هل تجربة روبوتات المحادثة قادمة إلى عالم الروبوتات؟ شركة ناشئة تعتمد على ألعاب الفيديو

هل نحن على أعتاب 'لحظة ChatGPT' في عالم الروبوتات؟

لطالما كان بناء نماذج متخصصة للتعلم الآلي لكل مهمة على حدة، مع الاعتماد على كميات هائلة من البيانات الخاصة بكل مجال، هو النهج السائد. إلا أن ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي التأسيسية، مثل سلسلة GPT من OpenAI، قد غيّر هذا المشهد جذرياً. فاليوم، تعتمد معظم الشركات على هذه النماذج العامة وتعمل على تخصيصها أو توجيهها لتلبية احتياجاتها المحددة.

من هذا المنطلق، يرى بيم دي ويت، الرئيس التنفيذي لشركة General Intuition، أن الذكاء الاصطناعي المجسد (Embodied AI) سيسير على نفس المنوال. بدلاً من تكريس الجهود والموارد لجمع مجموعات بيانات واقعية ضخمة لبناء نماذج روبوتات متخصصة، يدعو دي ويت الصناعة إلى التركيز على تطوير جودة البيانات لإنتاج نماذج أساسية قادرة على نقل البديهة فيما يتعلق بالحركة والتفاعل عبر بيئات متعددة.

الابتكار في بيانات الألعاب: مفتاح لتطوير نماذج تأسيسية للروبوتات

يشير دي ويت إلى أن الكثير من العمل الحالي في مجال الروبوتات يركز على تطبيقات وبيئات وروبوتات فردية، وأن هذا العمل سيصبح قريباً زائداً عن الحاجة بفضل ظهور نماذج عامة مثل تلك التي طورتها General Intuition.

ويوضح قائلاً: "إن تعميم النموذج بحد ذاته هو المنتج. حقيقة امتلاكه لمستوى أساسي من الإدراك المكاني والزماني ستجعل الناس يتوقفون عن جمع مئات الآلاف أو الملايين من ساعات البيانات الواقعية. لأن الحقيقة هي، أنك تحتاج فقط لبضع دقائق."

استثمار ضخم ونتائج واعدة

قامت General Intuition بتطوير نموذجها الأساسي الخاص بعد تدريبه على ملايين الساعات من بيانات ألعاب الفيديو، بما في ذلك تفاصيل تفاعلات المستخدم مثل الضغط على أزرار وحدة التحكم. ويؤمن كل من دي ويت والمستثمر الرئيسي في الشركة، فينود خوسلا، بأن هذه البيانات الحركية هي المفتاح لتطوير بديهة شبيهة بالبشر للإدراك المكاني والزماني.

وقد نجحت الشركة مؤخراً في جمع 320 مليون دولار بتقييم بلغ 2.3 مليار دولار، مدفوعة بهذه النظرية. وقد أثبت نموذجها الحالي قدرته على لعب ألعاب الفيديو لساعات، بالإضافة إلى تشغيل روبوت رباعي الأرجل بعد تدريبه على ثماني دقائق فقط من بيانات الروبوتات الواقعية.

رؤية مستقبلية

لا تهدف General Intuition إلى بناء الروبوتات بنفسها، بل تسعى لتكون النموذج الأساسي للذكاء الاصطناعي المجسد، وهو أساس يمكن لشركات الروبوتات الأخرى البناء عليه لآلاتها الخاصة. وكما لخصها دي ويت: "لن نبني شركة سيارات ذاتية القيادة. سنجعل الأمر أسهل بعشر مرات للشخص التالي لبناء شركة سيارات ذاتية القيادة."

يمثل هذا النهج تحديًا للوضع الراهن في صناعة الروبوتات، ويفتح الباب أمام مستقبل أكثر كفاءة وابتكارًا في مجال الذكاء الاصطناعي المجسد.