بعد أن نقل ChatGPT نماذج اللغة الكبيرة إلى الحياة اليومية في نوفمبر 2022، ينتظر قطاع الروبوتات نقطة تحول مماثلة. وسيتحدث Les Karpas، المدير العالمي للـPhysical AI في Nvidia Inception، خلال جلسة «الروبوتات تنتظر لحظة ChatGPT الخاصة بها. إليكم ما يقف في طريقها» في TechCrunch Disrupt 2026، عن العقبات التي تواجه الروبوتات والفرص المحتملة.
وفقًا لـKarpas، تتمثل المشكلة الأساسية للروبوتات متعددة الأغراض في عدم وجود مجموعة بيانات للذكاء الاصطناعي المادي بحجم الإنترنت، على غرار تلك التي استفادت منها OpenAI وAnthropic في نماذج اللغة. وحتى Waymo ومنافسوها أنشأوا بيانات أساطيل مركباتهم ذاتية القيادة استنادًا إلى المسافات المقطوعة على الطرق على مدى سنوات، ولا تزال مجموعات البيانات هذه تتوسع في أسواق جديدة. أما الشركات الناشئة، فتحاول بناء الحجم المطلوب بصورة اصطناعية من خلال المحاكاة والبيانات الاصطناعية والنماذج الأساسية التي يجري تدريبها بالتزامن على أنواع مختلفة من الروبوتات.
وستكون هذه الفجوة بين العالم الرقمي والبيئة المادية الموضوع الرئيسي لمنصة Real World AI Stage في الفعالية. وسينضم إلى Karpas مؤسسو Shield AI وColossal Biosciences وFieldAI وFoxglove لمشاركة الفرص والتحديات التي يواجهونها.
يدير Karpas في Nvidia العلاقات مع الشركات الناشئة في مجالات الروبوتات والسيارات والتصنيع والتنقل والمدن الذكية، وسبق له العمل لدى Stanley Black & Decker وIntellectual Ventures وHerman Miller وiRobot وCirque du Soleil. وخلال مسيرته المهنية، تولى مهام في الهندسة المعمارية وهندسة التصنيع، وشغل منصب CEO لشركة ناشئة، وأدار استوديو للشركات الناشئة، وعمل مستثمرًا في رأس المال المخاطر المؤسسي.
سيستضيف TechCrunch Disrupt 2026 في Moscone West بسان فرانسيسكو 10,000+ من قادة التكنولوجيا والمؤسسين والمستثمرين في الفترة من 13 إلى 15 أكتوبر. ويُطبق على التذاكر خصم يصل إلى $200 قبل 25 سبتمبر، كما يصل الخصم على المشتريات الجماعية إلى 30%. وتنتهي حجوزات طاولات العرض في 18 سبتمبر.
لماذا يهم
يكشف عدم وجود نظير في مجال الروبوتات لقاعدة البيانات الواسعة المستمدة من الإنترنت والمستخدمة في نماذج اللغة عن الفارق الأساسي الذي يحد مباشرة من تطوير الأنظمة متعددة الأغراض. ويهم هذا الوضع خصوصًا الشركات الناشئة التي لا تملك الإمكانات نفسها المتاحة لشركات المركبات ذاتية القيادة، التي تعتمد على عمليات ميدانية طويلة الأمد لجمع البيانات. ورغم أن المحاكاة والبيانات الاصطناعية والنماذج الأساسية التي تدرّب أنواعًا مختلفة من الروبوتات معًا تقدم خيارات لسد هذه الفجوة، فلا يزال مدى قدرتها على تمثيل التنوع في البيئات المادية الحقيقية غير واضح. ويُظهر امتداد النقاش من قطاع السيارات إلى التصنيع والمدن الذكية أن مشكلة البيانات لا تقتصر على نوع واحد من الروبوتات. لكن طبيعة المحتوى الترويجية للفعالية والتذاكر لا تمنح القارئ معيارًا إضافيًا لمعرفة ما إذا كانت التقييمات المقدمة مدعومة بأدلة مستقلة.
الخلفية
ChatGPT ليس اسمًا جديدًا في أرشيف FikirPilot: فقد نشرنا خلال آخر 90 يومًا 43 خبرًا ورد فيه هذا الاسم؛ وكان أحدثها بتاريخ 15 سبتمبر 2026.