تقوم شركة Laplace Intelligence بتجهيز الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة قبل أن تصل إلى العالم الحقيقي

إذا كان هناك درس واحد تعلمناه من حادثة OpenAI-Hugging Face، فهو أن عملاء الذكاء الاصطناعي لا يمكن التنبؤ بهم. 

قال Howie Sun، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Laplace Intelligence لـ TechCrunch: "تخيل لو حدث شيء كهذا في العالم المادي". "ينتقل عملاء الذكاء الاصطناعي من أجهزة الكمبيوتر إلى العالم الحقيقي، ونحن لا نريد حقًا أن يفشل الذكاء الاصطناعي المادي في العالم الحقيقي."

يقوم لابلاس، ومقره في آن أربور، ببناء فريق أحمر آلي - بشكل أساسي، اختبار النظام عن طريق محاولة جعله يفشل عمدًا - للروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي. تراهن الشركة على أن الطريقة الوحيدة لضمان سلامة الذكاء الاصطناعي المادي هي اختباره بواسطة الذكاء الاصطناعي.

[__HTML_TAG_6__]] قال صن: "هدفنا هو مساعدة الشركات على اكتشاف المشكلات وإصلاحها قبل النشر، وبمرور الوقت، بناء قاعدة مشتركة من الأدلة التي يمكن للعملاء وشركات التأمين والجهات التنظيمية الوثوق بها".

يعد لابلاس أحد هذه الشركات 20 شركة. الشركات الناشئة المشاركة في Startup Battlefield، مسابقة TechCrunch Disrupt التي تستمر ثلاثة أيام في وسط مدينة سان فرانسيسكو. سيتم عرضه على مسرح Startup Battlefield بعد ظهر يوم الاثنين الموافق 13 أكتوبر. قام صن، جنبًا إلى جنب مع المؤسس المشارك وكبير العلماء هنري ليو، بتأسيس شركة لابلاس قبل عام في جامعة ميشيغان. أمضى صن السنوات الثماني الماضية في الأوساط الأكاديمية في البحث عن كيفية تحدي الذكاء الاصطناعي ذاتية القيادة في المحاكاة. وفي عام 2023، نشر هو وليو - مستشار أطروحته في ذلك الوقت - ورقة بحثية حول هذا الموضوع والتي تصدرت غلاف المجلة العلمية الرائدة Nature. وذلك عندما بدأت المكالمات الواردة من شركات السيارات ذاتية القيادة المهتمة بتنفيذ أفكارها. 

قال صن: "أدركت أنني أريد بناء هذا والانتقال من البحث الأكاديمي البحت إلى منتج مفيد في العالم الحقيقي". 

باستخدام أبحاثهم الأكاديمية كأساس، قام صن وليو ببناء لابلاس، الذي سمي على اسم "شيطان لابلاس"، وهي تجربة فكرية أجراها الباحث الفرنسي بيير سيمون لابلاس في عام 1814 والذي تصور أنه إذا عرف المرء الحالة الدقيقة لكل شيء في الكون، فيمكنه التنبؤ بالمستقبل بدقة كاملة. الدقة.

قال صن: "نحن نستخدم المحاكاة بشكل أساسي للتنبؤ بمستقبل العالم الحقيقي". 

في قلب الشركة الناشئة توجد محاكاة عالية الدقة أعيد بناؤها من العالم الحقيقي، جنبًا إلى جنب مع وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يبحث باستمرار عن نقاط الضعف ونقاط الفشل. الهدف هو التأكد من أن أي ذكاء اصطناعي مادي - سواء كان روبوتًا أو مركبة ذاتية القيادة أو حل مدينة ذكية - آمن في المحاكاة قبل نشره في العالم الحقيقي. 

بيئة المحاكاة هي نسخة ما بعد التدريب من Nvidia's Cosmos، وهي منصة عالمية لمحاكاة الذكاء الاصطناعي، متمركزة في العالم الحقيقي، مما يسمح لابلاس بإعادة بناء أي شيء بدءًا من طريق أريزونا السريع إلى ممر المشاة في باريس. يتم إنشاء عمليات المحاكاة عن طريق مزج شبكة من المعلومات الواقعية المختلفة. يمكن أن تكون صورة Google Street View بمثابة مرجع يتم من خلاله إنشاء شارع بأكمله. ولكن بدلاً من إنشاء شيء عشوائي، يقوم جهاز المحاكاة بدمج بيانات الخريطة الحقيقية لإعادة إنشاء بيئة ذات حجم حقيقي.  

