فتح Digest محرر مجانًا
تختار رولا خالاف ، محررة FT ، قصصها المفضلة في هذه النشرة الإخبارية الأسبوعية.
بالنسبة لصناعة التكنولوجيا التي تم تمييزها بسبب التقدم في الذكاء الاصطناعي ، فإن الفكرة القائلة بأن الروبوتات البشرية الكاملة ستبدو سرعان ما تبذل الأرض بالكاد.
تنبأ إيلون موسك مؤخرًا بسوق بقيمة 10 أمتار لـ Optimus ، محاولة تسلا لإنسان اصطناعي يمكنه الاستيلاء على الأعمال المنزلية الخاصة بك. وقال مدرب Nvidia Jensen Huang إن هذا سيكون “أكبر صناعة التكنولوجيا التي شهدها العالم على الإطلاق”.
وللحكم على زيادة الاستثمار في الشركات الناشئة الروبوت وفيضان من مقاطع الفيديو عبر الإنترنت من روبوتات ذات أرجلتين تعرض حركات إنسانية مثيرة للإعجاب ، فمن السهل أن تصدق مثل هذه الثورة في متناول اليد. إذا كانت نماذج اللغة الكبيرة يمكن أن تعالج مهام التفكير الصعبة ، فقد يبدو الأمر بسيطًا لزرع نموذج في روبوت وإعادة تدريبه للتنقل في العالم. تم حل المشكلة.
هذا يقلل بجدية من الصعوبات. بفضل عقود من الخيال العلمي ، “يفترض الكثير من الناس أن الذكاء الاصطناعى يجسد بطبيعته” ، كما يشير بيتر باريت ، مستثمر مشروع في ملعب Global. في الواقع ، فإن جلب الذكاء إلى العالم المادي هو قفزة أكبر بكثير.
سيتطلب طرقًا جديدة تمامًا لتدريب أدمغة الروبوت. عندما يتعلق الأمر بإحضار أنظمة الأجهزة المستقلة القوية والأشخاص إلى قربها ، فلن يكون هناك مجال لنوع “الهلوسة” التي تعرضها LLMs اليوم. وهذا لا يبدأ في خدش سطح العديد من المشكلات التي يحتاج صانعي الروبوت إلى التغلب عليها في بناء أنظمة الأجهزة المعقدة والتحكم فيها المصممة لمحاكاة جسم الإنسان.
من خلال رفع التوقعات حول التطبيق العملي للبشر الاصطناعي ، فإن صانعي الروبوت يجعلون الأمور أكثر صعوبة لأنفسهم أكثر مما يحتاجون إليه. كما أنهم يخاطرون في عداد المفقودين سوقًا قريبة من المدة والهامة جدًا والذي ينفتح على الروبوتات التي لا تملك ساقين أو تحاول أن تطرد البشرية بكل تعقيدها.
على جبهة الذكاء الاصطناعي ، تواجه شركات الروبوتات عدة عقبات تتجاوز أولئك الذين يواجهون صانعي LLM اليوم. على الرغم من أن خدمات مثل ChatGPT تستند إلى نماذج تم تدريبها إلى حد كبير على الإنترنت ، لا يوجد مجموعة من البيانات الجاهزة التي تصف العالم المادي.
أيضا ، تواجه الآلات التي تتفاعل مع العالم والتلاعب بالأشياء درجة أعلى بكثير من الصعوبة من الآلات المستقلة الأكثر بساطة مثل السيارات ذاتية القيادة. تحتاج المركبات فقط إلى التحرك عبر العالم دون ضرب أي شيء ؛ يجب أن يكون الروبوت قادرًا على تطبيق Touch لتحقيق حتى مهمته الأساسية.
هناك أيضًا مسألة “التخطيط” ، أو اتخاذ قرار في الوقت الفعلي على مسار العمل بناءً على طوفان من البيانات الحسية في العالم الحقيقي-واحدة من أصعب المشكلات في الروبوتات. قد تظهر السيارات بدون سائق أخيرًا في شوارع المدينة ، لكنهم استغرقوا سنوات أطول للوصول إلى هذه المرحلة مما توقعه معززات صناعة التكنولوجيا. تمثل الروبوتات درجة أعلى بكثير من الصعوبة.
في مؤتمر التكنولوجيا السنوي في وادي السيليكون هذا الأسبوع ، أخذت Nvidia بعض هذه القضايا وجهاً لوجه. تم تطوير نظام Cosmos الخاص به لإنشاء عوالم افتراضية يمكن استخدامها لتدريب أدمغة الروبوت – على الرغم من أنه من غير الواضح مدى هذه البيانات الاصطناعية في استبدال الشيء الحقيقي. كما قال صانع الرقائق إنه بدأ العمل على تطوير “محرك فيزياء” يمكن أن يساعد الروبوت على فهم خصائص العديد من الأشياء المختلفة التي قد تواجهها ، على سبيل المثال ، عن طريق التمييز بين الأشياء الصلبة والناعمة. يتم تنفيذ العمل على محرك الفيزياء إلى جانب ديزني وجوجل ديبميند – وهو محاذاة لمصالح الشركات التي تتحدث عن مزيج عن مزيج التكنولوجيا العميقة والخيال التي تقود ثورة الروبوت.
تقوم NVIDIA أيضًا بإطلاق نظام تشغيل الروبوت الناشئ كمشروع مفتوح المصدر ، وربما يرسم للمطورين الآخرين. قد يؤدي ذلك إلى تحريك الحقل إلى الأمام بشكل أسرع – على الرغم من أنه يمكن أن يؤدي إلى تهميش جهود العديد من الآخرين الذين اندفعوا إلى هذا المجال. لا يزال برنامج التطوير في المقدمة لا يزال بعيدًا عن إظهار النتائج الفعلية.
بدلاً من محاكاة الأشخاص ، قد يكون هناك المزيد من الفرص في إنشاء آلات مملّة للتعامل مع المهام الفردية أو العمل في بيئات مكيفة لاستخدامها ، مثل المستودعات والمصانع. وهي تشمل آلات مثل عربات المستودعات الآلية التي بنيت من قبل Mobust.ai ، وهي شركة ناشئة من تأليف رودني بروكس ، ومؤسس الشركة خلف نظافة الفراغ في Roomba وأستاذ سابق في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. لا تحتاج غسالة الطبق إلى أيدي وأذرع لتخفيف البشر من عمل روتيني منزلي شاق. يمكن أن يؤدي تطبيق أحدث منظمة العفو الدولية والأجهزة منخفضة التكلفة إلى موجة من الروبوتات المفيدة-حتى لو لم تبدو مثلنا.
