فكرة جديدة من ماسك: قد يتمكن Optimus من تعلم طي الملابس من خلال مشاهدة الفيديوهات

تستعين Tesla (TSLA.O) بخطة مجربة لتدريب روبوتها البشري. ووفقًا لمصادر مطلعة، أبلغت شركة صناعة السيارات الكهربائية موظفيها في نهاية يونيو أن مشروع Optimus سيركز بشكل أكبر على نهج "الرؤية البحتة".

في السابق، استخدمت Tesla بدلات التقاط الحركة ونظارات الواقع الافتراضي لتسجيل بيانات مشغلي البشر والتحكم عن بعد في الروبوت. أما الآن، فستعتمد الشركة بشكل أساسي على تصوير مقاطع فيديو للعمال أثناء تنفيذ المهام لتدريب الروبوت، مثل تعليمه كيفية التقاط الأشياء أو طي القمصان.

وذكرت المصادر أن الشركة قالت إن التخلي عن بدلات التقاط الحركة والتحكم عن بعد سيسمح للفريق بتوسيع نطاق جمع البيانات بشكل أسرع.

يمثل هذا التحول تعديلًا كبيرًا في استراتيجية الروبوتات لدى Tesla، ويجعل Optimus متوافقًا مع إيمان الرئيس التنفيذي Elon Musk طويل الأمد بأن الذكاء الاصطناعي يمكنه إتقان المهام المعقدة من خلال الكاميرات فقط. لطالما استخدمت Tesla طريقة مماثلة لتدريب برنامج القيادة الذاتية لديها.

حدث هذا التغيير بعد فترة وجيزة من استقالة مدير مشروع Optimus ميلان كوفاتش (Milan Kovac). ووفقًا للمصادر، تولى مدير الذكاء الاصطناعي أشوك إيلوسوامي (Ashok Elluswamy) قيادة المشروع.

يعد التقاط الحركة والتحكم عن بعد من الممارسات القياسية في صناعة الروبوتات. فعلى سبيل المثال، استخدمت شركة Boston Dynamics الرائدة في مجال الروبوتات التحكم عن بعد لتدريب روبوتها Atlas. وخلال التدريب، يرتدي العمال بدلات التقاط الحركة لتنفيذ مهام متنوعة، ثم تُدخل البيانات إلى الروبوت. كما يمكن استخدام بدلات التقاط الحركة للتحكم عن بعد في الروبوت.

لا يزال من غير الواضح ما إذا كانت Tesla ستعيد في المستقبل إعطاء الأولوية لالتقاط الحركة والتحكم عن بعد، أو ستواصل تطوير المشروع باستخدام بيانات الفيديو استنادًا إلى المعلومات التي جُمعت سابقًا.

قال روبرت غريفين (Robert Griffin)، كبير العلماء في معهد أبحاث الإدراك البشري والآلي، إن كمية كبيرة من بيانات التحكم عن بعد تتيح للروبوت التعلم من خلال التفاعل الفيزيائي مع البيئة. وأضاف أن الاعتماد فقط على بيانات الفيديو يجعل من الصعب على الروبوت تحويل الحركات في الفيديو إلى الواقع بدقة.

وقال: "إذا كنت تستخدم بيانات الفيديو فقط، فلن يكون هناك تفاعل فيزيائي مباشر".

طي القمصان والتقاط الأشياء

أعلن Musk لأول مرة في عام 2021 عن خطة Tesla لتطوير روبوت بشري يُدعى Optimus. وقال الملياردير إن الروبوت سيتمكن في النهاية من أداء مهام مثل العمل في المصانع ورعاية الأشخاص.

في العام الماضي، وظفت الشركة "مشغلي جمع البيانات". وتشمل هذه الوظائف تنفيذ وتسجيل مهام منزلية أساسية. ووفقًا لإعلانات التوظيف، كان على المشغلين ارتداء بدلات التقاط الحركة ونظارات الواقع الافتراضي لفترات طويلة.

حتى نهاية يونيو، كان المشروع لا يزال يشمل تدريب Optimus من خلال التحكم عن بعد وبدلات التقاط الحركة. وذكرت المصادر أن العمال كانوا يقضون وقتًا طويلاً في التعامل مع مشاكل الملابس والروبوت نفسه، مما حد من كمية البيانات التي يمكن للفريق جمعها.

