تطلق Geekbench Geekbench AI، وهي أداة جديدة لاختبار أداء الذكاء الاصطناعي عبر الأنظمة الأساسية مصممة لتقييم أداء الأجهزة في ظل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المكثفة. تختبر هذه الأداة أداء وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة العصبية (NPU) لتحديد قدرة الجهاز على التعامل مع تطبيقات التعلم الآلي. تم تطويره سابقًا تحت اسم Geekbench ML، وقد تمت إعادة تسميته الآن باسم Geekbench AI، وهو ما يتماشى أكثر مع اتجاه التطوير الحالي لتقنية الذكاء الاصطناعي. فهو يقيم الأداء من حيث السرعة والدقة، ويدعم أطر عمل متعددة مثل ONNX وCoreML وTensorFlow Lite وOpenVINO، ويوفر ثلاث درجات من الدقة الكاملة ونصف الدقة والدقة الكمية، ويتضمن قياسات الدقة.
تم إصدار Geekbench AI على أنظمة Windows وmacOS وLinux وAndroid وiOS. وستساعد نتائج الاختبار المستهلكين على مقارنة أداء الذكاء الاصطناعي للأجهزة المختلفة بشكل أفضل، كما ستوفر لمصنعي الأجهزة مرجعًا لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال اختبار أداء الذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى، ويحتاج الارتباط بين نتائج الاختبار وتجربة المستخدم الفعلية إلى مزيد من التحقق. في المستقبل، ستظهر أدوات أكثر تشابهًا لاختبار أداء الذكاء الاصطناعي، وسيصبح أداء الذكاء الاصطناعي بُعدًا مهمًا لقياس أداء الأجهزة، لا يقل أهمية عن أداء وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات التقليدية.
تتضمن نتائج اختبار Geekbench AI ثلاث درجات: الدقة الكاملة ونصف الدقة والدقة الكمية. وتقول شركة Primate Labs إن النتائج تتضمن أيضًا مقياسًا للدقة يقيم مدى قرب مخرجات عبء العمل من نتائج العالم الحقيقي، أي مدى دقة النموذج في أداء مهمته المقصودة.
حاليًا، تم إصدار Geekbench AI على أنظمة Windows وmacOS وLinux وAndroid وiOS، ويمكن للمستخدمين تنزيله وتجربته. ومع ذلك، لفهم كيفية ارتباط نتائج الاختبار هذه بأداء المهام الفعلي بشكل كامل، سنحتاج إلى مزيد من الوقت في اختبار الأجهزة المجهزة بقدرات الذكاء الاصطناعي الأصلية، مثل أجهزة كمبيوتر Copilot Plus والعديد من الهواتف الذكية الجديدة.
على عكس اختبارات معدل الإطارات أو وقت التحميل التقليدية، فإن ظهور Geekbench AI يعني أننا قد نحتاج إلى البدء في الاهتمام بمقاييس جديدة مثل دقة النص التنبؤي أو أداء محررات الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي. وهذا يعكس حقيقة أن تقنية الذكاء الاصطناعي تغير بشكل عميق الطريقة التي نقيم بها أداء الجهاز.
لا شك أن إطلاق Geekbench AI يوفر معيارًا جديدًا لتقييم قدرات الذكاء الاصطناعي للجهاز. ومع تزايد عدد الأجهزة التي تدمج وظائف الذكاء الاصطناعي، ستصبح أهمية أدوات الاختبار هذه بارزة بشكل متزايد. فهو لا يساعد المستهلكين على فهم أداء الذكاء الاصطناعي للأجهزة المختلفة ومقارنته بشكل أفضل فحسب، بل يوفر أيضًا لمصنعي الأجهزة مؤشرات مرجعية لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يجب علينا أيضًا أن ندرك أن اختبار أداء الذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله الأولى. إن كيفية ارتباط نتائج اختبار Geekbench AI بتجربة المستخدم الفعلية، وكيفية عكس أداء الجهاز بدقة في سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، تتطلب المزيد من المراقبة والتحقق.
وفي المستقبل، قد نشهد ظهور المزيد من أدوات اختبار أداء الذكاء الاصطناعي المشابهة، والتي ستقوم بتقييم قدرات الذكاء الاصطناعي للأجهزة من وجهات نظر مختلفة. يعكس هذا الاتجاه أيضًا أن تقنية الذكاء الاصطناعي أصبحت بُعدًا مهمًا في الحكم على أداء الأجهزة، وهو أمر لا يقل أهمية عن أداء وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات التقليدية.
بشكل عام، يمثل ظهور Geekbench AI تركيزًا متزايدًا على تقييم أداء الذكاء الاصطناعي، فهو يوفر أساسًا مرجعيًا مهمًا للمستهلكين والمصنعين، ولكنه يتطلب أيضًا تحسينًا مستمرًا ليعكس أداء الذكاء الاصطناعي الفعلي بشكل أفضل.