هيتاشي تراهن على خبرتها الصناعية في سباق الذكاء الاصطناعي الفيزيائي

يسود في عالم الذكاء الاصطناعي اعتقاد بأن المستقبل لمن يبني أكبر النماذج اللغوية ويملك أقوى العناقيد الحاسوبية. لكن حين يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي الفيزيائي، أي التقنيات التي تتحكم بالروبوتات وخطوط الإنتاج والأنظمة الصناعية في العالم الواقعي، قد تكون قواعد اللعبة مختلفة تمامًا. وهذا بالضبط ما تراهن عليه هيتاشي، إحدى أكبر المجموعات الصناعية في اليابان.

الذكاء الاصطناعي الفيزيائي ليس روبوت دردشة يولّد النصوص، ولا شبكة عصبية ترسم الصور بناءً على وصف. إنه ذكاء يجب أن يفهم الفيزياء والقصور الذاتي والاحتكاك ودرجة الحرارة والضغط، أي كل ما يحدد سلوك الأجسام في العالم الواقعي. خطأ النموذج اللغوي يؤدي إلى إجابة غير دقيقة. أما خطأ الذكاء الاصطناعي الفيزيائي فقد يؤدي إلى حادث في المصنع أو توقف محطة كهرباء أو اصطدام نظام ذاتي التشغيل. الرهانات هنا مختلفة جذريًا، وهذا يغيّر موازين القوى.

تشكّل في هذا المجال حتى اليوم تسلسل هرمي من ثلاثة مستويات. في القمة شركات مثل OpenAI وGoogle، التي توسّع نماذج تأسيسية متعددة الوسائط قادرة على معالجة النصوص والصور والفيديو وبيانات المستشعرات في آنٍ واحد. ويقوم نهجها على بناء ذكاء عام يمكن تكييفه لاحقًا مع أي مهمة، بما في ذلك التحكم بالأنظمة الفيزيائية. وفي المستوى الأوسط تعمل Nvidia، التي تبني منصات وأدوات لتطوير الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، من المحاكيات مثل Omniverse إلى الرقائق المتخصصة في الروبوتات. Nvidia لا تصنع الحلول النهائية، لكنها توفّر البنية التحتية التي لا يمكن بدونها إنجاز هذه الحلول.

وهناك معسكر ثالث هو المصنّعون الصناعيون، مثل هيتاشي، الذين يعملون منذ عقود مع الأنظمة الفيزيائية وراكموا قدرًا هائلًا من المعرفة حول كيفية عمل العالم الواقعي. تنتج هيتاشي كل شيء، من القطارات ومعدات الطاقة إلى التقنيات الطبية والآلات الإنشائية. وتدير الشركة عمليات صناعية شديدة التعقيد منذ أكثر من مئة عام. وترى إدارة هيتاشي أن هذه الخبرة بالذات هي الميزة التنافسية التي لا يمكن استنساخها بمجرد تدريب شبكة عصبية على كميات ضخمة من البيانات.

المنطق هنا بسيط وعميق في الوقت نفسه. فالنماذج التأسيسية من OpenAI أو Google قد تكون في غاية القوة، لكنها مدرَّبة في الأساس على نصوص وصور من الإنترنت. هي تعرف شكل التوربين في الصورة، لكنها لا تعرف كيف يهتز تحت حمل معيّن، ولا أنماط التآكل المميزة لنوع محدد من المحامل، ولا كيف يتغير سلوك منظومة التبريد عند درجات حرارة غير طبيعية. هذه المعرفة موجودة في المجلات الهندسية وقواعد البيانات الخاصة وفي عقول آلاف المتخصصين، وهي ما تملكه هيتاشي. وتحويل هذه الخبرة إلى بيانات تدريب للذكاء الاصطناعي مهمة غير يسيرة، لكن من ينجح فيها سيحصل على نماذج تفهم العالم الفيزيائي فعلًا، لا مجرد نماذج تحاكي هذا الفهم.

من المهم فهم السياق الذي تجري فيه هذه المناورة الاستراتيجية. فسوق الذكاء الاصطناعي الصناعي ينمو بسرعة: ووفق تقديرات مختلفة، سيتجاوز حجمه 200 مليار دولار بحلول عام 2030. ومع ذلك، لا تزال معظم المنشآت الصناعية في العالم تستخدم الذكاء الاصطناعي بصورة جزئية فقط، للصيانة التنبؤية أو لتحسين عمليات منفردة. أما التطبيق الكامل للذكاء الاصطناعي الفيزيائي الذي يدير أنظمة الإنتاج بصورة مستقلة فلا يزال أقرب إلى الأفق منه إلى الواقع. وتراهن هيتاشي على احتلال هذا المجال قبل أن تصل إليه عمالقة التقنية في وادي السيليكون.

وتتميز استراتيجية هيتاشي أيضًا بأنها تتحدى النموذج السائد في صناعة الذكاء الاصطناعي، الذي يرى أن الفوز لمن يملك قدرات حوسبية أكبر وبيانات عامة أوفر. وفي الذكاء الاصطناعي الفيزيائي قد لا تصح هذه المعادلة. فالخبرة في المجال المتخصص، والوصول إلى بيانات صناعية حقيقية، وثقة العملاء، وهي عوامل لا تقل أهمية، كلها حاسمة هنا. لن يوكل مشغّل أي محطة نووية إدارة منظومته إلى نموذج أنشأته شركة ناشئة لا خبرة لها في الطاقة، مهما كانت بنيته مثيرة للإعجاب. أما هيتاشي فتتعامل مع عملاء من هذا النوع منذ عقود.

بطبيعة الحال، لا يخلو رهان هيتاشي من المخاطر. فالشركات ذات الإرث الصناعي العريق كثيرًا ما تخسر أمام الوافدين الجدد في التقنية، لأن جمودها وبيروقراطيتها يبطئان الابتكار. كما أن OpenAI وGoogle تتحركان بنشاط نحو تعدد الوسائط والروبوتات، وNvidia تقدم عامًا بعد عام أدوات أكثر نضجًا للذكاء الاصطناعي الفيزيائي. ونافذة الفرصة أمام هيتاشي ليست مفتوحة إلى ما لا نهاية.

ومع ذلك، فإن مجرد إعلان مجموعة صناعية عملاقة من اليابان صراحةً عزمها على منافسة وادي السيليكون في ميدان الذكاء الاصطناعي يشير إلى تحول مهم. فالعصر الذي كان الذكاء الاصطناعي فيه موجودًا في الفضاء الرقمي وحده يقترب من نهايته. والفصل التالي هو الذكاء الاصطناعي في العالم الفيزيائي، وقد تكون الأفضلية فيه لمن يفهم هذا العالم أفضل من غيره.