• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  

  يُعدّ التكامل الناجح للتعلم المركزي واللامركزي مفتاحًا رئيسيًا لتسريع تقدم الذكاء الاصطناعي وفعاليته. يقترح هذا المقال تحليلاً متعمقاً لفوائد ومخاطر كلٍ من النهجين وكيف يمكن دمجها بطريقة تعزز قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل غير مسبوق.

**1 - فهم الأساسيات: تعريف لكل منهما**

* الـتَعلِيم المُرْكَز (Centralized Learning): يتم فيه جمع جميع البيانات في مكان واحد، حيث يعالج نموذج المركزية هذه البيانات وتدريبها. هذا الأسلوب فعّال عندما تكون هناك كمية كبيرة ومتجانسة من البيانات المتاحة، كما أنه يسمح بتحسين نماذج أكثر قوة بسبب الوصول إلى مجموعة بيانات شاملة. ولكن، يشكل المخاوف بشأن الخصوصية والأمان؛ فإرسال المعلومات الحساسة عبر الشبكات يزيد خطر الاختراقات الأمنية ولن تسعف بعض القطاعات الصناعة مثل الرعاية الصحية أو المالية بالحفاظ على سرية البيانات الخاصة بهم باستخدام نهج مركزى بالكامل.

* الـتَعلِيم اللاَّمَرْكزِي (Decentralized Learning): يتيح مشاركة العمليات التي تتضمن المعالجة والتدريب ضمن شبكة موزعة للأجهزة المختلفة مما يؤدي لتحقيق عدة مزايا منها توفير تكلفة الطاقة والحوسبة بالإضافة غلى زيادة مستويات الأمان باحتفاظ كُل جهاز بوثائق التدريبية المحلية الخاصّة به وعدم نقل أي معلومات حساسة خارج نطاق المؤسسات ذات العلاقة مباشرة بذلك الجهاز. وعلى الرغم من ذلك ، فإن أحد تحديات الاتجاه الحالي للتعلم اللامركزي يكمن فى ضآلة مقدار الوقت المستغرق لتحميل وتحليل تلك الكمية الوافرة من البيانات المنتشرة حالياً والذي يستغل عادة بواسطة البنى الأساسية التقليدية للمراكز البحث العلمية والمعاهد الأكاديمية الكبرى .

**2- مقارنة بين الفعالية والكفاءة**

على الرغم من تميز تقنية التعليم اللامركزي بإمكاناتها الاستثنائية لحفظ خصوصية المستخدم إلا إنها تواجه عقبات عدم القدرة على تحقيق مستوى أدائها عند المقارنة بنظرائها الذين اعتمدوا أسلوبally centralized methods due to scalability issues and potential communication overhead in decentralized setups which may hinder it from reaching similar performance levels as centrally trained models especially concerning larger datasets sizes requiring higher computational resources.

**3 – طرق الجمع المثلى لمزايا الطرفين لإنتاج منظومة ذكية مُتكاملة :**

يمكن لأحدث تطورات المجال الحديث حول تكنولوجيا ” Federated Learning ” أن توفر حل وسط رائع يجمع أفضل خصائص هذين العالمين إذ تسمح لهذه الأخير ببناء نماذج ذكية بدون التضحية بمبادئ حماية الخصوصية وذلك باستفادتها من عملية تدريب جزئي محليا قبل تبادل نتائج المعلومات المرغوب بها فيما بين الوصلات المشكلة داخل البيئة الجديدة والمكونة حديثا لذلك النظام الموحد الجديد!

###