- يقود Rev Lebaredian من Nvidia جهود المحاكاة والجهود الشاملة لتطوير الروبوتات.
- توازي مهنة Lebaredian تطور Nvidia من الرسومات إلى الذكاء الاصطناعي والروبوتات.
- تتضمن إستراتيجية Nvidia توقع اتجاهات التكنولوجيا، وبناء الأدوات، وتمكين الابتكار.
في العام الذي تأسست فيه شركة Nvidia، ظهرت شبكة الويب العالمية على الإنترنت، وتم إصدار فيلم Jurassic Park في دور العرض. فتح الفيلم الذي حقق نجاحًا ساحقًا في عام 1993 الباب على مصراعيه لرسومات الكمبيوتر في الأفلام، وسرعان ما دخل القس ليبارديان في مجال صناعة الأفلام. لقد كان له دور فعال في بناء التكنولوجيا التي أعادت الحياة إلى الغوريلا الخيالية مايتي جو يونغ وجعلت فيلم الأطفال الكلاسيكي ستيوارت ليتل نابضًا بالحياة. وهو اليوم يعمل في الأبعاد الثلاثية لأكبر اسم في مجال الذكاء الاصطناعي.
Lebaredian هو نائب رئيس تقنية omniverse والمحاكاة في Nvidia، ويقدم تقاريره مباشرة إلى الرئيس التنفيذي Jensen Huang. ببساطة، ليباريديان هو المسؤول عن بناء أدمغة الروبوتات.
وأوضح ليباريديان أنه إذا أرادت شركة Nvidia تمكين التكنولوجيا، فعليها أن تبنيها أولاً، لكن هذا لا يعني أنها ستبيع كل ما تبنيه. على سبيل المثال، أحدث برنامج LLM من Nvidia، وهو NVLM، الذي تم إصداره في سبتمبر، يتميز بقدرة تنافسية كبيرة في معايير الأداء. ولكنها مرخصة لأغراض البحث فقط وليس للاستخدام التجاري.
المسار الوظيفي لـ Lebaredian يوازي مسار الشركة. وتحولت تكنولوجيا الرسومات في نهاية المطاف إلى محاكاة للسيارات ذاتية القيادة، والروبوتات على مدى السنوات السبع الماضية أو نحو ذلك.
لقد اتضح أن التقنيات لا تختلف كثيرًا في عصر التعلم الآلي الحديث. وقال ليباريديان لموقع Business Insider: “إن الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أساسي على سد الفجوة بين الحوسبة والانقسام في العالم المادي، وهذا في الأساس هو الروبوتات”.
يقوم المخضرم في Nvidia ببناء عالم افتراضي مطابق للعالم الحقيقي حتى تتمكن الروبوتات من استخدامه لممارسة المهام والتعلم. تعد عمليات المحاكاة وبيئة Nvidia الاصطناعية، “Omniverse”، أمرًا أساسيًا في تطوير الروبوتات القادرة على التفكير والإدراك والآمنة والإنتاجية. ومع ذلك، فإن المخاطر أعلى مما هي عليه في الأفلام.
“المفتاح هنا هو أن المحاكاة التي نستخدمها يجب أن تتطابق مع العالم الحقيقي قدر الإمكان بحيث يكون ما تتعلمه داخل هذا العالم الافتراضي قابلاً للتحويل إلى العالم الحقيقي. إذا تعلمت داخل عالم الرسوم المتحركة بفيزياء الرسوم المتحركة، فلن يكون الأمر كذلك وقال: “سيتصرف بشكل صحيح عندما يصل إلى العالم الحقيقي”. تسمح عمليات المحاكاة بمليارات التكرار والكثير من الأخطاء في بيئة آمنة لا يتعرض فيها البشر أو الروبوتات أو الممتلكات للأذى.
احتضان الغموض
لدى Nvidia عادة رؤية اتجاهات التكنولوجيا الهائلة القادمة في وقت مبكر، وبناء مجموعة من الأدوات، وانتظار ظهور بقية العالم. هكذا وصف ليباريديان ما حدث مع النماذج اللغوية الكبيرة خلال العقد الماضي.
وقال ليباريديان: “لقد بنينا كل أجهزة الكمبيوتر هذه. ولم يطلبها أحد، وكان الجميع متشككين. ثم ذهبنا وقمنا بتدريب أكبر نموذج في العالم في ذلك الوقت”. كان النموذج يسمى Megatron وطرحته Nvidia في عام 2021.
وقال: “هناك خط مباشر من ميجاترون إلى جي بي تي”. حفز إصدار ChatGPT الطفرة الحالية في الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتتطلع الشركة إلى تكرار هذه الصيغة، ولكن هذه المرة بالنسبة للروبوتات.
وقال ليباريديان: “لقد كنت أعمل على محاكاة للروبوتات تحسبا لوصول التكنولوجيا اللازمة لإنشاء دماغ آلي مناسب في نهاية المطاف”. كان الذكاء الاصطناعي التوليدي هو تلك اللحظة. لكن الروبوتات لم تحظ بلحظة ChatGPT بعد.
يُطلق على المعادل الآلي لميجاترون اسم Project Groot، وهو نموذج أساسي للروبوتات، أعلنت عنه الشركة في مارس. ولن يكون تجاريًا أيضًا، وفقًا لما ذكره ليباريديان. وقال إن الهدف هو أن يسارع الآخرون في أسرع وقت ممكن وأن يبنوا على ما تقدمه نفيديا.
على الرغم من أن جلب العالم المادي إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي يرفع المستوى إلى ما هو أبعد من توليد اللغة، وهو أمر متوقع، إلا أن ليباريديان قال إن إنفيديا تتبع بشكل أساسي قواعد اللعبة التي تم اختبارها.
“لقد شاهدت جنسن وهو يقوم بهذا النوع من الرهانات بعيدة المدى، حيث يوجد الكثير من الغموض حول متى سيحدث ذلك أم لا، وكان مجرد نوع من التنقل – معتقدًا بالمبادئ الأولى أنه سيصل إلى هناك. نحن” وقال ليباريديان: “لسنا متأكدين تمامًا من مكانه، ولكن عندما يحدث، نريد أن نكون هناك”. “لذا فإننا نستثمر قدر ما نستطيع دون أن نموت في هذه العملية طوال تلك الفترة الزمنية حتى نكون مستعدين.”
هل لديك نصيحة أو فكرة للمشاركة؟ اتصل بكبيرة مراسلي BI إيما كوسجروف على [email protected] أو استخدم تطبيق المراسلة الآمن Signal: 443-333-9088.