الذكاء الجسدي: رهان لاشي غريم المخضرم في سترايب على بناء أذكى عقول الروبوتات في وادي السليكون

من الشارع، العلامة الوحيدة التي وجدتها تشير إلى مقر “فيزيكال إنتليجنس” في سان فرانسيسكو هي رمز باي بلون مختلف قليلاً عن باقي الباب. عندما أدخل، أواجه على الفور نشاطًا. لا يوجد مكتب استقبال، ولا شعار لامع تحت الأضواء الكاشفة.

بالداخل، المساحة عبارة عن صندوق خرساني ضخم تكون أقل قسوة قليلاً بفعل انتشار فوضوي لطاولات طويلة مصنوعة من الخشب الأشقر. بعض الطاولات مخصصة بوضوح للغداء، والمزينة بصناديق بسكويت فتيات الكشافة، وجرار من “فيجيميت” (شخص ما هنا أسترالي)، وسلال سلكية صغيرة مملوءة بالكثير من التوابل. أما بقية الطاولات فتروي قصة مختلفة تمامًا. المزيد منها محملة بشاشات، وقطع غيار للروبوتات، وأزرار سوداء متشابكة، وأذرع روبوتية مكتملة التجهيز في حالات مختلفة من محاولة إتقان الأعمال اليومية.

خلال زيارتي، كان هناك ذراع يحاول طي بنطلون أسود، أو يحاول ذلك. الوضع لا يسير بشكل جيد. ذراع أخرى تحاول قلب قميص داخلياً بالتصميم الذي يوحي بأنها ستنجح في النهاية، ولكن ليس اليوم. ذراع ثالث – يبدو أن هذا قد وجد نداءه – يقوم بسرعة بتقشير كوسا، بعد ذلك من المفترض أن يضع القشور في وعاء منفصل. القشور تذهب على ما يرام على الأقل.

“فكر في الأمر مثل ChatGPT، ولكن للروبوتات” يخبرني سيرجي ليفين، مشيراً إلى الباليه الآلي الذي يتكشف عبر الغرفة. ليفين، أستاذ مساعد في جامعة كاليفورنيا في بيركلي وأحد مؤسسي “فيزيكال إنتليجنس”، لديه سلوك ودود ومظهر مثقف لشخص قضى وقتًا طويلاً في شرح مفاهيم معقدة للناس الذين لا يفهمونها على الفور.

ما أراه، يشرح، هو مرحلة الاختبار لدورة مستمرة: يتم جمع البيانات في محطات الروبوت هنا وفي مواقع أخرى — مخازن، منازل، أينما يمكن للفريق إعداد موقع العمل — وتلك البيانات تدرب نماذج أساسية عامة للروبوتات. عندما يقوم الباحثون بتدريب نموذج جديد، يعود إلى محطات مثل هذه للتقييم. طي البنطلون هو تجربة لشخص ما. كذلك الحال بالنسبة لقلب القميص. قد تكون عملية تقشير الكوسا تختبر ما إذا كان النموذج يمكنه تعميم المهارات عبر خضروات مختلفة، متعلمًا الحركات الأساسية للتقشير بشكل كافٍ للتعامل مع تفاح أو بطاطس لم يقابلها من قبل.

تدير الشركة مطابخ اختبار في هذا المبنى وأماكن أخرى، بما في ذلك منازل الناس، كما يقول ليفين، مستخدمًا معدات تجارية للكشف عن الروبوتات لمختلف البيئات والتحديات. هناك آلة إسبرسو متطورة بالقرب، وأفترض أنها لفريق العمل حتى يوضح ليفين أنها موجودة لتعلم الروبوتات. أي قهوة مصنوعة من الحليب ليست ميزة للمهندسين العشرات الموجودين في مكان الحادث الذين يركزون بشكل رئيسي على أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم أو يتأملون تجاربهم الميكانيكية.

الأجهزة نفسها متعمدة غير لامعة. هذه الأذرع تُباع بحوالي 3500 دولار، وهذا مع ما يصفه ليفين بأنه “زيادة كبيرة” من البائع. إذا قاموا بتصنيعها داخليًا، ستنخفض تكلفة المواد إلى ما دون 1000 دولار. قبل بضع سنوات، يقول، كان عالم الروبوتات سيفاجأ إذا كانت هذه الأشياء تستطيع القيام بأي شيء على الإطلاق. ولكن هذه هي النقطة – الذكاء الجيد يعوض عن الأجهزة الضعيفة.

بينما يعتذر ليفين، يتم الاقتراب مني من قبل لاكي غرووم، الذي يتحرك عبر المكان بهدف شخص لديه عدة أشياء تحدث في نفس الوقت. في عمر 31 عامًا، لا يزال غرووم يمتلك الجودة الطازجة لأعجوبات وادي السيليكون، وهي صفة اكتسبها مبكرًا بعد أن باع أول شركة له بعد تسعة أشهر من بدءها في عمر 13 عامًا في بلده الأصلي أستراليا (وهذا يفسر وجود “فيجيميت”).

