تعليم الروبوت وظيفة جديدة بات يستغرق ساعات لا أشهراً

بناء روبوت مفيد كان دائماً يتطلب جزأين مكلفَين: الآلة المادية والبرنامج الذي يُشغّلها. وكان على ذلك البرنامج أن يُكتب من الصفر تقريباً لكل روبوت جديد، وهو مسار كان يستغرق أشهراً. أطلقت Google DeepMind في 30 يوليو نظام Gemini Robotics 2، وهذا يغيّر كل شيء جذرياً. النظام هو ذكاء اصطناعي واحد يعمل على أي جسم روبوت — ويتعلّم جسماً جديداً في غضون ساعات قليلة.

في الواقع، ثلاثة نماذج تعمل معاً. أحدها يتولى التخطيط عالي المستوى ويقرر ما يجب على الروبوت فعله بعد ذلك. وآخر يترجم تلك الخطط إلى حركات دقيقة، محافظاً على توازن الروبوت من رأسه إلى قدميه. ونسخة ثالثة تعمل بالكامل على الحاسوب المدمج في الروبوت دون الحاجة إلى إنترنت. إذا سارت الأمور بشكل خاطئ في منتصف المهمة، يعود الروبوت إلى آخر خطوة صحيحة ويحاول مجدداً من هناك، وحده دون تدخل بشري.

النتائج حتى الآن متفاوتة لكنها حقيقية. خلع مصباح كهربائي — مهمة تستلزم تنسيقاً بين الأصابع والمعصم والكوع وتوازن الجسم بالكامل — نجحت بنسبة نجاح 92٪. وأما ربط كيس القمامة فقد نجح في 44٪ من الحالات. ليست أرقاماً مثالية، لكنها تمثل قفزة واضحة عما كانت عليه هذه التقنية قبل عام.

أهم تغيير لمن يشترون أنظمة روبوتية أو يبنونها هو السرعة التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينتقل بها إلى أجهزة جديدة. التدريب يستغرق ساعات فقط وأقل من 200 مثال، لا أشهراً من الهندسة المخصصة. تقدّم Google الدماغ الذكي؛ فيما يوفّر شركاء الأجهزة مثل Boston Dynamics وApptronik أجسام الروبوتات. هذا الفصل مهم: ادخل بأجهزة جديدة وشغّلها في اليوم ذاته. إن كنت تقيّم أنظمة روبوتية الآن، اسأل مورّدك كم يستغرق إعادة التدريب على آلة جديدة — هذا الرقم أصبح للتو الأهم.