أدى حلم نشر الروبوتات البشرية في كل منزل إلى خلق نوع جديد من الوظائف. المتطلبات الوحيدة هي حزام الرأس والهاتف الذكي وقائمة المهام.
مع تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت الروبوتات البشرية أحدث الحدود في السباق للسيطرة على التكنولوجيا المتقدمة. يطرح صانعو الروبوتات سلسلة من النماذج الجديدة التي يمكنها المشي والرقص والقتال بخفة الحركة المتزايدة.
لكن الكأس المقدسة لهذه الصناعة المزدهرة – روبوت متعدد الأغراض يمكنه العمل في المتاجر والمكاتب والمنازل – يحتاج إلى كمية هائلة من البيانات لمعرفة كيفية استبدال البشر بأمان وفعالية. على نحو متزايد، يتم إنشاء هذه البيانات من قبل أشخاص يسجلون أنفسهم وهم يقومون بمهام منزلية عادية.
وقد أدى هذا إلى خلق شهية نهمة للقطات من منظور الشخص الأول التي يمكن استخدامها لتدريب الروبوتات، والمعروفة أيضًا باسم “البيانات الأنانية” أو “البيانات البشرية”. على مدى الأشهر القليلة الماضية، تدخلت الشركات الناشئة لتلبية هذا الطلب من خلال جمع مقاطع الفيديو والتعليق عليها من آلاف العمال المتعاقدين حول العالم.
قال أريان صادقي، نائب رئيس بيانات الروبوتات في شركة Micro1، التي بدأت في تجنيد جيشها الخاص من مصوري الفيديو عن بعد 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 كلها مختلفة”.
يحصل كل شخص على غطاء رأس لتثبيت الكاميرا وتعليمات التصوير وقائمة المهام مثل الطبخ والتنظيف والبستنة ورعاية الحيوانات الأليفة. يُتوقع من العمال أن يتناوبوا بين المهام ويقدموا ما لا يقل عن 10 ساعات من الفيديو كل أسبوع.
وبينما تدور اللقطات حاليًا حول الأعمال المنزلية، قال صادقي إن الشركة تشجع المقاولين على تجربة ما يصورونه، في حالة أن ذلك قد يساعد الروبوتات في النهاية على التكيف بسرعة أكبر مع البيئات والمسؤوليات الجديدة.
وقال صادقي: “الشيء الذي نقوله لهم هو: إذا كنت تعتقد أنك تريد أن يقوم الروبوت بذلك نيابةً عنك، فاستمر في تسجيله”.
على الرغم من أن شركة Micro1 يقع مقرها في بالو ألتو، كاليفورنيا، إلا أنها تضم حوالي 4000 “أخصائي عام في مجال الروبوتات” في أسر مختلفة عبر 71 دولة، الذين يرسلون للشركة أكثر من 160 ألف ساعة من الفيديو كل شهر. وقال صادقي إن هذا ليس كافياً.
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 الأخرى التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يستخدم ChatGPT، الذي تم تدريبه على مئات المليارات من الكلمات التي تم جمعها من الإنترنت، ما تعلمه حول أنماط النص لإنشاء الاستجابات الأكثر ترجيحًا لمطالبات المستخدم.
بعد النص، تطورت نماذج الذكاء الاصطناعي لإنتاج صور ومقاطع فيديو مخصصة حسب الطلب من خلال الاعتماد على المحتوى المتاح بسهولة عبر الإنترنت. لكن مطوري الروبوتات يحتاجون إلى مجموعة أكثر تحديدًا من بيانات التدريب، ويفتقرون إلى نفس النوع من المكتبة الفورية التي كانت توفرها الإنترنت سابقًا.
لقد أصبحت هذه فرصة بمليارات الدولارات للشركات الناشئة مثل Micro1، والتي تقوم أيضًا بتعليق مقاطع الفيديو حتى تتمكن الروبوتات من التمييز بين الأشياء والمسافات والحركات الجسدية. وتشير تقديرات شركات أبحاث السوق إلى أن صناعة جمع البيانات ووضع العلامات عليها سوف تتوسع في المتوسط بنحو 30% سنويا، بقيادة النمو في آسيا، لتصل إلى 10 مليارات دولار على الأقل بحلول عام 2030.
