرد. این ابتکار به توسعه دهندگان قدرت می دهد تا از قدرت این مدل ها مستقیماً در برنامه های خود استفاده کنند و دامنه ای از احتمالات را باز کنند. مدل اولیه ای که برای ادغام برنامه ریزی شده است، Phi-4-mini است، مدلی که با استفاده از داده های به دست آمده از مدل استدلال DeepSeek R1 آموزش داده شده است. این مدل به عنوان یک رقیب قوی در برابر مدل o3-mini OpenAI قرار می گیرد و نوید عملکرد و قابلیت های قابل مقایسه را می دهد.

توانمندسازی برنامه های وب با قابلیت های هوش مصنوعی

این API های جدید به عنوان یک تغییر دهنده بازی برای توسعه دهندگان وب طراحی شده اند و آنها را قادر می سازند تا برنامه های نوآورانه را از ابتدا ایجاد کنند یا قابلیت های هوش مصنوعی را در برنامه های وب موجود خود تزریق کنند. مجموعه API شامل ابزارهایی است که برای کارهای مبتنی بر متن مانند کمک نوشتن، تولید متن و خلاصه سازی طراحی شده اند. مایکروسافت تأکید می کند که پردازش محلی ارائه شده توسط این API ها، امنیت را افزایش می دهد، داده های حساس را به صورت محلی نگه می دارد و وابستگی به راه حل های مبتنی بر ابر را به حداقل می رساند.

سازگاری بین پلتفرمی و تطبیق پذیری مدل

مایکروسافت این API ها را به گونه ای طراحی کرده است که با سیستم عامل های مختلف سازگار باشد و عملکرد یکپارچه را در سیستم عامل ها و دستگاه های مختلف تضمین کند. علاوه بر این، API ها به گونه ای طراحی شده اند که با سایر مدل های هوش مصنوعی کار کنند و به توسعه دهندگان این امکان را می دهند تا از بهترین ابزارها برای هر کار خاص استفاده کنند. این API ها در حال حاضر در کانال های Canary و Dev اج در دسترس هستند و به توسعه دهندگان امکان دسترسی زودهنگام برای آزمایش و ادغام این ویژگی ها در پروژه های خود را می دهند. در مقابل، Gemini Nano گوگل در Chrome نیز طیف متنوعی از ویژگی ها از جمله ترجمه متن و تولید تصویر را ارائه می دهد.

ابتکارات گسترده تر هوش مصنوعی مایکروسافت

این اطلاعیه بخشی از موج بزرگتری از ابتکارات متمرکز بر هوش مصنوعی از مایکروسافت است. در اوایل سال جاری، این شرکت Copilot Search را در Bing در طول رویداد Copilot و جشن 50 سالگی خود راه اندازی کرد و آن را به عنوان یک پیشرفت انقلابی در فناوری جستجو معرفی کرد. علاوه بر این، مایکروسافت به طور فعال در تلاش است تا مجموعه ای از ابزارها و قابلیت های هوش مصنوعی را از طریق Copilot+ PC های خود به ویندوز بیاورد و به تعهد خود برای ادغام هوش مصنوعی در سراسر اکوسیستم خود استحکام بخشد.

بررسی عمیق پیامدهای هوش مصنوعی محلی

تصمیم باز کردن مدل های هوش مصنوعی خود برای Edge برای توسعه دهندگان وب، نشان دهنده یک حرکت استراتژیک توسط مایکروسافت برای تقویت نوآوری و افزایش قابلیت های برنامه های وب است. این تصمیم پیامدهای گسترده ای برای چشم انداز توسعه، تجربه کاربری و آینده هوش مصنوعی مبتنی بر وب دارد.

بهبود عملکرد و کاهش تأخیر

یکی از مهم ترین مزایای هوش مصنوعی محلی، پتانسیل بهبود عملکرد و کاهش تأخیر است. با پردازش وظایف هوش مصنوعی مستقیماً بر روی دستگاه کاربر، برنامه های وب می توانند نیاز به ارسال داده ها به سرورهای راه دور برای پردازش را دور بزنند. این امر گلوگاه شبکه را از بین می برد و منجر به زمان پاسخگویی سریعتر و تجربه کاربری یکپارچه تر می شود. این امر به ویژه برای برنامه هایی که نیاز به پردازش بلادرنگ دارند، مانند بازی های تعاملی، ابزارهای ویرایش ویدیو و تجربیات واقعیت افزوده بسیار مهم است.

