نموذج عالم 1X: كيف يتعلم الروبوت في عالم افتراضي قبل دخول منزلك
هل تساءلت يومًا كيف تُعلّم روبوتًا بشريًا بقيمة ملايين الدولارات ألا يخلط بين قطتك وكرة الغبار؟ أو كيف يتعلم فتح برطمان مخللات عنيد دون أن يقتلع باب الخزانة من مفصلاته؟ قد تقضي عمرًا بأكمله تدعه يتدرب في العالم الحقيقي، لتجمع سجلًا هزليًا (ومكلفًا) من الأخطاء.
أو، إذا كنت شركة الروبوتات 1X، فأنت ببساطة تبني “ماتريكس” لروبوتاتك.
كشفت شركة 1X اليوم عن نموذج عالم 1X (1XWM)، وهو ذكاء اصطناعي ثوري يعمل كجسر بين عالم الذرات وعالم البتات. إنه محاكي عالي الدقة يمكنه التنبؤ بالمستقبل، مما يسمح لروبوتات NEO البشرية بالتدرب والفشل والتعلم في ملعب رقمي قبل أن تخطو خطوة واحدة في منزلك.
هذا ليس مجرد محرك ألعاب فيديو آخر. إنه كرة بلورية للروبوتات، ومن المقرر أن يحل إحدى أكبر نقاط الاختناق في إنشاء روبوتات مستقلة حقًا.
المشكلة: اختبار الواقع أمر مؤلم
الهدف النهائي لشركة 1X هو نشر روبوتات NEO في أكثر البيئات فوضى يمكن تخيلها: منازلنا. مكان تختفي فيه مفاتيح السيارة بشكل غامض، ويعاد ترتيب الأثاث على هوى، وذلك الغطاء المحدد لعلبة تابروير مفقود منذ عام ٢٠١٩.
اختبار برمجة الروبوت (أو “سياسته”) لكل سيناريو محتمل أمر مستحيل فعليًا. لا يمكنك محاكاة مليون مطبخ مختلف مزدحم. كما تقول 1X، “التقييم الفعلي لكل سياسة… سيستغرق عدة أعمار.”
1XWM: كرة بلورية رقمية للروبوتات
نموذج عالم 1X هو الحل. يأخذ نقطة بداية حقيقية - بضع إطارات فيديو لغرفة - ثم يتنبأ بما سيحدث بعد ذلك بناءً على الإجراءات المحددة للروبوت.
وهنا الفرق الحاسم عن الذكاء الاصطناعي النموذجي “للنص إلى فيديو”: 1XWM قابل للتحكم بالإجراءات. أنت لا تعطيه توجيهًا غامضًا مثل “نظف المنضدة.” بل تغذيه بمسار الإجراء الدقيق منخفض المستوى من الروبوت - الزوايا الدقيقة لمفاصله، وسرعة ذراعه، وقوة قبضته. ثم يحاكي النموذج العواقب، وصولاً إلى فيزياء قطعة قماش تمسح سطحًا أو باب يتأرجح على مفصلاته.
النتائج مذهلة. يمكن للنموذج إنشاء مستقبلات متعددة ومتميزة من نفس نقطة البداية، موضحًا ما يحدث إذا أمسك NEO كوبًا مقابل، على سبيل المثال، عزف جيتار خيالي. هذا يسمح لشركة 1X بإجراء ملايين التجارب في جزء من الوقت، واختبار ذكائها الاصطناعي دون تحريك شيء واحد في العالم الحقيقي.
تبسيط المصطلحات: دليل سريع
هل تشعر كأنك تناولت الحبة الحمراء؟ دعنا نشرح المصطلحات الرئيسية.
ما هو “نموذج العالم”؟ فكر فيه كخيال داخلي للذكاء الاصطناعي. إنه محاكاة لكيفية عمل العالم، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتنبؤ “بما سيحدث بعد ذلك” إذا قام بإجراء معين. إنه الفرق بين التعلم بالتجربة والخطأ والتفكير في العواقب أولاً.
ما هي “سياسة الروبوت”؟ ببساطة، إنها دماغ الروبوت أو استراتيجية اتخاذ القرار. إنها مجموعة معقدة من القواعد التي تخبر الروبوت بالإجراء الذي يجب اتخاذه بناءً على ما يراه ويسمعه ويشعر به. يُستخدم نموذج العالم لتقييم أي “سياسة” هي الأفضل بسرعة.
