تسعى شركة xAI المملوكة للملياردير إيلون ماسك إلى بناء نماذج عالمية للذكاء الاصطناعي لتلحق بمنافسيها مثل جوجل وميتا في تطوير أنظمة قادرة على التوجيه وتصميم بيئات مادية، وفق تقرير صحيفة فاينانشيال تايمز.
وأوضحت الصحيفة البريطانية أن الشركة الناشئة في سان فرانسيسكو استعانت خلال الصيف بمتخصصين من شركة Nvidia للعمل على نماذج ذكاء اصطناعي من الجيل التالي، مدربة على مقاطع فيديو وبيانات من الروبوتات لفهم العالم الحقيقي. ومن المتوقع أن تدفع هذه النماذج قدرات الذكاء الاصطناعي إلى أبعد من النماذج اللغوية الكبيرة التي تعتمد على النصوص وتدعم أدوات مثل ChatGPT وGrok من xAI.
وأشار شخصان مطلعان على خطط الشركة إلى أن الهدف من هذه النماذج هو تطبيقها في الألعاب لتوليد بيئات تفاعلية ثلاثية الأبعاد، كما يمكن استخدامها في أنظمة الذكاء الاصطناعي للروبوتات. واستقدمت الشركة الباحثين زيشان باتيل وإيثان هي من Nvidia، المتخصصين في النماذج العالمية، إذ كانت Nvidia رائدة في تطوير هذه التكنولوجيا من خلال منصتها Omniverse لإنشاء وإدارة عمليات المحاكاة.
تتوقع بعض شركات التكنولوجيا أن النماذج العالمية قد تفتح المجال لاستخدامات الذكاء الاصطناعي في منتجات مادية مثل الروبوتات الشبيهة بالبشر، وتتجاوز حدود البرمجيات التقليدية وأجهزة الكمبيوتر. وقالت Nvidia الشهر الماضي إن السوق المحتملة لهذه النماذج قد تكون بحجم الاقتصاد العالمي تقريباً.
وأكد ماسك في منشور على منصة إكس المملوكة له أن مجموعة xAI ستطلق لعبة رائعة من إنتاج الذكاء الاصطناعي قبل نهاية العام المقبل، مؤكداً الهدف الذي حدده العام الماضي. كما أطلقت الشركة مؤخراً أحدث نموذج لتوليد الصور والفيديو، موضحاً أنه يحتوي على ترقيات كبيرة وهو متاح للاستخدام المجاني.
وتتيح نماذج توليد الفيديو الحالية مثل نموذج Sora من OpenAI إنتاج إطارات الفيديو بالاعتماد على التنبؤ بالأنماط من بيانات التدريب، لكن النماذج العالمية ستكون أكثر تقدماً، إذ ستفهم الفيزياء وتفاعل الأجسام في بيئات مختلفة بشكل آني.
وتسعى الشركة أيضاً لتوسيع فريقها التقني من خلال توظيف خبراء في توليد الصور والفيديو للانضمام إلى فريق أومني الذي يركز على خلق تجارب ذكاء اصطناعي سحرية تتجاوز النصوص لتوليد محتوى متعدد الوسائط يشمل الصورة والفيديو والصوت.
ويواصل ماسك متابعة تقدم مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل جوجل وميتا التي تعمل أيضاً على تطوير نماذج عالمية، إلا أن التحدي يبقى كبيراً من حيث جمع بيانات كافية لمحاكاة العالم الحقيقي وتدريب هذه النماذج المعقدة، وهو أمر يتطلب وقتاً وتكاليف ضخمة.
إرسال تعليق