افزایش حریم خصوصی و امنیت

هوش مصنوعی محلی همچنین مزایای قابل توجهی در زمینه حریم خصوصی و امنیت ارائه می دهد. از آنجایی که داده ها به صورت محلی پردازش می شوند، هرگز دستگاه کاربر را ترک نمی کنند و خطر رهگیری یا دسترسی غیرمجاز را کاهش می دهند. این امر به ویژه برای برنامه هایی که اطلاعات حساس را مدیریت می کنند، مانند داده های مالی، سوابق بهداشتی شخصی یا اسناد تجاری محرمانه مهم است.

عملکرد آفلاین

یکی دیگر از مزایای کلیدی هوش مصنوعی محلی، توانایی عملکرد آفلاین است. برنامه های وبی که از هوش مصنوعی محلی استفاده می کنند، می توانند حتی زمانی که کاربر به اینترنت متصل نیست، ویژگی های مجهز به هوش مصنوعی را ارائه دهند. این امر به ویژه برای کاربرانی که در حال مسافرت هستند، در مناطقی با اتصال محدود کار می کنند یا به سادگی ترجیح می دهند از برنامه ها به صورت آفلاین برای صرفه جویی در داده ها استفاده کنند مفید است.

دموکراتیک کردن توسعه هوش مصنوعی

مایکروسافت با در دسترس قرار دادن مدل های هوش مصنوعی خود برای توسعه دهندگان وب، دسترسی به این فناوری قدرتمند را دموکراتیک می کند. این امر طیف وسیع تری از توسعه دهندگان، از جمله کسانی که ممکن است منابع لازم برای آموزش مدل های هوش مصنوعی خود را نداشته باشند، را قادر می سازد تا برنامه های وب نوآورانه و هوشمند ایجاد کنند. این دموکراتیک سازی توسعه هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که موجی از نوآوری را برانگیزد و فرصت های جدیدی را برای مشاغل و افراد ایجاد کند.

موارد استفاده بالقوه برای هوش مصنوعی محلی در برنامه های وب

امکانات هوش مصنوعی محلی در برنامه های وب گسترده و متنوع است. در اینجا تنها چند نمونه از چگونگی استفاده از این فناوری برای بهبود برنامه های موجود یا ایجاد برنامه های کاملاً جدید آورده شده است:

• دستیاران هوشمند: از هوش مصنوعی محلی می توان برای ایجاد دستیاران هوشمند استفاده کرد که می توانند به کاربران در انجام وظایف مختلف، مانند برنامه ریزی قرار ملاقات، مدیریت ایمیل ها و ارائه توصیه های شخصی کمک کنند. این دستیاران را می توان در برنامه های وب ادغام کرد تا تجربه کاربری یکپارچه تر و شهودی تری را ارائه دهند.

• ترجمه زبان بلادرنگ: از هوش مصنوعی محلی می توان برای ارائه ترجمه زبان بلادرنگ برای ابزارهای ارتباطی مبتنی بر وب، مانند برنامه های چت و پلتفرم های کنفرانس ویدیویی استفاده کرد. این امر کاربران را قادر می سازد تا بدون توجه به زبان مادری خود با یکدیگر ارتباط برقرار کنند و همکاری و درک بیشتری را تقویت کنند.

• بهبود تصویر و ویدیو: از هوش مصنوعی محلی می توان برای بهبود کیفیت تصاویر و فیلم ها در برنامه های وب استفاده کرد. این می تواند شامل ویژگی هایی مانند وضوح خودکار تصویر، کاهش نویز و تثبیت ویدیو باشد.

• تجربیات یادگیری شخصی: از هوش مصنوعی محلی می توان برای ایجاد تجربیات یادگیری شخصی برای دانش آموزان استفاده کرد. این می تواند شامل ویژگی هایی مانند یادگیری تطبیقی، بازخورد شخصی و آموزش هوشمند باشد.

• ویژگی های دسترسی: از هوش مصنوعی محلی می توان برای بهبود دسترسی به برنامه های وب برای کاربران دارای معلولیت استفاده کرد. این می تواند شامل ویژگی هایی مانند تبدیل متن به گفتار، تبدیل گفتار به متن و زیرنویس بلادرنگ باشد.

• تجربیات بازی پیشرفته: از هوش مصنوعی محلی می توان برای ایجاد تجربیات بازی فراگیرتر و جذاب تر در مرورگرهای وب استفاده کرد. این می تواند شامل ویژگی هایی مانند مخالفان مجهز به هوش مصنوعی، شبیه سازی های فیزیکی واقع بینانه و محیط های بازی پویا باشد.