عندما اقتربت منه في البداية، وهو يستقبل مجموعة صغيرة من الزوار الذين يرتدون سويت شيرت، كانت ردته على طلبي للحديث معه فورية: “بالطبع لا، لدي اجتماعات.” الآن لديه عشر دقائق، ربما.

وجد ما كان يبحث عنه عندما بدأ يتابع العمل الأكاديمي الخارج من مختبرات ليفين وتشيلسي فين، طالبة الدكتوراه السابقة في بيركلي التي تدير الآن مختبرها الخاص في جامعة ستانفورد الذي يركز على التعلم الآلي للروبوتات. كانت أسماؤهم تظهر باستمرار في كل شيء مثير يحدث في عالم الروبوتات. عندما سمع شائعات بأنهم قد يبدأون شيئًا، تتبع كارول هاوسمان، باحث في جوجل ديب مايند الذي علم أنه مشارك. “كان مجرد اجتماع من تلك الاجتماعات حيث تخرج وتقول، هذا هو الأمر.”

لم يكن غرووم ينوي أبدًا أن يصبح مستثمرًا بدوام كامل، كما يخبرني، على الرغم من أن البعض قد يتساءل لماذا لا، نظرًا لسجله الحافل. بعد مغادرته سترايب، حيث كان موظفًا مبكرًا، قضى حوالي خمس سنوات كمستثمر ملاك، يقوم بمراهنات مبكرة على شركات مثل فيجما، نوتيون، رامب، ولاتيس أثناء بحثه عن الشركة المناسبة للبدء أو الانضمام. استثماره الأول في الروبوتات، “ستاندرد بوتس”، جاء في عام 2021 وأعاد تقديمه إلى مجال أحبه كطفل، حين كان يبني ليغو ميندستورمز. كما يمزح، كان “في إجازة أكثر كمستثمر.” ولكن كان الاستثمار مجرد وسيلة للبقاء نشطًا وتكوين صداقات، وليس الهدف النهائي. “كنت أبحث لمدة خمس سنوات عن الشركة للبدء بعد سترايب،” يقول. “الأفكار الجيدة في الوقت المناسب مع فريق جيد – [ذلك] نادر للغاية. الأمر كله يتعلق بال تنفيذ، ولكن يمكنك التنفيذ بشكل رهيب على فكرة سيئة، ولا يزال تكون فكرة سيئة.”

الشركة التي يبلغ عمرها عامان قد جمعت الآن أكثر من مليار دولار، وعندما أسأل عن فترة التشغيل الخاصة بها، يكون سريعًا في توضيح أنها لا تحرق فعليًا هذا القدر من المال. تنفق معظم ميزانيتها على الحوسبة. بعد لحظة، يعترف بأنه تحت الشروط الصحيحة، مع الشركاء المناسبين، سيجمع المزيد. “لا يوجد حد لمقدار المال الذي يمكننا فعلاً استخدامه،” كما يقول. “دائمًا هناك المزيد من الحوسبة التي يمكنك رميها على المشكلة.”

ما يجعل هذا الترتيب غير معتاد بشكل خاص هو ما لا يقدمه غرووم لمموليه: جدول زمني لتحويل “فيزيكال إنتليجنس” إلى مشروع يحقق الأرباح. “لا أعطي المستثمرين إجابات عن التسييل،” يقول عن الممولين الذين تشملهم كوسلا فينتشرز، سيكويا كابيتال وثرايف كابيتال، من بين آخرين قيموا الشركة بـ 5.6 مليار دولار. “هذه نوعًا ما قضية غريبة، أن الناس يتحملون ذلك.” لكنهم يتحملون ذلك، وقد لا يتحملونها دائمًا، ولهذا السبب فإنه من الأفضل للشركة أن تكون ممولة جيدًا الآن. ليس لأنها تحتاج إلى ذلك، ولكن لأن ذلك يمكّن الفريق من اتخاذ قرارات طويلة الأجل دون تنازلات.

كوان فويونغ، أحد المؤسسين الآخرين الذي جاء من Google DeepMind، يوضح أن الاستراتيجية تدور حول التعلم عبر التجسيد المتبادل ومصادر البيانات المتنوعة. إذا قام شخص ما ببناء منصة أجهزة جديدة غدًا، فلن يحتاجوا إلى بدء جمع البيانات من البداية – يمكنهم نقل كل المعرفة التي يمتلكها النموذج بالفعل. “التكلفة الهامشية لتفعيل الاستقلالية على منصة روبوت جديدة، مهما كانت تلك المنصة، أقل بكثير،” كما يقول.

تعمل الشركة بالفعل مع عدد قليل من الشركات في مجالات مختلفة – اللوجستيات، البقالة، وصانع الشوكولاتة عبر الشارع – لاختبار ما إذا كانت أنظمتهم جيدة بما يكفي لأتمتة العالم الحقيقي. يدعي فويونغ أنه في بعض الحالات، هي كذلك بالفعل. مع نهجهم “أي منصة، أي مهمة”، فإن مساحة النجاح كبيرة بما يكفي للبدء في التحقق من المهام التي هي جاهزة للأتمتة اليوم.

