Ailyn Q & A: كل ما تريد معرفته عن مركز الذكاء الصناعي الشخصي في Emdoor

في مؤتمر الذكاء الاصطناعي العالمي لهذا العام (WAIC) ، قدمت مجموعة Emdoor رسميًا حل AI متكامل للأجهزة والبرامج مصمم لجلب الأجهزة والبيانات وموارد الحوسبة والذاكرة والمهام إلى نظام AI أكثر تنسيقًا.

اليوم ، قد يكون لدى المستخدمين بالفعل هواتف ذكية وأجهزة كمبيوتر وأجهزة هوائي ومنتجات منزلية ذكية ومساحة تخزين محلية وخدمات AI السحابية. المشكلة هي أن هذه الموارد غالبا ما تظل مجزأة. يتم تخزين الملفات في أماكن مختلفة ، وتعمل موارد الحوسبة بشكل مستقل ، ولا يزال المستخدمون يقضون وقتًا في نقل البيانات بين الأجهزة قبل أن تتمكن AI من المساعدة بالفعل.

تم تصميم Ailyn حول فكرة مختلفة: بدلاً من إجبار المستخدمين على إعادة تنظيم كل شيء يدويًا ، دع AI تفهم أين توجد الموارد المعتمدة ، وما يمكن استخدامه ، وما هو الجهاز الأنسب لإكمال المهمة.

الوجبات السريعة الرئيسية

• الأجهزة تبقى حيث هي: تم تصميم Ailyn لتوصيل الأجهزة المعتمدة وموارد البيانات دون الحاجة إلى نقل كل شيء إلى موقع مركزي واحد.
• المعالجة المحلية الأولى: قد تستخدم المهام التي يمكن إكمالها محليًا موارد الحوسبة المحلية ، بينما يمكن للمهام الأكثر تطلبًا استدعاء القدرات السحابية عند الاقتضاء.
• تظل الخصوصية قابلة للتحكم: قد تتطلب العمليات الحساسة مثل تعديل الملفات أو الحذف أو الوصول عبر الأجهزة أو الإرسال الخارجي تأكيدًا من المستخدم.
• تنفيذ المهام عبر الجهاز: يمكن بدء المهام من نقاط نهاية مختلفة بينما يحدد النظام مكان توفر البيانات ذات الصلة والقدرات الحاسوبية.
• أكثر من ذاكرة AI: يمكن لـ Ailyn الاحتفاظ بسير العمل الناجح والقواعد وسجل المهام وتفضيلات المستخدم لتشكيل المهارات الشخصية القابلة لإعادة الاستخدام بشكل تدريجي.

إجابة سريعة: ما هي إيلين ؟

Ailyn هو مركز AI تم تطويره بواسطة مجموعة Emdoor لتنسيق الأجهزة المعتمدة والبيانات المحلية وموارد الحوسبة والنماذج والذاكرة والمهام. بدلاً من التعامل مع الكمبيوتر والهاتف الذكي والهوائيات وطراز AI المحلي وطراز السحابة والجهاز الذكي كأدوات معزولة ، تم تصميم Ailyn لتنظيمها في بيئة AI تعاونية. الهدف منها هو السماح للمستخدمين بالتركيز على المهمة التي يريدون إكمالها بينما يعالج النظام المزيد من الأجهزة الأساسية والبيانات وتعقيد التنفيذ.

لدي بالفعل العديد من الأجهزة الذكية. لماذا أحتاج إلى (إيلين) ؟

يمتلك العديد من المستخدمين بالفعل الكثير من الأجهزة. المشكلة هي أن المعلومات المخزنة عبرها مجزأة. قد تجلس ملفات المشروع على جهاز كمبيوتر وصور ومحادثات على هاتف ذكي وأرشيفات طويلة الأجل على هوائي.

عندما تحتاج إحدى المهام إلى إكمال ، يتعين على المستخدمين غالبًا تحديد موقع الملف أولاً ، ونقله بين الأجهزة ، ثم تحميله إلى خدمة AI.