ماذا يعني “قابل للتحكم بالإجراءات”؟ يعني أن المحاكاة تسترشد بحركات الروبوت الدقيقة تمامًا، وليس بأمر نصي عام. هذا أمر حيوي لمحاكاة الفيزياء بواقعية. يحتاج النموذج إلى معرفة ما إذا كان الروبوت يحاول دفع باب أو سحبه.
ما هو “الإحساس الذاتي”؟ إنه إحساس الروبوت بجسده. يعرف أين أطرافه، وكيف تزوّت مفاصله، وكيف يتحرك في الفضاء دون الحاجة إلى “رؤية” نفسه. إنه حاسة اللمس والتوازن البشرية، ولكن للروبوت. وجدت 1X أن السياسات التي تستخدم الإحساس الذاتي تؤدي بشكل أفضل بكثير.
ما هي “السيناريوهات المضادة للواقع”؟ هذه سيناريوهات “ماذا لو”. يمكن لنموذج العالم أن يأخذ موقفًا فشل فيه الروبوت في العالم الحقيقي ويحاكي ما كان سيحدث لو اتخذ إجراءً مختلفًا. إنه أشبه بآلة زمن لتدريب الروبوت.
من التدريب الافتراضي إلى الذكاء الواقعي
إذًا، هل كل هذا التخيل الرقمي يصنع روبوتًا أفضل فعلاً؟ وفقًا لشركة 1X، الإجابة هي نعم بشكل قاطع.
هناك ارتباط قوي بين تنبؤات نموذج العالم ونتائج العالم الحقيقي. عندما تنبأ المحاكي بأن إصدارًا واحدًا من الذكاء الاصطناعي سيكون أفضل في مهمة من آخر، أثبتت التقييمات في العالم الحقيقي صحة ذلك. حلقة التغذية الراجعة الفورية هذه ثورية، مما يتيح لهم:
- اختيار أفضل العقول: اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الأفضل أداءً بسرعة من تشغيل تدريبي، دون اختبارات فعلية طويلة.
- التعلم من الأخطاء: تنظيم مجموعات بيانات من حالات الفشل في العالم الحقيقي واستخدام النموذج لاستكشاف ما كان يجب أن يفعله الروبوت بشكل مختلف.
- توسيع نطاق التعلم: كلما رأى النموذج المزيد من البيانات، أصبح أكثر ذكاءً. يمكنه حتى نقل المعرفة من مهمة إلى أخرى - فتحسين التعامل مع رف يساعده على فهم آلة ألعاب.
بالطبع، ليس مثاليًا. تتسم 1X بالشفافية بشأن محدودياته. يكافح النموذج حاليًا لمحاكاة التفاعلات مع الأشياء التي لم يرها من قبل. ولكن مع نمو حجم بيانات التدريب، من المتوقع أن تتقلص هذه “فجوة الخيال”.
المستقبل اصطناعي
الهدف النهائي لشركة 1X هائل. يعتقدون أن نموذج عالم متقدم بما فيه الكفاية يمكن أن يولد بيانات اصطناعية لا يمكن تمييزها عن بيانات العالم الحقيقي.
عندما يحدث ذلك، قد تختفي نقطة الاختناق في البيانات التي أعاقت الروبوتات لعقود. لم تعد بحاجة إلى قضاء سنوات في جمع البيانات؛ يمكنك إنشاء سيناريوهات تدريب لا حصر لها ومصممة خصيصًا داخل النموذج.
كما يقول فريق 1X، “البيانات والتقييمات هي حجر الزاوية في حل الاستقلالية، و1XWM يوفر مسارًا موحدًا لمعالجة كلا التحديين.”
إنها رؤية جريئة: مستقبل حيث يتم تدريب الروبوتات البشرية ليس فقط في العالم الحقيقي، بل في عالم رقمي خاص بها - ماتريكس يعدها لعالمنا. وكالعادة، ستكون مجلة RoboHorizon هنا للإبلاغ عن كيفية تحول هذا المستقبل المحاكى إلى واقعنا.
