أخبار ar.wedoany.com، أكملت شركة General Intuition، وهي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مقرها نيويورك، جولة تمويل بقيمة 320 مليون دولار، لتصل قيمتها بعد الاستثمار إلى 2.3 مليار دولار. انبثقت الشركة عن منصة الألعاب Medal TV، ولا يتجه تدريبها نحو توسيع نصوص البيانات اللغوية، بل يستخدم مقاطع فيديو الألعاب، وعمليات اللاعبين، وبيانات التفاعل مع البيئات الافتراضية لبناء نموذج عالمي قادر على فهم الزمان والمكان.
يستهدف النهج التقني لشركة General Intuition مواطن القصور في نماذج اللغات الكبيرة فيما يتعلق بفهم العالم المادي. نماذج مثل ChatGPT وClaude بارعة في توليد النصوص، والبرمجة، والاستدلال، والإجابة عن الأسئلة المعرفية، لكنها تتعلم بشكل أساسي من البيانات اللغوية والبيانات الثابتة متعددة الوسائط. ولا تزال تفتقر إلى قدرة مستقرة كافية على نمذجة الزمان والمكان فيما يتعلق بكيفية تحرك الأشياء، وكيفية تجنب الشخصيات للعقبات، وكيف تؤدي الأفعال إلى نتائج، وكيف تتغير البيئة بمرور الوقت. تكمن القيمة الخاصة لبيانات الألعاب في أنها تحتوي بطبيعتها على سلسلة متصلة من "الفعل - رد الفعل - التغير البيئي": فحركات اللاعبين، وقفزاتهم، واستداراتهم، وتصويبهم، وتسلقهم، وتفاديهم، واصطدامهم، كلها تنتج نتائج قابلة للتحقق في المشهد. يمكن للنموذج أن يتعلم من هذه المقاطع المتصلة عن الجدران، والظلال، والحدود المكانية، واختيار المسار، وزاوية رؤية الشخصية، وعواقب الأفعال، بدلاً من فهم "العالم المادي" فقط من خلال الأوصاف النصية. تستخدم General Intuition بيانات الألعاب هذه كمواد أساسية لتدريب النموذج العالمي، على أمل تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من اكتساب قدرات أقوى في الاستدلال المكاني، والحكم السببي، والتنبؤ بالبيئات الديناميكية.
تشمل الجهات المستثمرة في جولة التمويل هذه كلًا من Coatue، وإريك شميدت، بالإضافة إلى باحثين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وGoogle DeepMind. كما شاركت جهات استثمارية مرتبطة بجيف بيزوس في هذه الشركة. ستُستخدم الأموال لتوسيع القدرات الحاسوبية، وتدريب نسخ جديدة من النموذج، والدفع نحو فتح واجهة برمجة التطبيقات (API).
النموذج العالمي لا يقتصر على توليد مشاهد اللعبة ببساطة. تسعى General Intuition إلى تدريب نظام ذكي قادر على فهم حالة البيئة، والتنبؤ بالتغيرات التالية، والتمييز بين "الذات" و"البيئة الخارجية". بالنسبة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، هذه القدرات بالغة الأهمية: فالروبوتات، والطائرات بدون طيار، والمركبات ذاتية القيادة، والعوامل الذكية الصناعية لا يمكنها فقط الإجابة عن الأسئلة، بل يجب أن تعرف موقعها في الفضاء، وما الذي ستغيره أفعالها، وكيف تؤثر العوائق على المسار، وما إذا كان الهدف المستهدف قابلاً للوصول، وما إذا كانت العمليات المتتالية تحمل مخاطر. على الرغم من أن بيئات الألعاب هي بيئات افتراضية، إلا أنها توفر كميات هائلة من البيانات الديناميكية منخفضة التكلفة والقابلة للتكرار والموسومة بالأفعال، مما يجعلها مناسبة لتدريب التمثيلات الداخلية للنموذج للمكان والزمان.
كان الرئيس التنفيذي لشركة General Intuition، بيم دي ويت، قد أسس سابقًا منصة Medal TV، التي جمعت قاعدة بيانات ضخمة من مقاطع الألعاب التي رفعها اللاعبون. بعد انفصال الشركة عن Medal TV، تحول أصولها الأساسية من مجتمع محتوى الألعاب إلى البنية التحتية لتدريب البيانات من الألعاب. تطلق الشركة داخليًا على بيئة تدريب النموذج العالمي اسم "gym"، أي ساحة تدريب تتعلم فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي قوانين الحركة من خلال سلوكيات الألعاب والتغيرات البيئية الهائلة. أما المنتج النهائي الذي قد يُقدم للخارج فهو نموذج عامل ذكي قادر على اتخاذ الإجراءات.
يطرح هذا المسار أيضًا مسألة حدود التطبيق. قد يُستخدم نموذج General Intuition في المستقبل في سيناريوهات الطائرات بدون طيار، والروبوتات، والبحث والإنقاذ، والدفاع. وبمجرد دخول هذه القدرات إلى أنظمة عالية المخاطر، لن تقتصر المسألة على تدريب بيانات الألعاب فحسب، بل ستشمل أيضًا قيود الاستخدام، ومراجعة النشر، وسلامة النموذج، والتقييم الأخلاقي. المهمة الرئيسية الحالية للشركة هي تحويل القوانين الزمانية والمكانية من بيانات الألعاب إلى قدرات نموذجية قابلة للنقل إلى البيئات الحقيقية، وإثبات أن هذا النوع من النماذج لا يقتصر على السيناريوهات الافتراضية فحسب، بل يمكنه أيضًا خدمة الإدراك والتنبؤ وتخطيط الحركة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي.