تم تصميم Ailyn لتوصيل الأجهزة المعتمدة في نظام مهمة واحدة. لا يلزم بالضرورة نقل البيانات فعليًا إلى نفس الموقع. يمكن للنظام بدلاً من ذلك فهم مكان وجود الموارد المعتمدة وما إذا كان يمكن استدعاها لمهمة محددة. يذكر المستخدم الهدف ؛ ثم ينظم الأجهزة والموارد المناسبة من حوله.

إذا لم يتم تحميل ملفاتي على السحابة ، كيف يمكن لـ AI العثور عليها وتنظيمها ؟

هذا مصدر قلق مهم للمستخدمين الذين يتعاملون مع ملفات المشاريع أو معلومات العملاء أو المستندات الشخصية أو ملاحظات الاجتماعات أو غيرها من البيانات الحساسة.

تؤكد Ailyn على اتصال الجهاز دون الحاجة إلى نقل جميع البيانات. ضمن الأذونات الممنوحة من قبل المستخدم ، يمكن استخدام الفهرسة المحلية لتحديد مكان تخزين المعلومات وما يسمح للنظام بالوصول إليه.

يمكن أن يبقى الملف الأصلي على الكمبيوتر الشخصي أو NAS أو التخزين المحلي الآخر. عندما تتطلب إحدى المهام ذلك ، يمكن للنظام تحديد موقع الملف واستخدامه وفقًا للأذونات التي تم تكوينها بدلاً من تحميل مجموعة البيانات بالكامل تلقائيًا إلى السحابة.

للسيناريوهات التي تتضمن متطلبات خصوصية أكثر صرامة ، تدعم Ailyn أيضًا وضعًا محليًا بالكامل يظل فيه تخزين البيانات ومعالجتها محليًا.

هل تتطلب "ايلين" جهاز الكمبيوتر الخاص بي للبقاء يعمل ؟

نعم. يجب أن يظل الجهاز المسؤول عن تنفيذ المهمة يعمل بالطاقة.

هذا مهم لأن العديد من مهام AI تظهر عندما يكون المستخدمون بعيدًا عن الكمبيوتر الأساسي. ربما يكون الاجتماع قد انتهى للتو. قد يكون المستخدم مسافرًا. قد يتذكر شخص ما فجأة أنه يجب تنظيم مجموعة من المواد أو يجب إعداد مستند متابعة العميل.

طالما ظل جهاز التنفيذ الأساسي متاحًا ، يمكن أن تدعم Ailyn بدء المهام من نقاط النهاية المختلفة مثل الهاتف الذكي أو الكمبيوتر الشخصي. يمكن للنظام بعد ذلك النظر في موقع البيانات وحالة الجهاز ونوع المهمة لتحديد العقدة المتاحة التي يجب أن تتعامل مع العمل.

هل يمكنني حقًا أن أقول فقط تنظيم مواد هذا الأسبوع ؟

قد يخفي الطلب القصير عملية تنفيذ معقدة بشكل مدهش. يجب على النظام تحديد مكان تخزين المواد ذات الصلة ، والمحتوى الذي يجب معالجته ، والأجهزة الموجودة حاليًا عبر الإنترنت ، وما إذا كان النموذج المحلي أو السحابي مناسبًا ، وأين يجب أن تذهب النتيجة النهائية.

في الماضي ، كان على مستخدمي AI في كثير من الأحيان قضاء بعض الوقت في تعلم الهندسة السريعة وتعديل تعليماتهم بشكل متكرر. عندما تصبح أنظمة الذكاء الصناعي أكثر قدرة ، يمكن أن ينتقل المزيد من هذا التعقيد إلى النظام نفسه.

تم تصميم Ailyn للجمع بين نوع المهمة وموقع البيانات وحالة الجهاز والإمكانيات المتاحة والذاكرة والسياق لتخطيط مسار تنفيذ مناسب. يركز المستخدم على الهدف بينما يتعامل النظام مع المزيد من القرارات الوسيطة.

