جمعت شركة General Intuition الناشئة 320 مليون دولار في جولة تمويل قيّمتها عند 2.3 مليار دولار، في رهان على أن بيانات أفعال اللاعبين داخل ألعاب الفيديو يمكن أن تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على تطوير ما يشبه الحدس البشري، ثم الانتقال من البيئات الافتراضية إلى الروبوتات والعالم الحقيقي.
ترفع الجولة إجمالي التمويل المعلن للشركة إلى 454 مليون دولار، بعد جولة بقيمة 134 مليون دولار جمعتها عند إطلاقها في أكتوبر الماضي. وقادت Khosla Ventures الجولة الجديدة، بمشاركة General Catalyst وجيف بيزوس وإريك شميدت ونيكو روزبرغ وباحثين من Google DeepMind ومعهد MIT.
من ألعاب الفيديو إلى الروبوتات
تأسست General Intuition بعد انفصالها عن شركة Medal، التي تتيح للاعبين رفع مقاطع ألعاب الفيديو ومشاركتها. وفرت مئات الملايين من الساعات من المقاطع التي جمعتها Medal مجموعة البيانات الأولية لتدريب نموذج الشركة على الاستدلال المكاني-الزمني، أي فهم كيفية التحرك عبر المكان والزمان.
لكن الشركة ترى أن العنصر الأهم ليس الفيديو نفسه، بل تسميات الأفعال المضمنة فيه: سجلات توضح الأزرار التي ضغطها اللاعبون وتوقيت الضغط. ويقول المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي بيم دي فيت إن المنافسين يحاولون غالباً استنتاج الأفعال من الفيديو وحده، وهو ما يعتبره غير كافٍ.
خلال عرض في مكتب الشركة بنيويورك، ظهر وكيل ذكاء اصطناعي يلعب لعبة شبيهة بـ Fortnite، بينما كان النموذج نفسه يشغّل روبوتاً رباعي الأرجل يتنقل في المكان اعتماداً على كاميرا واحدة. وقال محلل البيانات جوش دوبلانتي إن النموذج احتاج إلى ثماني دقائق فقط من بيانات روبوتية جُمعت في الشارع من أجل ضبطه للعالم الحقيقي. وأظهر الروبوت قدرة على الاستكشاف، لكنه اصطدم أحياناً بأرجل الكراسي وسلة مهملات، بما يعكس حدود الأداء الحالي.
النموذج العالمي بوصفه بيئة تدريب
طورت General Intuition نموذجاً للعالم يولد بيئة محاكاة إطاراً تلو الآخر، بدلاً من الاعتماد على محرك ألعاب تقليدي. وتقول الشركة إن هذه البيئة ليست المنتج النهائي، بل «صالة الألعاب» الداخلية التي تستخدمها لتدريب النموذج الوكيلي. ويستهدف النموذج فهم العلاقة بين الذات والبيئة والسببية، مستفيداً من بيانات الحركة وردود الفعل البشرية.
مع ذلك، لا تزال قدرة هذا النوع من النماذج على الانتقال من المحاكاة إلى العالم الفعلي وعلى نطاق واسع مسألة مفتوحة. فمعظم المقاربات المنافسة تحتاج إلى كميات ضخمة من بيانات العالم الحقيقي التي تُجمع ببطء وبتكلفة مرتفعة، بينما تراهن General Intuition على أن ألعاب الفيديو يمكن أن توفر اختصاراً قابلاً للتوسع.
التمويل والتوسع والاستخدامات المحتملة
سيذهب الجزء الأكبر من التمويل إلى زيادة القدرة الحوسبية، ضمن اتفاق مع CoreWeave، والتركيز على التدريب المسبق للنسخة التالية من النموذج. كما خصصت الشركة جزءاً من الأموال لإتاحة واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها على نطاق أوسع بحلول نهاية الصيف.
لدى الشركة حالياً عدد محدود من العملاء في مجالات الألعاب والمحاكاة والروبوتات. وتشمل الاستخدامات التي تذكرها اختبار روبوت داخل نسخة رقمية من أرضية مصنع، وتشغيل روبوت شبيه بالبشر داخل استوديو ألعاب، أو إرسال روبوت رباعي الأرجل لاستكشاف بيئات خطرة. كما اختبرت النموذج مع طائرات مسيّرة وأجهزة أخرى، وفي ألعاب القيادة، وتقول إنه يعمل مع أي جهاز يمكن التحكم فيه عبر وحدة ألعاب أو لوحة مفاتيح وفأرة.
وأطلقت الشركة كذلك منصة Nerve لسوق عمل يتيح للاعبين كسب المال باستخدام تجهيزاتهم الحالية، بدءاً من وسم البيانات وصولاً إلى تشغيل الروبوتات عن بُعد ومهام أخرى. ويقول دي فيت إن الشركة لا تريد بناء منتجات نهائية مثل سيارات ذاتية القيادة، بل توفير نموذج أساسي يجعل بناء هذه المنتجات أسهل، مع جمع بيانات جديدة من العملاء لتغذية دورة تطوير مستمرة.
وتضع General Intuition حدوداً لاستخدام تقنيتها، إذ يقول دي فيت إن وكلاءها لن يُستخدموا لإيذاء البشر، مع إبدائه قبول استخدام النماذج في مهام البحث والإنقاذ. ويرى المستثمر فينود خوسلا أن بيانات الأفعال وردود الفعل البشرية في الألعاب قد تكون مفتاح ظهور «الحدس» في نماذج العالم، لكن نجاح نقل هذه القدرات إلى العالم الحقيقي على نطاق واسع لم يُثبت بعد.