منذ تغيير طريقة التدريب، بدأ العمال في تسجيل حركاتهم باستخدام مجموعة من خمس كاميرات صنعتها Tesla بنفسها. وذكرت المصادر أن هذه الكاميرات تُركب على خوذات وحقائب ظهر ثقيلة يرتديها العمال، وتصور في جميع الاتجاهات لتوفير بيانات دقيقة عن البيئة لنماذج الذكاء الاصطناعي.

قال كريستيان هوبكي (Christian Hubicki)، مدير مختبر الروبوتات في كلية الهندسة المشتركة بين جامعة فلوريدا الزراعية والميكانيكية وجامعة ولاية فلوريدا، إن هذه الكاميرات من زوايا مختلفة قد تسمح لـTesla بجمع تفاصيل أدق "مثل مواضع المفاصل والأصابع"، وتحسين تحديد موقع الروبوت. وأضاف أن هذه الفيديوهات قد تُستخدم أيضًا لاستكمال البيانات التي جُمعت سابقًا من خلال التحكم عن بعد.

يتلقى العمال أثناء التدريب تعليمات محددة للمهام، خاصة فيما يتعلق بحركات اليد، لضمان أن تبدو الحركات أقرب ما يمكن إلى الحركات البشرية. وذكر أحد الموظفين أنهم قد يقضون شهورًا في تكرار نفس المهمة البسيطة.

قال جوناثان أيتكن (Jonathan Aitken)، خبير الروبوتات في جامعة شيفيلد، إن Tesla قد تحتاج إلى إيجاد طريقة لتمكين Optimus من تعلم مهام متنوعة من خلال بعض الحركات القابلة للتعميم.

وقال أيتكن: "على هذا النطاق، يجب أن يكون لديهم مجموعة من الحركات العامة، وإلا فإن تدريب جميع المهام سيستغرق وقتًا طويلاً للغاية".

وأضاف أن Tesla قد تتبع استراتيجية مماثلة لشركة Physical Intelligence، التي تدرب الروبوتات على اكتساب مهارات قابلة للنقل والتطبيق المرن من خلال إدخال كميات كبيرة من بيانات العروض التوضيحية، بدلاً من حفظ مهمة واحدة فقط.

“تطوير روبوتات على طريقة Tesla”

تتوافق هذه الاستراتيجية الجديدة مع طريقة Tesla في تدريب برنامج القيادة الذاتية. بينما تستخدم شركات القيادة الذاتية الأخرى مستشعرات مثل الليدار والرادار الموجي لتدريب البرمجيات، تعتمد Tesla بشكل أساسي على الكاميرات.

تجمع الشركة البيانات من ملايين سيارات Tesla المجهزة بـ8 إلى 9 كاميرات. وذكر Musk أن Tesla أطلقت برنامج القيادة المساعدة في الصين بعد تدريب نظام الذكاء الاصطناعي باستخدام فيديوهات عامة لشوارع آسيا.

واعترف Musk في مكالمة الأرباح في يناير من هذا العام أن "متطلبات تدريب روبوت Optimus البشري قد تكون في النهاية على الأقل عشرة أضعاف ما تحتاجه السيارات".

وقال أيتكن: "هذه طريقة Tesla للغاية في تطوير الروبوتات. لا توجد شركة أخرى تحاول القيام بذلك بهذا الحجم". "إنهم بحاجة إلى كمية هائلة من البيانات مثل تلك التي يستخدمونها لتدريب السيارات".

وقال آلان فيرن (Alan Fern)، خبير الذكاء الاصطناعي والروبوتات في جامعة ولاية أوريغون، إن تدريب Optimus يمثل تحديًا أكبر لـTesla حتى من تطوير السيارات ذاتية القيادة.

وقال: "القيادة مجرد مهمة واحدة". والاعتماد بشكل رئيسي على التعلم من الفيديو "يتطلب من الروبوت أن يفهم ما يحدث في الفيديو وأن يمتلك المهارات اللازمة لإكمال المهمة. بعض الأشياء يمكن تعلمها من خلال الملاحظة، لكن بعضها يتطلب ممارسة فعلية في المحاكيات أو في العالم الحقيقي".