هل يمكن AI قراءة ملفاتي أو تعديلها أو إرسالها دون إذن ؟

بمجرد أن يبدأ AI في مساعدة المستخدمين على إدارة الملفات وتنفيذ الإجراءات ، يصبح التحكم حرجًا. يريد المستخدمون بشكل طبيعي معرفة ما إذا كان بإمكان AI الوصول إلى بيانات غير مصرح بها أو حذف المستندات أو تعديلها أو إرسال ملف محلي إلى الوجهة الخطأ.

في Ailyn ، لا يُقصد الوصول إلى الملفات الحساسة والحذف وتعديل المستندات وإرسال البريد الإلكتروني والمزامنة الخارجية أن تحدث تلقائيًا دون تحكم.

تتبع آيلين البنية الأولى للجهاز وتؤكد على الخصوصية التي يمكن التحكم فيها. يمكن تكوين حواجز الأمان وفقًا لمتطلبات المستخدم.

يمكن تصميم الإجراءات الروتينية لتقليل الانقطاعات غير الضرورية ، في حين أن الوصول إلى البيانات الحساسة أو العمليات عبر الأجهزة أو تعديلات الملفات أو الإرسال الخارجي قد يتطلب تأكيدًا. يمكن عرض الإجراءات وإيقاؤها مؤقتًا وإلغاؤها وتتبعها ، مع الحفاظ على التحكم النهائي مع المستخدم.

هل تتوقف Ailyn عن العمل عندما تكون الشبكة ضعيفة أو غير متوفرة ؟

ظروف الشبكة في العالم الحقيقي ليست مثالية دائمًا. يمكن لرحلات الطيران والمعارض والحرم الجامعي للمصنع والبيئات البعيدة وشبكات المكاتب المقيدة أن تخلق مواقف تصبح فيها خدمة الذكاء الصناعي المعتمدة على السحابة غير موثوقة.

من خلال نشر النموذج المحلي ونهج الجهاز الأول ، تم تصميم Ailyn للسماح لبعض المهام الأساسية والمتكررة والتي يتم تحديد مجارها بوضوح محليًا.

قد تتضمن الأمثلة تلخيص المستندات المحلي وتنظيم الملفات ومعالجة التنسيق. يمكن أن تستمر هذه المهام في ظل ظروف شبكة ضعيفة أو غير متصلة بالإنترنت عندما تتوفر قدرات محلية مناسبة.

لا تهدف Ailyn إلى جعل كل مهمة AI غير متصلة تمامًا. الهدف هو الحفاظ على قدرات خط الأساس المفيدة في بيئات الشبكة الأقل مثالية ، مع السماح للقدرات السحابية بتكملة المهمة بعد أن يصبح الاتصال متاحًا مرة أخرى.

ما الذي كلما استخدمه أكثر ، كلما كان أكثر ذكاءً ، يعني في الواقع ؟

يشير هذا المفهوم إلى أكثر من ذاكرة AI.

تظل العديد من المهام المتكررة غير فعالة لأنه يتعين على المستخدمين شرح العملية نفسها مرارًا وتكرارًا. مع إذن ، يمكن لـ Ailyn الاحتفاظ بالمعلومات التي تم إنشاؤها أثناء تنفيذ المهمة والحفاظ تدريجيًا على الأساليب والإجراءات والقواعد وأنماط المخرجات الناجحة.

يمكن أن تشكل سير العمل الناجح هذه تدريجيًا مهارات شخصية قابلة لإعادة الاستخدام. عندما يظهر طلب مماثل لاحقًا ، يمكن للنظام إعادة استخدام الأساليب التي تم التحقق من صحتها مسبقًا بدلاً من إعادة التشغيل من الصفر.

كما يمكن لقدرات الذاكرة الخاصة به أن تتكيف تدريجيًا مع نمط تعبير المستخدم والتنسيقات والتفضيلات المستخدمة بشكل متكرر.

بعد التصريح بوظائف الذاكرة ذات الصلة ، يمكن لـ Ailyn أيضًا استخدام معلومات مثل لقطات الشاشة المجدولة ومسارات المهام للمساعدة في استدعاء النشاط اليومي ، مما يساعد على الحفاظ على المعلومات السياقية التي قد لا يتذكرها المستخدم يدويًا.