چالش ها و ملاحظات

در حالی که پتانسیل هوش مصنوعی محلی در برنامه های وب بسیار زیاد است، چالش ها و ملاحظاتی نیز وجود دارد که توسعه دهندگان باید از آنها آگاه باشند.

محدودیت های منابع

مدل های هوش مصنوعی محلی می توانند از نظر محاسباتی بسیار فشرده باشند و به قدرت پردازش و حافظه قابل توجهی نیاز داشته باشند. توسعه دهندگان باید محدودیت های منابع دستگاه هایی را که برنامه هایشان روی آنها اجرا می شود، به دقت در نظر بگیرند و مدل های خود را بر این اساس بهینه کنند.

اندازه مدل

اندازه مدل های هوش مصنوعی محلی نیز می تواند یک چالش باشد، به ویژه برای دستگاه های تلفن همراه با فضای ذخیره سازی محدود. توسعه دهندگان باید راه هایی برای فشرده سازی مدل های خود بدون فدا کردن دقت یا عملکرد پیدا کنند.

امنیت

در حالی که هوش مصنوعی محلی در مقایسه با هوش مصنوعی مبتنی بر ابر، امنیت بیشتری را ارائه می دهد، باز هم مهم است که برای محافظت در برابر حملات مخرب اقدامات احتیاطی انجام شود. توسعه دهندگان باید اقدامات امنیتی را برای جلوگیری از دستکاری مهاجمان در مدل های هوش مصنوعی یا سرقت اطلاعات حساس پیاده سازی کنند.

حریم خصوصی

حتی اگر داده ها به صورت محلی با هوش مصنوعی محلی پردازش شوند، توسعه دهندگان همچنان باید به حریم خصوصی کاربر توجه داشته باشند. آنها باید اطمینان حاصل کنند که داده ها را به طور مسئولانه جمع آوری و استفاده می کنند و از تمام مقررات مربوط به حریم خصوصی پیروی می کنند.

آینده توسعه وب با هوش مصنوعی محلی

تصمیم مایکروسافت برای آوردن هوش مصنوعی محلی به Edge نقطه عطف مهمی در تکامل توسعه وب است. با ادامه پیشرفت فناوری هوش مصنوعی محلی و در دسترس تر شدن آن، احتمالاً شاهد افزایش توسعه برنامه های وب نوآورانه و هوشمند خواهیم بود. در سال های آینده، هوش مصنوعی محلی آماده است تا نحوه تعامل ما با وب را متحول کند و آن را شخصی تر، کارآمدتر و ایمن تر کند. توانمندسازی برنامه های وب از طریق عملکرد هوش مصنوعی محلی در Microsoft Edge یک نشانه واضح است که آینده توسعه وب با تکامل و ادغام هوش مصنوعی ارتباط ناگسستنی دارد. توسعه دهندگانی که این فناوری را می پذیرند و یاد می گیرند چگونه از قدرت آن استفاده کنند، موقعیت خوبی برای ایجاد نسل بعدی برنامه های وب و شکل دادن به آینده اینترنت خواهند داشت. این حرکت مایکروسافت نه تنها قابلیت های Edge را افزایش می دهد، بلکه یک سابقه برای سایر توسعه دهندگان مرورگر ایجاد می کند تا از آن پیروی کنند و به طور بالقوه منجر به یک دوره جدید از تجربیات وب مجهز به هوش مصنوعی شود. مایکروسافت با فراهم کردن دسترسی توسعه دهندگان وب به مدل های هوش مصنوعی محلی، یک اکوسیستم نوآورانه تر را تقویت می کند که در آن برنامه های وب می توانند وظایف پیچیده تری را مستقیماً روی دستگاه کاربر انجام دهند و تأخیر را کاهش داده و حریم خصوصی را بهبود بخشند. این توسعه به ویژه از آن جهت اهمیت دارد که برنامه های وب پیچیده تر می شوند و نیاز به قدرت پردازش بیشتری دارند. هوش مصنوعی محلی راه حلی برای رسیدگی به این خواسته ها به طور کارآمد بدون تحت فشار قرار دادن منابع شبکه یا به خطر انداختن داده های کاربر ارائه می دهد. علاوه بر این، توانایی پردازش وظایف هوش مصنوعی به صورت آفلاین، امکانات جدیدی را برای برنامه های وب برای عملکرد یکپارچه در محیط هایی با اتصال اینترنتی محدود یا بدون اتصال فراهم می کند و قابلیت استفاده و دسترسی آنها را گسترش می دهد. با ادامه مایکروسافت در بهبود پیشنهادات هوش مصنوعی محلی خود و گسترش دامنه مدل های موجود، پتانسیل برای توسعه دهندگان وب برای ایجاد برنامه های واقعاً متحول کننده تنها افزایش می یابد. این یک گام به سوی آینده ای است که در آن برنامه های وب نه تنها هوشمندتر و پاسخگوتر، بلکه ایمن تر و محترم تر نسبت به حریم خصوصی کاربر هستند. تکامل مرورگرهای وب به عنوان بسترهایی برای تجربیات مبتنی بر هوش مصنوعی تازه شروع شده است و ابتکار مایکروسافت با Edge یک کاتالیزور حیاتی در این سفر هیجان انگیز است. ادغام Phi-4-mini، آموزش دیده با استفاده از داده های مدل استدلال DeepSeek R1، همچنین یک برتری رقابتی در برابر o3-mini OpenAI اضافه می کند و امکانات جدیدی را باز می کند.