قدم رافي راجالينغام، مؤسس شركة Objectways لتعليق البيانات، بيانات صوتية ومرئية لتدريب المساعدين الافتراضيين الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي والسيارات ذاتية القيادة، قبل أن يحول تركيزه إلى الروبوتات في العام الماضي. منذ أن بدأ في تعيين مقاولين لجمع البيانات البشرية، وجد أن حوالي نصف اللقطات المقدمة فقط قابلة للاستخدام.
ومع ذلك، مع وجود 90% من عملائه في الولايات المتحدة، وافتراضهم أن المستهلكين الأميركيين لديهم القدرة الشرائية اللازمة لتبني الروبوتات البشرية في وقت مبكر، فإن البعض على استعداد لدفع المزيد مقابل البيانات الواردة من الأسر الأميركية، على الرغم من أن الأجر بالساعة يمكن أن يصل إلى ثلاثة أضعاف أجر العامل في فيتنام أو الهند.
وقال راجالينغام: “المطبخ الهندي مختلف تمامًا عن المطبخ الأمريكي. فالمكنسة في الهند تختلف تمامًا عن المكنسة في الولايات المتحدة. لذا فإن التنوع مهم، ولكنه يعتمد على المكان الذي ستضع فيه الروبوتات الخاصة بك أولاً”. “وهذا هو السبب وراء قيامنا بجمع الأشياء في جميع أنحاء العالم.”
لعقود من الزمن، تم تدريب الروبوتات في المقام الأول على القيام بالمهام التي يقوم بها البشر باستخدام أجهزة التحكم عن بعد. لكن هذا يتطلب الكثير من الأجهزة باهظة الثمن. وفي الآونة الأخيرة، كان الخيار الأرخص هو استخدام البرامج لمحاكاة السيناريوهات الافتراضية، على الرغم من أنها أقل فعالية بشكل عام في التفاعلات مع الأشياء المادية، مثل التقاط الزجاج.
قالت أليسيا فينيزياني، نائبة رئيس التوسع في السوق لشركة Sharpa، وهي شركة ناشئة تعمل بنظام أندرويد ومقرها سنغافورة متخصصة في الأيدي الآلية: “مع البيانات، تكون دائمًا مقايضة بين الجودة والكمية”.
أعلنت الصين، التي تضخ استثمارات الدولة في صناعات التكنولوجيا الفائقة، عن خطط لإنشاء ما لا يقل عن 60 مركزًا لتدريب الروبوتات في جميع أنحاء البلاد. وقال ماركو وانغ، المحلل في شركة Interact Analysis، وهي شركة أبحاث تكنولوجية، إن معظم الروبوتات البشرية المنتجة بكميات كبيرة في الصين حتى الآن تم شراؤها للتدريب 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 Meta أو الهاتف الذكي، وأجور بالساعة تتراوح بين 5 دولارات و20 دولارًا اعتمادًا على المنطقة.
وقال: “الفكرة هنا هي: حسنًا، لا أريد أن يقوم الروبوت بالمهمة. أريد أن يقوم الأشخاص بالمهمة”. “بهذه الطريقة، لا تحتاج إلى دفع ثمن الروبوتات، كل ما عليك فعله هو دفع ثمن المعدات والأشخاص.”
وقال وانغ إنه رأى نماذج أعمال في اليابان وكوريا الجنوبية مماثلة لمراكز جمع البيانات في الصين، ولكن مع وجود قواعد في جنوب شرق آسيا للاستفادة من العمالة الرخيصة. وتقوم شركة تسلا بتدريب روبوتها الآلي أوبتيموس في منشآتها الخاصة في فريمونت، كاليفورنيا، وتخطط للتوسع في أوستن، تكساس. وقال وانغ إن الولايات المتحدة وأوروبا تميلان إلى تفضيل التدريب على المحاكاة الذي تدعمه شركة إنفيديا، التي تصمم رقائق الكمبيوتر الأكثر تقدما في العالم.
