ابتكار الروبوتات المنزلية يفتح آفاق جديدة للعمل

مقدمة حول الروبوتات الشبيهة بالبشر

-لقد خلق حلم نشر الروبوتات الشبيهة بالبشر في كل منزل نوعًا جديدًا من الوظائف. المتطلبات الوحيدة هي حزام رأس وهاتف ذكي وقائمة بالأعمال المنزلية.

فمع تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت الروبوتات الشبيهة بالبشر أحدث جبهة في سباق الهيمنة على التكنولوجيا المتقدمة. ويطرح صانعو الروبوتات سلسلة متوالية من النماذج الجديدة التي يمكنها المشي والرقص والقتال بخفة حركة متزايدة.

أهمية البيانات الذاتية في تطوير الروبوتات

لكن الهدف الأساسي في هذه الصناعة المزدهرة روبوت للأغراض العامة يمكنه العمل في المتاجر والمكاتب والمنازل يحتاج إلى كم هائل من البيانات لتعلم كيفية استبدال البشر بأمان وفعالية. وعلى نحو متزايد، يتم إنشاء هذه البيانات بشكل متزايد من قبل أشخاص يسجلون أنفسهم وهم يقومون بمهام منزلية عادية.

وقد أدى ذلك إلى خلق رغبة كبيرة للحصول على لقطات من الشخص الأول يمكن استخدامها لتدريب الروبوتات، والمعروفة أيضًا باسم "البيانات الذاتية" أو "البيانات البشرية". على مدى الأشهر العديدة الماضية، تدخلت الشركات الناشئة لتلبية هذا الطلب من خلال جمع مقاطع الفيديو من آلاف العمال المتعاقدين حول العالم وتعليقها.

"قال آريان صادقي، نائب رئيس بيانات الروبوتات في شركة Micro1، التي بدأت في توظيف جيشها الخاص من مصوري الفيديو عن بُعد العام الماضي: "التصنيع، ومستودعات المصانع، وتجارة التجزئة، ودور رعاية المسنين، والمستشفيات ستحتاج إلى هذا النوع من البيانات في كل بيئة على حدة، وذلك لأن الحركات مختلفة.

كيف يتم جمع البيانات من المهام المنزلية

يتلقى كل شخص غطاء رأس لتثبيت الكاميرا وتعليمات التصوير وقائمة بالمهام مثل الطهي والتنظيف والبستنة والعناية بالحيوانات الأليفة. ومن المتوقع أن يتناوب العاملون بين المهام وإرسال ما لا يقل عن 10 ساعات من الفيديو كل أسبوع.

وبينما تتمحور اللقطات حالياً حول الأعمال المنزلية، قال صادقي إن الشركة تشجع المتعاقدين على تجربة ما يصورونه، في حال كان بإمكانها في نهاية المطاف مساعدة الروبوتات على التكيف بسرعة أكبر مع البيئات والمسؤوليات الجديدة.

وقال صادقي: "الشيء الذي نقوله لهم هو: "إذا كنت تعتقد أنك تريد أن يقوم الروبوت بذلك نيابة عنك، فقم بتسجيله".

Loading image...

البيانات المطلوبة لتدريب الروبوتات

على الرغم من أن شركة Micro1 يقع مقرها في بالو ألتو بكاليفورنيا، إلا أن لديها حوالي 4000 "روبوتات عامة" في منازل مختلفة في 71 بلداً، يرسلون للشركة أكثر من 160 ألف ساعة من الفيديو كل شهر. وقال صادقي إن هذا ليس كافياً على الإطلاق.

وقال: "ربما تحتاج إلى مليارات الساعات". "لم نصل حتى إلى التفاعلات البشرية. هذه مجرد أعمال منزلية بسيطة."

وقال إن الطلب المتزايد على البيانات في مجال الروبوتات يعكس المسار المبكر لـ ChatGPT وروبوتات الدردشة الآلية الأخرى التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. تستخدم ChatGPT، التي تم تدريبها على مئات المليارات من الكلمات التي تم جمعها من الإنترنت، ما تعلمته عن أنماط النصوص لتوليد الردود الأكثر احتمالاً على مطالبات المستخدم.

بعد النص، تطورت نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد صور ومقاطع فيديو مخصصة عند الطلب بالاعتماد على المحتوى المتاح بسهولة على الإنترنت. لكن مطوري الروبوتات يحتاجون إلى مجموعة أكثر تحديداً من بيانات التدريب، ويفتقرون إلى نفس النوع من المكتبة الفورية التي كانت توفرها الإنترنت سابقاً.

