در این محیط پرفشار، هر تصمیم با دقت فراوان اتخاذ می‌شود و برنامه‌ریزی‌ها مسیری روشن و قابل پیش‌بینی را دنبال می‌کنند. وقوع اتفاقات غیرمترقبه در این فضا، بیشتر یک استثنا محسوب می‌شود تا یک قاعده.
از سوی دیگر، زیرساخت‌های به‌روز و پایدار، ستون فقرات توسعه هوش مصنوعی به شمار می‌روند. زمانی که متخصصان به ابزارها، سرویس‌های ابری و پلتفرم‌های مطمئن و همیشه در دسترس مجهز باشند، می‌توانند تمام تمرکز خود را بر حل مسائل اصلی معطوف کنند؛ نه اینکه انرژی‌شان صرف دست‌وپنجه نرم کردن با محدودیت‌ها، اختلالات یا عدم سازگاری‌های فنی شود.
داده؛ حلقه گمشده هوش مصنوعی در ایران
یکی از مهم‌ترین موانع بر سر راه رشد پروژه‌های هوش مصنوعی در ایران، کمبود دسترسی به داده‌های باز، باکیفیت و قابل اعتماد است. بسیاری از شرکت‌های داخلی تمایلی به اشتراک‌گذاری اطلاعات خود، حتی به‌صورت رمزگذاری‌شده، با پژوهشگران یا توسعه‌دهندگان ندارند؛ رویکردی که در اکوسیستم‌های فناوری پیشرفته جهانی کاملاً برعکس بوده و به اشتراک‌گذاری داده‌ها به‌عنوان یک رویه معمول پذیرفته شده است.
چالش تنها به میزان داده‌ها محدود نمی‌شود؛ کیفیت داده‌های موجود نیز با ایراداتی جدی مواجه است. به‌عنوان مثال، در یکی از مجموعه داده‌های معروف در حوزه پردازش زبان فارسی، حدود یک درصد از برچسب‌ها با خطا همراه هستند. شاید این رقم در ابتدا ناچیز به نظر برسد، اما وقتی مدل‌های هوش مصنوعی با دقت ۹۸ درصد روی همین داده‌ها آموزش می‌بینند، همان یک درصد خطا می‌تواند اعتبار کل ارزیابی را زیر سؤال برده و مسیر توسعه را به بیراهه بکشاند.
پردازنده‌های گرافیکی و خدمات ابری؛ موتور محرک مدل‌های نوین
نبود پردازنده‌های گرافیکی پیشرفته (GPU) و دسترسی محدود به سرویس‌های ابری، از عوامل اصلی است که مهاجرت متخصصان هوش مصنوعی را از ایران تسریع می‌کند. هر روز شاهد ظهور مدل‌های نوین در حوزه‌هایی نظیر مدل‌های زبانی تا بینایی ماشین هستیم و بدون قدرت پردازشی کافی، شکاف فناوری ایران با جریان جهانی به‌سرعت در حال افزایش است.
در چنین وضعیتی، حتی با وجود دانش فنی بالا، عدم دسترسی به زیرساخت‌های محاسباتی قدرتمند، عملاً امکان رقابت را از بین می‌برد. این معضل برای بسیاری از فعالان حوزه هوش مصنوعی، تصمیم به مهاجرت را از یک انتخاب شخصی به یک ضرورت حرفه‌ای تبدیل کرده است.
*یادداشت از یک مهندس یادگیری ماشین
