أعلنت Google DeepMind عن نموذجين جديدين من الذكاء الاصطناعي - Gemini Robotics 1.5 و Gemini Robotics-ER 1.5 - المصممين لتعزيز قدرات الروبوتات، مما يسمح لها ليس فقط بتنفيذ الأوامر، ولكن أيضًا بالتخطيط، والاستدلال، والبحث عن المعلومات، ومشاركة المهارات.
يمكن للروبوتات التعلم الذاتي والتكيف.
بدلاً من تنفيذ سيناريو البرمجة المسبق فقط، يمكن للروبوتات من الجيل الجديد التعامل مع المواقف المعقدة. على سبيل المثال، يمكنها:
البحث عن توقعات الطقس عبر الإنترنت لتعبئة الأمتعة بشكل مناسب.
الوصول إلى لوائح إعادة التدوير المحلية وتصنيف النفايات بشكل صحيح.
طي الملابس حسب اللون أو المادة دون الحاجة إلى برمجة تفصيلية لكل خطوة.
هذه هي قدرة "التعميم"، وهي مفهوم يواجه الروبوتات والخوارزميات التقليدية صعوبة فيه.
كيف تتعاون النماذج الاثنين
Gemini Robotics-ER 1.5: تعمل كـ "دماغ"، تخطط لخطوات متعددة، وتبحث عن المعلومات عبر بحث Google.
Gemini Robotics 1.5: تحول الخطط إلى إجراءات فعلية دقيقة بفضل نموذج الرؤية-اللغة-الإجراء (VLA).
في التجارب، يمكن للروبوتات التعرف على الأشياء، والبحث عن إرشادات إعادة التدوير في سان فرانسيسكو، ثم التعامل مع النفايات بنفسها. على الرغم من أن معدل النجاح بلغ فقط 20% - 40%، إلا أن هذه خطوة كبيرة مقارنة بالجيل السابق.
أهمية استراتيجية
أكد الرئيس التنفيذي سندار بيتشاي أن التكنولوجيا الجديدة ستقرب الروبوتات من التفكير، والتخطيط، والتعلم مثل البشر، مما يمهد الطريق لروبوتات متعددة الأغراض (general-purpose robots).
يمكن للروبوتات التعلم الذاتي والتكيف.
بدلاً من تنفيذ سيناريو البرمجة المسبق فقط، يمكن للروبوتات من الجيل الجديد التعامل مع المواقف المعقدة. على سبيل المثال، يمكنها:
البحث عن توقعات الطقس عبر الإنترنت لتعبئة الأمتعة بشكل مناسب.
الوصول إلى لوائح إعادة التدوير المحلية وتصنيف النفايات بشكل صحيح.
طي الملابس حسب اللون أو المادة دون الحاجة إلى برمجة تفصيلية لكل خطوة.
هذه هي قدرة "التعميم"، وهي مفهوم يواجه الروبوتات والخوارزميات التقليدية صعوبة فيه.
كيف تتعاون النماذج الاثنين
Gemini Robotics-ER 1.5: تعمل كـ "دماغ"، تخطط لخطوات متعددة، وتبحث عن المعلومات عبر بحث Google.
Gemini Robotics 1.5: تحول الخطط إلى إجراءات فعلية دقيقة بفضل نموذج الرؤية-اللغة-الإجراء (VLA).
في التجارب، يمكن للروبوتات التعرف على الأشياء، والبحث عن إرشادات إعادة التدوير في سان فرانسيسكو، ثم التعامل مع النفايات بنفسها. على الرغم من أن معدل النجاح بلغ فقط 20% - 40%، إلا أن هذه خطوة كبيرة مقارنة بالجيل السابق.
أهمية استراتيجية
أكد الرئيس التنفيذي سندار بيتشاي أن التكنولوجيا الجديدة ستقرب الروبوتات من التفكير، والتخطيط، والتعلم مثل البشر، مما يمهد الطريق لروبوتات متعددة الأغراض (general-purpose robots).