نمو صناعة جمع البيانات ووضع العلامات

وقد أصبح هذا الأمر فرصة بمليارات الدولارات للشركات الناشئة مثل Micro1، التي تقوم أيضاً بوضع تعليقات توضيحية على مقاطع الفيديو حتى تتمكن الروبوتات من التمييز بين الأشياء والمسافات والحركات الجسدية. وتقدر شركات أبحاث السوق أن صناعة جمع البيانات ووضع العلامات ستتوسع في المتوسط بحوالي 30% سنوياً، بقيادة النمو في آسيا، لتصل إلى 10 مليارات دولار على الأقل بحلول عام 2030.

قدم رافي راجالينجام، مؤسس شركة Objectways للتعليق على البيانات، البيانات الصوتية والمرئية لتدريب المساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي والسيارات ذاتية القيادة، قبل أن يحول تركيزه إلى الروبوتات العام الماضي. ومنذ أن بدأ في توظيف متعاقدين لجمع البيانات البشرية، وجد أن حوالي نصف اللقطات المقدمة فقط قابلة للاستخدام.

ومع ذلك، فمع وجود 90% من عملائه في الولايات المتحدة، وافتراضهم أن المستهلكين الأمريكيين لديهم القدرة على الإنفاق لتبني الروبوتات البشرية في وقت مبكر، فإن البعض على استعداد لدفع المزيد من المال مقابل البيانات من الأسر الأمريكية، على الرغم من أن أجر الساعة يمكن أن يصل إلى ثلاثة أضعاف أجر العامل في فيتنام أو الهند.

"المطبخ الهندي مختلف تماماً عن المطبخ الأمريكي. المكنسة في الهند مختلفة تمامًا عن المكنسة في الولايات المتحدة. لذا فإن التنوع أمر مهم، لكن الأمر يعتمد على المكان الذي ستضع فيه الروبوتات أولاً". "هذا هو السبب في أننا نجمعها في جميع أنحاء العالم."

Loading image...

كيفية تدريب الروبوتات باستخدام البيانات البشرية

لعقود من الزمن، تم تدريب الروبوتات في المقام الأول على القيام بالمهام من قبل البشر باستخدام أجهزة التحكم عن بعد. ولكن ذلك يتطلب الكثير من الأجهزة باهظة الثمن. وفي الآونة الأخيرة، كان الخيار الأرخص هو استخدام البرمجيات لمحاكاة السيناريوهات الافتراضية، على الرغم من أنها أقل فعالية بشكل عام للتفاعلات مع الأشياء المادية، مثل التقاط كأس.

التقنيات المستخدمة في تدريب الروبوتات

قالت أليسيا فينيزياني، نائب رئيس التوسع في السوق في شركة Sharpa، وهي شركة ناشئة في سنغافورة متخصصة في الأيدي الروبوتية: "مع البيانات، هناك دائماً مفاضلة بين الجودة والكمية".

وقد أعلنت الصين، التي تضخ استثمارات الدولة في صناعات التكنولوجيا الفائقة، عن خطط لإنشاء ما لا يقل عن 60 مركزاً لتدريب الروبوتات في جميع أنحاء البلاد. وقال ماركو وانغ، وهو محلل مقيم في شنغهاي في شركة Interact Analysis، وهي شركة أبحاث تكنولوجية، إن معظم الروبوتات التي تم إنتاجها على نطاق واسع في الصين حتى الآن تم شراؤها لأغراض التدريب والبحث.

ولكن بحلول نهاية العام الماضي، بدأت الصناعة في تبني استخدام البيانات البشرية كحل وسط، حيث أن التكاليف الوحيدة هي جهاز تسجيل مثل GoPro أو نظارات ميتا أو الهاتف الذكي، وأجور بالساعة تتراوح بين 5 و20 دولاراً حسب المنطقة.

"الفكرة هنا هي: حسناً، لا أريد أن يقوم الروبوت بالمهمة. أريد الأشخاص الذين يقومون بالمهمة". "بهذه الطريقة، لا تحتاج إلى الدفع مقابل الروبوتات، بل تحتاج فقط إلى الدفع مقابل المعدات والأشخاص."

وقال وانغ إنه رأى نماذج أعمال في اليابان وكوريا الجنوبية مشابهة لمراكز جمع البيانات في الصين، ولكن مع وجود قواعد في جنوب شرق آسيا للاستفادة من العمالة الرخيصة. وتقوم شركة تسلا بتدريب روبوت أوبتيموس البشري الخاص بها في منشآتها الخاصة في فريمونت بكاليفورنيا، وتخطط للتوسع في أوستن بتكساس. وقال وانغ إن الولايات المتحدة وأوروبا تميل إلى تفضيل تدريب المحاكاة الذي تؤيده شركة Nvidia، التي تصمم رقائق الكمبيوتر الأكثر تقدمًا في العالم.

