Hitachi تراهن على الخبرة الصناعية في سباق AI الفيزيائي

في عالم الذكاء الاصطناعي، يُعتقد عموماً أن المستقبل ينتمي إلى أولئك الذين يبنون أكبر نماذج اللغة ويمتلكون أقوى مجموعات الحوسبة. لكن عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي الفيزيائي — التقنيات التي تتحكم في الروبوتات والناقلات والأنظمة الصناعية في العالم الحقيقي — قد تكون قواعد اللعبة مختلفة تماماً. وهذا بالضبط ما تراهن عليه Hitachi، إحدى أكبر التكتلات الصناعية في اليابان.

الذكاء الاصطناعي الفيزيائي ليس روبوت محادثة يُنشئ نصاً، ولا هو شبكة عصبية ترسم صوراً من الأوصاف. إنه ذكاء يجب أن يفهم الفيزياء والقصور الذاتي والاحتكاك ودرجة الحرارة والضغط — كل ما يحدد كيف تتصرف الأشياء في العالم الحقيقي. الخطأ في نموذج اللغة يؤدي إلى إجابة غير دقيقة. الخطأ في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي قد يؤدي إلى حادث صناعي أو إغلاق محطة توليد الكهرباء أو تصادم نظام مستقل. الرهانات هنا مختلفة بشكل جوهري، وهذا يغير توازن القوى.

اليوم، تشكلت هرمية متميزة من ثلاث مستويات في هذا المجال. في القمة توجد شركات مثل OpenAI و Google، التي تقوم بتوسيع نماذج أساسية متعددة الأوجه قادرة على معالجة النصوص والصور والفيديو وبيانات المستشعرات في نفس الوقت. نهجهم هو إنشاء ذكاء عام يمكن بعد ذلك تكييفه لأي مهمة، بما في ذلك التحكم في الأنظمة الفيزيائية. على المستوى المتوسط تعمل Nvidia، التي تبني منصات وأدوات لتطوير الذكاء الاصطناعي الفيزيائي — من المحاكيات مثل Omniverse إلى الرقائق المتخصصة للروبوتات. لا تقوم Nvidia بإنشاء حلول نهائية، بل توفر البنية الأساسية التي بدونها تكون مستحيلة.

وهناك معسكر ثالث — الشركات المصنعة الصناعية مثل Hitachi، التي عملت مع الأنظمة الفيزيائية لعقود وتراكمت لديها كميات ضخمة من المعرفة حول كيفية عمل العالم الحقيقي. تنتج Hitachi كل شيء — من القطارات ومعدات توليد الكهرباء إلى الأجهزة الطبية والآلات الإنشائية. تدير الشركة العمليات الصناعية المعقدة لأكثر من مائة عام. وهذه التجربة بالذات هي، برأي قيادة Hitachi، الميزة التنافسية التي لا يمكن تكرارها ببساطة عن طريق تدريب شبكة عصبية على كميات كبيرة من البيانات.

المنطق هنا بسيط لكنه عميق. نماذج OpenAI أو Google الأساسية قد تكون قوية كما تشاء، لكنها تُدرَّب بشكل أساسي على نصوص وصور من الإنترنت. تعرف كيف تبدو التوربينة في صورة فوتوغرافية، لكنها لا تعرف كيف تهتز تحت حمل معين، أو ما هي أنماط البلى المميزة لنوع معين من المحامل، أو كيف يتغير سلوك نظام التبريد عند درجات حرارة شاذة. هذه المعرفة تعيش في المجلات الهندسية، في قواعس البيانات الملكية، في أذهان آلاف المتخصصين — وهذه هي بالضبط المعرفة التي تمتلكها Hitachi. تحويل هذه التجربة إلى بيانات تدريب للذكاء الاصطناعي مهمة غير تافهة، لكن من يتمكن منها سيحصل على نماذج تفهم حقاً العالم الفيزيائي، بدلاً من محاكاة هذا الفهم فقط.

من المهم فهم السياق الذي تحدث فيه هذه المناورة الاستراتيجية. سوق الذكاء الاصطناعي الصناعي ينمو بسرعة: وفقاً لتقديرات مختلفة، بحلول عام 2030 سيتجاوز حجمه 200 مليار دولار. علاوة على ذلك، معظم المؤسسات الصناعية في العالم لا تزال تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل شظايا فقط — للصيانة التنبؤية أو تحسين العمليات الفردية. التنفيذ الكامل للذكاء الاصطناعي الفيزيائي الذي يدير أنظمة الإنتاج بشكل مستقل لا يزال أفق أكثر من كونه واقعاً. تتوقع Hitachi الاستيلاء على هذه المنطقة قبل أن يصل إليها عمالقة التكنولوجيا من وادي السيليكون.

إن استراتيجية Hitachi مثيرة للاهتمام أيضاً لأنها تطعن في الأنموذج السائد في صناعة الذكاء الاصطناعي، والذي ينص على أن النصر يذهب لمن لديه قوة حوسبة أكثر وبيانات الأغراض العامة. في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، قد لا تعمل هذه الصيغة. هنا، الخبرة في المجال حرجة، والوصول إلى بيانات صناعية حقيقية ضروري، وبنفس القدر من الأهمية، ثقة العميل. لن يوكل أي مشغل محطة نووية التحكم في النظام إلى نموذج أنشأته شركة ناشئة بدون خبرة في قطاع الطاقة، مهما كانت معمارتها مثيرة للإعجاب. Hitachi، من جهة أخرى، تعمل مع هؤلاء العملاء منذ عقود.

بالطبع، رهان Hitachi ليس خالياً من المخاطر. غالباً ما تخسر الشركات ذات التراث الصناعي الغني أمام الشركات الناشئة التكنولوجية تحديداً لأن جمودها وبيروقراطيتها تبطئ الابتكار. علاوة على ذلك، تتحرك OpenAI و Google بنشاط نحو التعددية والروبوتات، بينما تقدم Nvidia كل عام أدوات أكثر نضجاً للذكاء الاصطناعي الفيزيائي. نافذة الفرصة أمام Hitachi ليست لا نهائية.

ومع ذلك، فإن مجرد حقيقة أن عملاقاً صناعياً ياباني يعلن علناً عن نيته للتنافس مع وادي السيليكون في مجال الذكاء الاصطناعي يتحدث عن تحول مهم. الحقبة التي كان الذكاء الاصطناعي فيها موجوداً حصرياً في الفضاء الرقمي تقترب من نهايتها. الفصل التالي هو الذكاء الاصطناعي في العالم الفيزيائي، وهنا قد تكون الميزة لمن يفهم هذا العالم أفضل من الجميع.