أغلب الكلام عن إضافة تعلّم الآلة لمنتج بيبدأ من الموديل. وعمليًا الموديل هو الحتة اللي تقدر تغيّرها بعدين. القرار اللي بيشكّل النظام كله — التكلفة والخصوصية والسلوك من غير شبكة، وحتى هل الميزة أصلًا ممكنة — هو الاستدلال بيحصل فين.
فيه تلات إجابات صريحة، وواحدة منهم "في مكان ولا حتة".
الاختيار الأول: على الجهاز
الموديل بيشتغل على الموبايل. ومفيش حاجة بتسيب الجهاز غير النتيجة.
وده الاختيار الصح لما المدخل يكون تقيل وحساس في نفس الوقت — والفيديو الاتنين. في منصة اللياقة اللي بنيناها، تحليل الحركة والأوضاع بيشتغل على الجهاز بـ Google ML Kit. بثّ فيديو التمرين لسيرفر عشان تصحيح الأداء كان هيبقى مكلف بالدقيقة، وكان هيحط لقطات كاميرا لناس بتتمرن على بنية تحتية بتاعة حد تاني، وكان هيقع بالظبط في المكان اللي المفروض يشتغل فيه: على واي-فاي الجيم.
وتشغيله على الموبايل بيغيّر التلاتة مرة واحدة. مفيش رحلة رايح جاي، فمفيش تأخير تداريه ولا فاتورة بتكبر مع كل طلب. والباك-إند عمره ما بيستلم غير النتايج.
بس التكلفة حقيقية: حجم الموديل بيأثر على حجم التطبيق، والموبايلات القديمة أبطأ، وتحديث الموديل معناه إصدار جديد من التطبيق. الاستدلال على الجهاز ممتاز لما المدخل تقيل والموديل مستقر — مش لما الموديل بيتغير كل أسبوع.
الاختيار التاني: خدمة جنب خدمتك
الموديل بيشتغل كخدمة مستقلة، جنب التطبيق، بتستهلك تدفق وبترفع أحداث.
في منصة سلامة الحجاج اللي بنيناها، السوارات بتبث المؤشرات الحيوية على طابور رسايل، وخدمة Python مشتركة في التدفق ده بتطبّق قواعد صريحة وكشف شذوذ. ولما حاجة تبان مش طبيعية، بترفع تنبيه في نفس الخط اللي كل التنبيهات التانية ماشية فيه.
والنقطة البنيوية هنا إن الموديل مشترك في التدفق، مش خطوة جوه طلب. يعني ممكن يكون بطيء أو يترستارت أو يتحسّن من غير ما مسار الاستقبال يفرق معاه. وعشان بينشر نفس نوع الحدث زي أي حاجة تانية، تنبيه الشذوذ بيمشي في نفس دورة الحياة — اتسلّم، اتصعّد، اتأكد عليه — زي ضغطة زرار الاستغاثة بالظبط. تعلّم الآلة مابياخدش مسار خاص بيه بباجات خاصة بيه.
ونفس النظام بيوضّح الاقتران اللي بنمشي عليه افتراضيًا: موديلات متعلمة جنب قواعد صريحة. القواعد مقروءة وقابلة للاختبار، فلما القرار يفرق، السلوك بيتشرح مش بيتخمّن.
الاختيار التالت: ماتعملهاش
الإجابة التالتة هي اللي تستاهل الحماية. قاعدة تقدر تقراها وتختبرها أحسن من موديل مش فاهمه.
لو المنطق هو "نبّه لما النبض يعدي الخط ده"، ده حد فاصل، ولبسه شكل موديل بيضيف بيانات تدريب وانحراف ومراقبة وعدم قابلية للتفسير مقابل لا حاجة. وعشان كده مشاريع الذكاء الاصطناعي عندنا بتبدأ بتقييم قصير: هل الموديل هو الأداة الصح أصلًا، قبل ما نلتزم بأي بناء — وإن الإجابة تبقى "لأ" دي نتيجة صحيحة للتقييم.
الأسئلة اللي بتقرر فعلًا
قبل اختيار المعمارية، أربع إجابات بتحدد أغلبها:
- هل المدخل الخام ينفع يسيب الجهاز، قانونيًا وأخلاقيًا؟ فيديو لناس، وقراءات طبية، وصور بطاقات — غالبًا لأ.
- بيكلف كام لكل طلب على حجم حقيقي؟ السعر اللي مالوش لازمة في الديمو بيبقى بند في الميزانية عند عشر آلاف مستخدم في اليوم.
- يحصل إيه من غير شبكة؟ لو الميزة لازم تشتغل في مخزن أو على طريق حج، الاستدلال على السيرفر مش ميزة — ده انقطاع مستني ميعاده.
- الموديل هيتغير كل قد إيه؟ التغيير المتكرر بيرجّح خدمة تقدر تعيد نشرها؛ والموديل المستقر بيرجّح الجهاز.
جاوب على الأربعة دول والمعمارية بتبقى شبه متقررة. وفي كل الأحوال الموديل مكوّن واحد جوه نظام لازم يفضل صحيح ومُراقَب وقابل للصيانة — وهي الحتة اللي بتعيش أطول من أي موديل بعينه.