لا تسعى “فيزيكال إنتليجنس” وحدها لتحقيق هذه الرؤية. السباق لبناء ذكاء روبوتي عام – الأساس الذي يمكن أن تُبنى عليه تطبيقات أكثر تخصصًا، تمامًا مثل نماذج LLM التي أسرت العالم قبل ثلاث سنوات – يشتعل. شركة Skild AI، التي تأسست في 2023 ومقرها بيتسبرغ، حصلت هذا الشهر على 1.4 مليار دولار بقيمة قدرها 14 مليار دولار، وتتبنى نهجًا مختلفًا بشكل ملحوظ. بينما تظل “فيزيكال إنتليجنس” مركزة على البحث البحت، فإن Skild AI قد نشرت بالفعل “دماغ Skild” متعدد الأجساد تجاريًا، قائلة إنها حققت 30 مليون دولار من الإيرادات في عدة أشهر فقط من العام الماضي عبر الأمن، والمخازن، والتصنيع.

قد قامت Skild بإطلاق انتقادات علنية للمنافسين، مدعية على مدونتها أن معظم “نماذج الروبوتات الأساسية” ليست سوى نماذج رؤية-لغة “متخفية” تفتقر إلى “الحس السليم الفيزيائي الحقيقي” لأنها تعتمد بشكل كبير على التدريب السابق على نطاق الإنترنت بدلاً من المحاكاة القائمة على الفيزياء وبيانات الروبوتات الحقيقية.

إنه انقسام فلسفي حاد جدًا. تعتقد Skild AI أن النشر التجاري ينشئ دوامة بيانات تحسن النموذج مع كل حالة استخدام في العالم الحقيقي. بينما تعتقد “فيزيكال إنتليجنس” أن مقاومة الجذب نحو التسييل على المدى القصير ستسمح لها بإنتاج ذكاء عام متفوق. من سيكون “أكثر صحة” سيستغرق سنوات لحله.

في هذه الأثناء، تعمل “فيزيكال إنتليجنس” بما يصفه غرووم بأنه وضوح غير عادي. “إنها شركة نقية جدًا. يحتاج أحد الباحثين إلى شيء ما، نذهب ونجمع البيانات لدعم تلك الحاجة – أو أجهزة جديدة أو أيًا كان – ثم نفعل ذلك. ليس مدفوعًا من الخارج.” كانت لدى الشركة خارطة طريق لمدة تتراوح بين 5 إلى 10 سنوات لما اعتقد الفريق أنه سيكون ممكنًا. بحلول الشهر الثامن عشر، كانوا قد تجاوزوا ذلك، كما يقول.

تضم الشركة حوالي 80 موظفًا وتخطط للنمو، على الرغم من أن غرووم يقول إنهم يأملون أن يكون “ببطء قدر الإمكان.” ما هو الأكثر تحديًا، كما يقول، هو الأجهزة. “الأجهزة صعبة حقًا. كل ما نفعله أصعب بكثير من شركة برمجيات.” الأجهزة تتعطل. تصل ببطء، مما يؤدي إلى تأخير الاختبارات. تعتبر اعتبارات السلامة كل شيء معقدًا.

بينما ينهض غرووم للاندفاع نحو التزامه التالي، أترك لمشاهدة الروبوتات تواصل ممارستها. البنطلونات لا تزال غير مطوية تمامًا. القميص لا يزال على حاله. قشور الكوسا تتراكم بشكل لطيف.

هناك أسئلة واضحة، بما في ذلك سؤالي، حول ما إذا كان أي شخص فعلاً يريد روبوتًا في مطبخه يقوم بتقشير الخضار، حول السلامة، حول الكلاب التي تذهب في جنون عند دخول المتطفلين الميكانيكيين منازلها، حول ما إذا كانت كل هذه الوقت والمال المُستثمر هنا تحل مشاكل كبيرة بما فيه الكفاية أو تخلق مشاكل جديدة. في هذه الأثناء، يتساءل الآخرون عن تقدم الشركة، ما إذا كانت رؤيتها قابلة للتحقيق، وما إذا كان الرهان على الذكاء العام بدلاً من التطبيقات المحددة منطقيًا.

إذا كان لدى غرووم أي شكوك، فهو لا يظهرها. إنه يعمل مع أشخاص يعملون على هذه المشكلة منذ عقود ويعتقدون أن الوقت صحيح أخيرًا، وهو كل ما يحتاجه ليعرفه.

علاوة على ذلك، كان وادي السيليكون يدعم أشخاصًا مثل غرووم ويعطيهم الكثير من الحرية منذ بداية الصناعة، مع العلم أن هناك فرصة جيدة أن حتى دون مسار واضح نحو التسييل، حتى دون جدول زمني، حتى دون يقين حول ما سيبدو عليه السوق عندما يصلون إلى هناك، سيجدون طريقهم. لا تنجح الأمور دائمًا، ولكن عندما تنجح، غالبًا ما تبرر الكثير من الأوقات التي لم تنجح.