يصدر AnTuTu معيارًا لاختبار أداء الهواتف الذكية من الذكاء الاصطناعي

شهدت السنوات الماضية تركيز المزيد من الشركات على الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) كوسيلة لتمييز منتجاتها عن المنافسة. تتراوح استخدامات الذكاء الاصطناعي من فهم الأوامر الصوتية إلى التعرف على السيناريوهات إلى تنفيذ الأوامر المباشرة ، مما يجعلها ضرورية لتقليل الاحتكاك بين العميل والخدمة. بسبب شعبيتها المتفجرة ، يتم الآن إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ككلمة طنانة ، وقد حان الوقت لإعداد نظام لقياس هذه الوظيفة.

أخذ AnTuTu ، المعروف بتطبيقه المعياري الشهير ، على عاتقه توفير معيار قابل للقياس الكمي لكل شخص للحكم على الفرق في أداء الذكاء الاصطناعي لمختلف المنصات. لوضع حجر الأساس لهذا الغرض ، عملت AnTuTu مع الشركات المصنعة للرقائق لإصدار تطبيق مرجعي يسمى "مراجعة AI" يركز على قياس أداء الذكاء الاصطناعي للهواتف الذكية.

تنزيل AnTuTu's AI Review Benchmark

يبدأ منشور مدونة AnTuTu لمراجعة الذكاء الاصطناعي من خلال الإشارة إلى الصعوبات في قياس شيء واسع مثل الذكاء الاصطناعي. حاليًا في قطاع الهواتف الذكية ، لا يوجد أي معيار موحد لـ AI ، الأمر الذي أدى بدوره إلى وضع يكون فيه لكل مُصنع للرقاقة فهمه الخاص وتطبيقه. تقوم كوالكوم بمعالجة بعض عمليات الذكاء الاصطناعي من خلال مسدس DSP ؛ HiSilicon من هواوي تتعامل معها من خلال وحدة NPU مستقلة ؛ تتعامل Samsung و MediaTek أيضًا مع عمليات AI من خلال رقائق مخصصة يشار إليها باسم NPU و APU على التوالي. ومما يزيد من تعقيد هذا الموقف التآزر بين الأجهزة والبرامج ، وهو أمر بالغ الأهمية لأداء الذكاء الاصطناعى الفعال. يوفر كل بائع SDK خاص به لـ AI - يحتوي Qualcomm على SNPE ، و MediaTek لديه NeuroPilot ، و HiSilicon به HiAI ، وهكذا.

ينقسم معيار مراجعة AI الخاص بـ AnTuTu إلى فئتين فرعيتين: تصنيف الصورة والتعرف على الأشياء. يقوم اختبار تصنيف الصور بمراجعة بيانات الاختبار التي تتكون من 200 صورة ، ويستند إلى الشبكة العصبية Inception v3 ، بينما يستعرض اختبار التعرف على الكائنات فيديو 600 إطار ويستند إلى الشبكة العصبية MobileNet SSD. ثم يتم ترجمة هذه الشبكات العصبية إلى الشبكة العصبية التي تدعمها الشركة المصنعة من خلال SDK المقدمة من البائع. إذا كانت الشريحة لا تدعم الخوارزميات المرتبطة بـ AI ، فإن التطبيق القياسي يستخدم TFLite للقياس ، وتحذر نتائج AnTuTu نفسها بأنها غير مرضية وغير موثوقة.

يرتبط التقييم القياسي مباشرة بالسرعة والدقة. إذا تم استبدال الدقة بالسرعة ، فإن AnTuTu يفرض غرامات على النتيجة. هذا من شأنه أن يثبط الغش في معيار الذكاء الاصطناعى الذي كان سيعتمد ببساطة على تقديم نتائج سريعة ولكن خاطئة.

وضعت AnTuTu أيضًا بعض الملاحظات الخاصة لاستخدام التطبيق. من غير المرجح أن تحتوي المنصات التي تستخدم نفس معالج AI على فجوات كبيرة في الدرجات لأن المؤشر لا يختبر الأداء فحسب ، ولكنه يركز على AI-performance . لم تصدر Samsung بعد AI SDK ، وتستخدم HiSilicon TFLite في وظائف معينة ، مما يعني أن درجاتها ستكون منخفضة حتى يتم تحسين تلك المواقف. سيكون لإصدار Android الأساسي من الجهاز أيضًا تأثير على النتيجة لأن Google نفسها تعمل على تحسين دعم AI على مستوى النظام.

حتى من خلال مدونة المدونة الخاصة بـ AnTuTu ، من الواضح أن هدف قياس الأداء المستند إلى الذكاء الاصطناعي قد لا يكون ممكناً بمجرد غليانه إلى رقم. هناك الكثير من المتغيرات المشاركة في الحساب المستند إلى الذكاء الاصطناعي ، والذي يضيف طبقة أخرى من التعقيد إلى التفاعل المعقد بالفعل بين مختلف حلول الأجهزة والبرامج. إن النتيجة العددية الفردية التي ستنجم عن نشاط القياس لن تنصف الفروق الدقيقة في عالم الذكاء الاصطناعى. لذا ، في الوقت الذي قد تنظر فيه إلى درجاتك وتشعر بمقدار من الفخر ، اعلم أننا لا نزال في المراحل المبكرة نسبيًا من الذكاء الاصطناعى ، وحتى أكثر من ذلك ، في تقييم الذكاء الاصطناعى.

إذا كنت تتطلع إلى قراءة المزيد حول الذكاء الاصطناعى ومقياس الذكاء الاصطناعى والتحديات المعنية ، تحقق من مقابلتنا مع كواليس ترافيس لانيير وجارى بروتمان وزياد أصغر.

المصدر: AnTuTu