ومع ذلك، في تقرير صدر في فبراير، قالت Nvidia إن دمج أكثر من 20 ألف ساعة من مقاطع الفيديو من منظور الشخص الأول في تدريب الروبوتات أدى إلى تحسين معدل نجاح المهام مثل لف القمصان، وفرز أوراق اللعب، وفك أغطية الزجاجات، واستخدام الحقنة، بنسبة تزيد عن 50 بالمائة.
وقال وانغ، الذي يتوقع أن تقوم الشركات بشكل متزايد بدمج الاستراتيجيات: “إذا كنت تعتمد على طريقة واحدة فقط لجمع البيانات، فمن المحتمل ألا تكون هذه هي الطريقة الأفضل”. “في المستقبل، سيكون هناك مزيج من الأساليب المختلفة.”
قال بونيت جيندال، الذي شارك في تأسيس شركة التعليقات التوضيحية للبيانات Labellerr AI، إن نقطة التحول بالنسبة للروبوتات المستقلة جاءت قبل ثلاث سنوات، عندما أدت نماذج اللغة الكبيرة التي مكنت ChatGPT إلى ظهور خوارزمية جديدة تترجم الإشارات المرئية إلى عمل جسدي. يمكن للروبوتات التي تمت برمجتها ذات يوم للقيام بمهام متكررة أن تبدأ في إدراك العالم من حولها والتنقل فيه.
بدأت شركته في جمع مقاطع الفيديو الخاصة بها هذا العام من العمال في منشآت التصنيع في الهند. وقال جندال إنه على مدى السنوات الثلاث المقبلة، فإن إعطاء الأولوية للبيانات البشرية هو أمر “بدون تفكير”. لكن هذا الازدهار قد لا يدوم. وقال إن هذا المحتوى قد يؤدي قريبًا إلى تحسين التدريب على المحاكاة، أو إذا تمكن الذكاء الاصطناعي من تحويل مقاطع فيديو YouTube الموجودة عبر الإنترنت إلى منظور الشخص الأول، فقد يصبح ذلك بديلاً.
وقال: “حتى مختبرات الروبوتات تشعر وكأنها لا تعرف ما هي البيانات التي ستكون مطلوبة بعد 12 شهرًا من الآن”.
وقال روتاف شاه، باحث الروبوتات في جامعة تكساس في أوستن، إن أحد أسباب احتياج الروبوتات ذات الأغراض العامة إلى الكثير من التدريب هو عدم القدرة الشديدة على التنبؤ في البيئات المنزلية، حيث يتحرك الأثاث والأجهزة والبشر باستمرار.
وقال شاه: “ما نفتقده حقًا هو الحدس البشري للقوى والاحتكاك وعدم اليقين الذي يكتسبه الناس طوال حياتهم”. “إن جعل الروبوتات مفيدة بشكل عام في المهام المنزلية اليومية مثل الطبخ والتنظيف، سيكون هذا هو الميل الأخير من الأتمتة.”
وقال ألكسندر فيرل، رئيس قسم الأبحاث في الاتحاد الدولي للروبوتات، إنه حتى الآن، تم نشر الروبوتات البشرية بشكل أساسي في بيئات خاضعة للرقابة مثل المصانع، حيث تكون قادرة على إكمال مهامها بنسبة 99.9% من الوقت. وقال إنه حتى في مجال القمصان القابلة للطي، فإن معدل النجاح الحالي لا يزال منخفضًا جدًا بحيث لا يكون قابلاً للتطبيق تجاريًا.
وقال فيرل: “إن احتمال نجاحها عادة ما يكون حوالي 70 أو 80 بالمائة. وبما أن هذا يأتي من التصنيع، فهذا في الواقع ليس شيئًا يرغب شركاؤنا في الصناعة في استخدامه”.
وشدد راجالينغام من شركة Objectways أيضًا على مخاطر السلامة: إذا كان الروبوت ينظف غرفة اللعب، لكنه لا يستطيع التمييز بين الدمية والطفل البشري، فقد تكون النتائج كارثية.
وقال: “إذا أخذ الروبوت طفلي ووضعه في سلة المهملات، فهنا ستأتي دعوى قضائية بقيمة مليون دولار”.
وقال راجالينغام إن اختبار الروبوتات مع الأطفال ما زال بعيد المنال. لكنه أضاف أنهم بدأوا بالفعل مع الكلاب.
