ميتا تشتري القدرة، لا مجرد فريق صغير
استحوذت ميتا على شركة الروبوتات البشرية الناشئة Assured Robot Intelligence، أو ARI، في خطوة تعزز طموحاتها في مجال الروبوتات داخل وحدة الذكاء الاصطناعي Superintelligence Labs. وصفت الشركة ARI بأنها تعمل على حدود الذكاء الروبوتي، مع تركيز على مساعدة الروبوتات على فهم السلوك البشري والتنبؤ به والتكيف معه في البيئات المعقدة والديناميكية.
على السطح، تبدو الصفقة كاستحواذ مألوف على المواهب والتكنولوجيا. كانت ARI قد جمعت جولة تمويل أولية من AIX Ventures وكانت تبني نماذج أساسية للروبوتات البشرية موجهة لأعمال بدنية مثل الأعمال المنزلية. ويأتي مؤسسوها، Xiaolong Wang وLerrel Pinto، بخلفيات بحثية قوية على نحو غير معتاد، مع صلات بـ Nvidia وجامعة كاليفورنيا في سان دييغو وجامعة نيويورك ومشاريع روبوتية سابقة. وقالت ميتا إن الفريق سيساعدها في تصميم النماذج والقدرات المتقدمة للتحكم في الروبوتات والتعلم الذاتي والتحكم الكامل في الجسم للروبوتات البشرية.
لكن الإشارة الأكبر هي استراتيجية. فميتا لا تتوسع فقط في فئة منتج مجاورة أخرى. إنها تتماشى مع رؤية متنامية داخل أبحاث الذكاء الاصطناعي مفادها أن القفزة التالية في قدرات النماذج قد تتطلب التعلم في العالم المادي.
لماذا يهم الذكاء الاصطناعي المتجسد الآن
تُدرَّب النماذج المتقدمة الحالية بدرجة كبيرة على بيانات رقمية: النصوص والصور والصوت والفيديو. وقد أنتج هذا النهج نتائج لافتة، لكنه يملك أيضا حدودا. فالكفاءة البدنية والتفاعل السليم والقدرة على التكيف مع العالم الحقيقي لا تلتقطها بالكامل مجموعات التدريب المعتمدة على الشاشات. وتوفر الروبوتات البشرية طريقة لسد جزء من هذه الفجوة عبر تحويل الفعل والتغذية الراجعة والبيئة إلى إشارات تدريب.
تشير تغطية TechCrunch إلى أن كثيرا من خبراء الذكاء الاصطناعي يعتقدون الآن أن التقدم نحو الذكاء الاصطناعي العام قد يعتمد على التعلم من العالم الحقيقي. وسواء كان هذا المعلم المحدد هو الإطار الصحيح أم لا، فإن المنطق التجاري واضح. فالروبوتات القادرة على العمل في المنازل أو أماكن العمل أو المستودعات تحتاج إلى نماذج يمكنها التعميم تحت حالة عدم اليقين، والتعامل مع السلوك البشري، والتعلم المستمر من الاحتكاك بالعالم.
وهذا بالضبط هو المجال الذي استهدفته ARI. فإذا كانت ميتا تريد بناء أكثر من مجرد مساعدين محادثيين أو متعددين الوسائط، بل أنظمة قادرة على الفعل، فإن الروبوتات تصبح أكثر من مجرد مشروع جانبي. إنها تصبح ساحة تدريب لذكاء اصطناعي أكثر قدرة.