إذا كانت نماذج الذكاء AI السحابي أكثر قوة ، لماذا أحتاج إلى الذكاء المحلي ؟

نماذج سحابة قوية ومناسبة تماما للتفكير المعقد ، والاسترجاع عبر الإنترنت ، وجيل عالي الجودة. ولكن ليس كل مهمة تحتاج إلى أقوى نموذج متاح.

قد يستهلك تنظيم الملفات البسيط ، ومعالجة التنسيق الثابت ، والمهام المتكررة موارد غير ضرورية إذا كانت تحتاج دائمًا إلى إرسالها إلى السحابة. التكلفة ليست مالية فقط. يشمل أيضًا الوقت وخطوات التفاعل وموارد الحوسبة والجهد البدني والكفاءة التشغيلية.

لذلك تؤكد Ailyn على التعاون السحابي المحلي.

من خلال المنطق الأساسي لمطابقة الموارد ، يمكن التعامل مع المهام المناسبة للتنفيذ المحلي محليًا أولاً. عندما تكون قدرة AI أقوى مطلوبة ، يمكن استدعاء نماذج السحابة بدلاً من ذلك. الهدف هو استخدام موارد AI مختلفة حيث تخلق أكبر قيمة.

كيف يمكن أن تصبح أجهزة NAS وأجهزة الكمبيوتر الموجودة لدي جزءًا من Ailyn ؟

العديد من المنازل والمكاتب تحتوي بالفعل على أجهزة مع تخزين مفيدة وموارد الحوسبة. ومع ذلك ، تعمل هذه الموارد عادة بشكل مستقل ولا تشكل بيئة AI منسقة.

تستخدم آيلين برنامجًا موحدًا ونظام خوارزمي لتنظيم التخزين المعتمد وموارد الحوسبة والنماذج والبيانات في مساحة قدرة AI خاصة قابلة للتوسيع.

يمكن للمستخدمين البدء بالأجهزة التي يملكونها بالفعل ، وتثبيت Ailyn على الأجهزة المدعومة ، ثم توسيع بيئة AI تدريجيًا وفقًا لاحتياجاتهم.

مع نمو النظام ، يمكن للأجهزة المختلفة أن تأخذ الأدوار التي تتوافق بشكل أفضل مع قدرات التخزين أو الحوسبة أو البيانات أو التنفيذ الخاصة بها.

كيف يختلف تطبيق Ailyn عن تطبيق المنزل الذكي ؟

منصات المنزل الذكية التقليدية جيدة بشكل عام في التحكم في الأجهزة الفردية أو المنتجات ضمن نظام بيئي محدد: تشغيل الأضواء أو تشغيل مكنسة روبوت أو فحص الكاميرا أو تغيير درجة حرارة تكييف الهواء.

عادة ما تكون المهام المنزلية الحقيقية أكثر تعقيدًا. قد يرغب المستخدم في المساعدة في تشخيص شبكة منزلية بطيئة ، أو تنظيم مستندات للمتابعة الطبية لأحد أفراد الأسرة المسنين ، أو إدارة الدورة الأسبوعية للطفل وجدول الاستلام.

تهدف Ailyn إلى وضع معلومات الجهاز الموزعة وبيانات العائلة وموارد الحوسبة المحلية والذاكرة والمهام في نفس المنطق التعاوني.

في هذا النموذج ، الأجهزة الذكية ومنتجات IoT ليست فقط أجهزة يمكن التحكم فيها بشكل فردي. يمكن أن تصبح أيضًا عقد قدرة داخل نظام تعاون AI المنزلي. يمكن للنظام تحديد المعلومات والأجهزة والخطوات المطلوبة لمهمة منزلية وتنظيم هذه الموارد ضمن حدود إذن محددة بوضوح.

باختصار: اترك التعقيد للنظام وأعطي النتيجة مرة أخرى للمستخدم.