أول مرة شاهدت KGeN بجدية كانت بسبب “الروبوت”

في السابق، عندما كنت أرى KGeN، كانت أول فكرة في رأسي هي Web3.

لكن في الآونة الأخيرة بدأت تركز أكثر على Physical AI / Robotics، وهذا التغيير جعلني أراجع هذا المشروع مرة أخرى.

لأن في تلك اللحظة، اكتسبت “بيانات البشر الحقيقيين” معنى مختلفًا تمامًا فجأة.

إذا كان الأمر يتعلق بروبوت دردشة، فقد تكفي بيانات النص.

لكن الروبوتات ليست كذلك.

على الروبوت أن يعرف:

كيف يمشي الإنسان؟

كيف تتحرك اليد؟

كيف يكون الشعور عندما يلمس شيئًا؟

ماذا يفعل الناس في البيئات المختلفة؟

الصوت، والبصر، والحركة، وحتى اللمس—كلها قد تصبح بيانات تدريب.

ما يؤكد عليه KGeN رسميًا الآن هو البيانات البشرية الحقيقية متعددة الوسائط، بما في ذلك Sound وSight وMotion وTouch، واستخدام هذه البيانات في Physical AI وLLM.

وأعتقد أن هناك فرقًا واضحًا جدًا هنا:

بيانات الذكاء الاصطناعي العادية:

“أخبر الذكاء الاصطناعي بما هو عليه البشر.”

بيانات Physical AI:

“اجعل الذكاء الاصطناعي يفهم فعلًا كيف يعيش البشر وكيف يتصرفون.”

هاتان المسألتان ليستا بصعوبة واحدة إطلاقًا.

لذلك عندما أنظر الآن إلى KGeN، لا أعتقد أنني سأكتفي بالنظر إلى سعر $KGEN.

بل بالأحرى أريد أن أعرف:

هل يمكن لهذه البيانات البشرية الحقيقية أن تولد فعلًا احتياجًا تجاريًا طويل الأمد؟

إذا كان قطاع الذكاء الاصطناعي والروبوتات يحتاج هذه البيانات أكثر فأكثر، فقد تتحول “Verified Human” تدريجيًا من مفهوم Web3 إلى جزء من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

#KGENUpdate #Aİ #KGEN