يمكن للمطورين بعد ذلك استخدام المطالبات اللغوية لتغيير الإعداد في الوقت الفعلي، مثل إضافة حركة المرور في فترة ما بعد الظهر. يقول صن إن لابلاس يحصل على معلومات حركة المرور والازدحام في الوقت الفعلي من موفري الملاحة مثل TomTom. 

في محاكاة لابلاس، لا تتم محاكاة البيئة فحسب، بل أيضًا سلوك الممثلين الآخرين. على سبيل المثال، خلال إحدى المظاهرات، أمر صن سيارة ضابط الاختبار بالانحراف في اتجاه حركة المرور القادمة. السيارة التي زعمت أنها صدمتها - أو قادتها، كما هو الحال في كثير من الأحيان مع بعض النماذج العالمية المنتجة - ابتعدت عن الطريق لتجنب الاصطدام.  

قال صن: "إنها حقًا بيئة محاكاة تفاعلية". "الجميع يتفاعل مع كل شيء. ... إنه أشبه بنموذج عالمي مع مشاركين تفاعليين."

بينما تعد البيئة المحاكية جزءًا مهمًا من منتج لابلاس، فإن نقطة البيع الفريدة الحقيقية هي عملاء الذكاء الاصطناعي الذين تطورهم الشركة الناشئة لتصميم الحالات المتطورة تلقائيًا (سيناريوهات صعبة ونادرة يمكن أن تتعثر في نظام الذكاء الاصطناعي)، مما يزيد من إبعاد إنسان الحلقة. 

قال صن: "يمكنهم التصميم من الأخبار وتقارير الشرطة حول الاصطدامات - جميع أنواع المعلومات لتحدي المركبات ذاتية القيادة وغيرها من عملاء الذكاء الاصطناعي الفعليين".

[__HTML_TAG_32__]]اليوم، يقوم مطورو المركبات ذاتية القيادة بشكل أساسي بتدريب الذكاء الاصطناعي على إدارة الحالات القصوى باستخدام الصور المسجلة التي تتحول بعد ذلك إلى محاكاة، أو بالاعتماد على المستقبل. البشر. العثور على أفكار جديدة وتصميمها. في حين أن العديد من شركات المركبات المستقلة قد فعلت ما يقترحه لابلاس وبدأت في اعتماد الذكاء الاصطناعي لإنشاء حالات متقدمة للتدريب - تتبادر إلى ذهني شركة الشاحنات ذاتية القيادة Waabi - فإن الحاجة إلى هذا النوع من التكنولوجيا ستصبح واضحة حقًا عندما نبدأ في نشر الروبوتات على نطاق واسع في العالم الحقيقي. 

قال صن: "هناك بيانات أقل حول الروبوتات المعممة". "لا أحد يعرف ما هي الحالات المتطورة التي ستكون في العالم الحقيقي."

على الرغم من أن صن وليو جاءا من الأوساط الأكاديمية، دون أي نسب ممتاز في شركة تكنولوجيا في وادي السيليكون، تمكن الاثنان من البدء في تحقيق الإيرادات وحتى تحقيق ربح متواضع. تأتي معظم الأموال من حالات استخدام القيادة الذاتية، مع العملاء بما في ذلك شركة صناعة الشاحنات اليابانية Isuzu وشركة النقل بالشاحنات ذاتية القيادة Bot Auto ومقرها تكساس. 

إن Nvidia هي أيضًا أحد العملاء، حسبما تحدده Sun. وتعمل الشركتان، جنبًا إلى جنب مع T-Mobile، معًا في مشروع تجريبي مجاني لمدينة ذكية لمدينة سان خوسيه لتوفير عمليات مرورية عالية المستوى. بدأ لابلاس أيضًا في العمل مع شركاء لبناء روبوتات بشرية للمستودعات.  

معظم عقود عملاء Laplace اليوم تعتمد على المشاريع، وتعمل الشركة على تحويل ذلك إلى إيرادات متكررة. إن هدف الشركة الناشئة على المدى القصير - والذي تأمل أن يساعدها مشاركتها في Disrupt - هو جمع الأموال وتوسيع نطاقها حتى تتمكن من التنافس مع المنافسين.  

تتصدر شركة Applied Intuition قائمة منافسيها، وهي شركة ناشئة ديناميكية في مرحلة متأخرة تمكنت من جمع 1.2 مليار دولار حتى الآن بتقييم ما بعد التمويل قدره 15 مليار دولار. ايسوزو هي أيضًا أحد عملاء Applied. 

الشمس ليست قلقة للغاية. وهو يعتقد أن منهجية لابلاس الأساسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لاختبار الذكاء الاصطناعي هي "نموذج جديد يغير اختبار الذكاء الاصطناعي المادي تمامًا،" ويحوله إلى "عملية اختبار تفاعلية ديناميكية".

"ستكون هذه أكبر فجوة".