صانعو "أدمغة" الروبوتات يقولون إن الذكاء الاصطناعي المادي عالق في "عصر GPT-2"

يُعد الذكاء الاصطناعي المادي من أكثر قطاعات الاستثمار الجريء سخونة، مع شركات تجمع مليارات الدولارات لتطبيق الأدوات التي بنت نماذج اللغة الكبيرة على الروبوتات. وساعد هذا الحماس في تحقيق طرح عام أولي كبير لشركة Unitree، أكبر مصنّع روبوتات في الصين، الذي قيّم الشركة بـ66 مليار دولار بعد ظهورها في مؤشر ناسداك الصيني المكافئ - قبل أن تفقد الأسهم نحو نصف قيمتها هذا الأسبوع، حيث أشار المحللون إلى مشكلة مألوفة: رغم تحسّن القدرات الجسدية للروبوتات، إلا أنها لا تزال تفتقر إلى المعرفة اللازمة لأداء عمل يخلق قيمة بشكل موثوق.

وفي مؤتمر Actuate الأسبوع الماضي، وهو تجمّع لمطوري “أدمغة” الذكاء الاصطناعي للروبوتات تضاعف حجمه ثلاث مرات منذ عام 2023 ليصل إلى 1,500 حاضر، بحسب الجهة المنظِّمة Foxglove، كان الحماس واضحاً، وكذلك المخاطر الكامنة، التي جسّدها جناح لشركة Avala، وهي لاعب آخر في بنية الذكاء الاصطناعي المادي، يعد بحل “أزمة بيانات الروبوتات”. وتتمثل تلك الأزمة في نقص بيانات التدريب عالية الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي؛ إذ لا تزال محاولات بناء روبوتات معممة قادرة على أداء أي مهمة بعيدة المنال، ولم يحقق التعلم من طرف إلى طرف بعد منتجات موثوقة تجارياً لمهام محددة. ووصف Harry Mellsop، مؤسس Antioch، الذكاء الاصطناعي المادي بأنه في “عصر GPT-2” الخاص به - في إشارة إلى نموذج OpenAI الذي سبق ChatGPT - وقال إن هناك حاجة إلى مزيد من البيانات والحوسبة وأنظمة تدريب أفضل بالتعلم المعزز، خصوصاً معالجات رسومية (GPU) محسَّنة لتقنية تتبع الأشعة (ray tracing) المستخدمة في المحاكاة عالية الدقة.

وتُعد المركبات ذاتية القيادة الأكثر تقدماً، ويعود ذلك جزئياً إلى إمكانية جمع بيانات ذات صلة من السيارات التي يقودها بشر، ولأن تجنب الاصطدام هدف أسهل من التعامل مع البيئة المادية؛ ويأتي جزء كبير من أدوات بناء النماذج في هذا القطاع، بما في ذلك Foxglove نفسها، من شركات المركبات ذاتية القيادة. وقال Alex Kendall، الرئيس التنفيذي لشركة Wayve، إن من السابق لأوانه الالتزام بمنصة عتاد واحدة، لأن أجهزة الاستشعار والمكونات الأخرى تتطور بسرعة، وينبغي لأي نموذج عام حقاً أن يبقى محايداً تجاه العتاد؛ وقد أطلقت كل من Wayve وUber مختبرات روبوتات تراهن على أن أدواتها المشتقة من المركبات ذاتية القيادة يمكن أن تمتد إلى أشكال الروبوتات الشبيهة بالبشر. واختلف Théophile Gervet، رئيس ومؤسس مشارك في Genesis AI، التي جمعت جولة تمويل أولية بقيمة 105 ملايين دولار هذا العام، مع هذا الطرح، مجادلاً بأنه لا يزال مبكراً جداً في هذه الموجة لاستراتيجية تعتمد على “الدماغ” وحده، وأنه لا يزال هناك مجال لتصميم العتاد والذكاء الاصطناعي معاً. وتدخل شركات روبوتات تستهدف مهاماً محددة - مثل Gritt التي تبني مزارع طاقة شمسية، وAgility التي تنشر روبوتات صناعية، وBedrock التي تشغّل حفارات بشكل مستقل - إلى هذا المجال، بينما تظل الروبوتات الشبيهة بالبشر عامة الغرض حبيسة المختبرات إلى حد كبير. وقال Gervet: “لا يهتم أي عميل بروبوت عام الغرض يعمل بمعدل نجاح 80%. نرى الكثير من اللاعبين الآخرين يتجهون نحو الطابع العام، لكن لا قيمة تُقدَّم لأنه لا يوجد تركيز رأسي”.

وأعلنت Foxglove عن منتج جديد هذا الأسبوع، مبني على نموذج العالم مفتوح الأوزان Cosmos من Nvidia، يتيح للمهندسين البحث في بيانات بصرية وبيانات ليدار كثيفة باستخدام استعلامات باللغة الطبيعية لتسريع التقييم والمحاكاة. وحول موعد “لحظة ChatGPT” الخاصة بالذكاء الاصطناعي المادي، أشار Kendall إلى استقلالية ذاتية كاملة بتكلفة عتاد تقل عن 1,000 دولار في السيارة كمعيار له، بينما وصفها Gervet بأنها التلاعب الذي “يعمل ببساطة من الصندوق” بموثوقية تبلغ 80% أو أكثر تقريباً. وأبدى Adrian Macneil، الرئيس التنفيذي لـFoxglove، تشككاً أكبر في هذا الطرح برمته، مجادلاً بأن لحظة ChatGPT جاءت من توزيع فوري وواسع النطاق لا يمكن للمنتجات المادية تكراره، وأنه يفضّل أن تصل الروبوتات إلى “لحظة Apple II” - أي النقطة التي يمكن فيها للناس ببساطة شراء روبوت منزلي مفيد.

لماذا يهم

إذا كان الذكاء الاصطناعي المادي فعلاً في عصر GPT-2 الخاص به، فإن رأس المال المتدفق إلى الشركات الناشئة في الروبوتات الشبيهة بالبشر والنماذج الأساسية للروبوتات يراهن على قفزة - من عروض المختبرات إلى نشر موثوق وعام الغرض - لا تزال، بحسب المطورين أنفسهم، تحتاج إلى سنوات إضافية من البيانات والحوسبة.