جنبه های فنی پیاده سازی

مایکروسافت که مدل‌های هوش مصنوعی خود را برای توسعه‌دهندگان وب Edge باز می‌کند، شامل پیاده‌سازی‌های فنی خاصی است. اجزای اصلی APIها (رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی) هستند که توسعه‌دهندگان از آنها برای دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی استفاده خواهند کرد. این APIها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که ساده و آسان برای ادغام در گردش کار توسعه وب موجود باشند. مایکروسافت احتمالاً مستندات دقیق، نمونه‌های کد و منابع پشتیبانی را برای کمک به توسعه‌دهندگان در درک و استفاده مؤثر از APIها ارائه می‌کند.
APIها احتمالاً به عنوان پلی بین برنامه وب و مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه عمل می‌کنند. هنگامی که یک برنامه وب نیاز به انجام یک کار مرتبط با هوش مصنوعی دارد، درخواستی را به API ارسال می‌کند، که سپس مدل هوش مصنوعی مربوطه را فراخوانی می‌کند. این مدل درخواست را پردازش می‌کند و نتایج را به API باز می‌گرداند، که به نوبه خود آنها را به برنامه وب باز می‌گرداند.
معماری که مایکروسافت استفاده می‌کند ممکن است شامل تکنیک‌هایی مانند کوانتیزاسیون مدل و بهینه‌سازی برای اطمینان از اینکه مدل‌های هوش مصنوعی به طور مؤثر بر روی طیف گسترده‌ای از سخت‌افزار عمل می‌کنند و تأثیر قابل توجهی بر عملکرد سیستم ندارند، باشد. آنها همچنین ممکن است از حافظه‌نهانی و استراتژی‌های دیگر برای به حداقل رساندن تأخیر و به حداکثر رساندن پاسخگویی استفاده کنند. سازگاری بین پلتفرمی این APIها یکی دیگر از جنبه‌های کلیدی است که باید به آن فکر کرد. مایکروسافت احتمالاً از فناوری‌های استاندارد وب مانند WebAssembly یا WebGPU استفاده می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه خود را قادر سازد تا در سیستم عامل‌ها و دستگاه‌های مختلف کار کنند. WebAssembly یک فرمت بایت‌کد سطح پایین است که می‌تواند توسط مرورگرهای وب اجرا شود و روشی برای اجرای کد کامپایل‌شده با سرعت تقریباً بومی ارائه می‌دهد. WebGPU یک API گرافیکی وب جدید است که قابلیت‌های GPU مدرن را در اختیار برنامه‌های وب قرار می‌دهد و آنها را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده‌تر و پر تقاضاتری را انجام دهند. در دسترس بودن فعلی در کانال‌های Canary و Dev Edge نقش مهمی در فرآیند توسعه دارد. این عرضه مرحله‌ای به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا زودتر آزمایش کنند و ورودی ارائه دهند و مایکروسافت را قادر می‌سازد تا APIها و مدل‌های هوش مصنوعی خود را قبل از پذیرش گسترده اصلاح کند. این روش مشترک تضمین می‌کند که محصول نهایی پایدار، قابل اعتماد است و خواسته‌های توسعه‌دهندگان وب را برآورده می‌کند.