ومع ذلك، في تقرير صدر في فبراير، قالت إنفيديا إن دمج أكثر من 20,000 ساعة من مقاطع الفيديو التي تُعرض لأول مرة في تدريب الروبوتات أدى إلى تحسين معدل نجاح مهام مثل لف القمصان وفرز أوراق اللعب وفك أغطية الزجاجات واستخدام المحقنة، بنسبة تزيد عن 50%.

يقول وانغ: "إذا كنت تعتمد على طريقة واحدة فقط لجمع البيانات، فربما لا يكون هذا هو النهج الأفضل"، ويتوقع وانغ أن تقوم الشركات بدمج الاستراتيجيات بشكل متزايد. "في المستقبل، سيكون الأمر مزيجًا من الأساليب المختلفة."

Loading image...

التحديات والمستقبل في أتمتة الروبوتات

قال بونيت جيندال، الذي شارك في تأسيس شركة لابيلير للذكاء الاصطناعي، إن نقطة التحول بالنسبة للروبوتات ذاتية القيادة جاءت قبل ثلاث سنوات، عندما أدت النماذج اللغوية الكبيرة التي مكنت ChatGPT إلى ظهور خوارزمية جديدة تترجم الإشارات البصرية إلى عمل مادي. يمكن أن تبدأ الروبوتات التي كانت مبرمجة في السابق للقيام بمهام متكررة في إدراك العالم من حولها والتنقل فيه.

وقد بدأت شركته في جمع مقاطع الفيديو الخاصة بها هذا العام من العمال في منشآت التصنيع في الهند. وقال جيندال إن إعطاء الأولوية للبيانات البشرية خلال السنوات الثلاث القادمة "لا يحتاج إلى تفكير". لكن هذه الطفرة قد لا تدوم. وقال إن هذا المحتوى يمكن أن يحسن قريباً من التدريب على المحاكاة، أو إذا تمكن الذكاء الاصطناعي من تحويل مقاطع فيديو يوتيوب الموجودة على الإنترنت إلى شخص أول، فقد يصبح ذلك بديلاً.

وقال: "حتى مختبرات الروبوتات تشعر أنها لا تعرف ما هي البيانات التي ستكون مطلوبة بعد 12 شهرًا من الآن".

قال روتاف شاه، الباحث في مجال الروبوتات في جامعة تكساس في أوستن، إن جزءًا من سبب احتياج الروبوتات ذات الأغراض العامة إلى الكثير من التدريب هو عدم القدرة على التنبؤ الشديد في البيئات المنزلية، حيث يتحرك الأثاث والأجهزة والبشر باستمرار.

التحديات التي تواجه الروبوتات في البيئات المنزلية

وقال شاه: "ما ينقصنا حقًا هو الحدس الشبيه بالحدس البشري للقوى والاحتكاك وعدم اليقين الذي يكتسبه الناس طوال حياتهم". "إن جعل الروبوتات مفيدة بشكل عام في المهام المنزلية اليومية مثل الطهي والتنظيف، سيكون ذلك بمثابة الميل الأخير للأتمتة."

قال ألكسندر فيرل، رئيس قسم الأبحاث في الاتحاد الدولي للروبوتات، إن الروبوتات الشبيهة بالبشر تم نشرها حتى الآن بشكل أساسي في البيئات الخاضعة للرقابة مثل المصانع، حيث يمكنها إكمال مهامها بنسبة 99.9% من الوقت. وأضاف أنه حتى في مجال طي القمصان، لا يزال معدل النجاح الحالي منخفضاً للغاية بحيث لا يمكن أن يكون مجدياً من الناحية التجارية.

أهمية التنوع في البيانات لتدريب الروبوتات

"عادة ما يكون احتمال نجاحها حوالي 70 أو 80%. وباعتبارها قادمة من قطاع التصنيع، فإن ذلك ليس شيئاً يرغب شركاؤنا في الصناعة في استخدامه".

كما شدد راجالينجام من شركة Objectways على مخاطر السلامة: إذا كان الروبوت ينظف غرفة اللعب، ولكنه لا يستطيع التمييز بين دمية وطفل بشري، فقد تكون النتائج كارثية.

وقال: "إذا أخذ الروبوت طفلي الرضيع ووضعه في سلة المهملات، فها هي الدعوى القضائية التي تبلغ قيمتها مليون دولار".

وقال راجالينجام إن اختبار الروبوتات مع الأطفال الرضع لا يزال بعيد المنال. ومع ذلك، أضاف أنهم بدأوا بالفعل مع الكلاب.