"הווידיאו מבוסס ה-AI לא מושלם, אבל ניתן ללמד באמצעותו רובוטים"

"יש מודלים שלומדים את הפיזיקה של העולם, וזה טוב יותר ממה שהשתמשו בו כדי לבנות מערכות ללימוד רובוטים. מערכות AI מבוססות וידיאו הן עדיין לא דבר מושלם, ולא מתייחסות לפיזיקה ברמה הכי מדויקת, אבל הן מייצרות משהו די מציאותי. גם אם יש בעיה מסוימת בהצגת הדברים, בהחלט אפשר להשתמש במודלים של וידיאו כדי לאמן רובוטים", כך אמר זאב פרבמן, מייסד-שותף ומנכ"ל LTX.

פרבמן דיבר בכנס ה-Physical AI הראשון בישראל, שאנשים ומחשבים והמטה הלאומי לבינה מלאכותית ערכו באחרונה במלון דיוויד אינטרקונטיננטל בתל אביב.

הוא הוסיף כי "מודלי השפה הגדולים למדו המון דברים על העולם, אבל מאז התחלנו לרדת לפרטים, וכעת אנחנו מחפשים סוכנים שעושים דברים מדויקים יותר, ומתקדמים משם בין היתר לאימון של רובוטים. יש כמה וכמה פרדיגמות שונות איך ליצור וידיאו עם AI ולהתבסס על זה לתפעול רובוטים, כולל ההבנה שיכולים להתרחש בעולם דברים שהרובוט צריך להבין אותם. אפשר ללמוד על זה בין היתר מהוליווד. תעשיית הקולנוע מאפשרת ללמוד על פיזיקה, ברמה כזו שרובוטים יכולים להתאמן על פי מה שמצלמים".

לדבריו, מודלי הבינה המלאכותית יכולים ללמוד בקרת מצלמה, תנועה, מפות עומק ופוזיציות שאפשר להעתיק כדי להבין איך אדם זז ולא להתייחס אליו רק כאוסף פיקסלים. "המודל לומד המון מאין ספור סרטים וסרטונים, ובסופו של דבר יכול לזהות מטלות אחרי שראה אותם", אמר פרבמן.

לסיכום הוא דיבר על המודל של LTX ואמר כי "הגישה במודל שלנו היא להביא יעילות, שימוש דינמי באסימונים ותפעול בקצה, ועם חומרה זולה יחסית. זה מודל שמאפשר התאמה ומתיחה, ואלה מאפשרות להוזיל את התהליכים".

ד"ר נתן מישאל, מנהל הטכנולוגיה הראשי של Shield AI. צילום: ניב קנטור

דובר נוסף באירוע היה ד"ר נתן מישאל, מנהל הטכנולוגיה הראשי של Shield AI. הוא דיבר על בינה מלאכותית פיזית עבור מערכות אוטונומיות, וציין כי המטרה של החברה היא לספק שירותים מאובטחים עם מערכות חיות.

"בנינו הרבה מאוד מערכות אוטונומיות ואנחנו מביאים תוצאות מוכחות לשוק", ציין. "ב-10 השנים האחרונות הפכנו מחברה שמציעה מערכות שמוטמעות במטוסים ורחפנים מודרניים לכזו שמציעה, ברחבי העולם, פתרונות עבור סביבות התפעול הכי מאתגרות".

הוא הוסיף כי "אנחנו עושים את זה באמצעות יצירת פרופילים מדויקים למה שצריכים, למשל עבור סוגים שונים של כלי טיס, שהם אמנם מוגדרים מראש, אבל אנחנו מציעים אותם גם בהתאמה לצרכים מדויקים. הכול עובד ביחד, באופן מדויק מאוד, כדי להשיג את המטרה". כדי לתת משנה תוקף לדבריו, מישאל ציין כי Sheild AI משתתפת בתוכנית ה-CCA לבניית מטוס קרב אוטונומי שיתופי לכמה מדינות. במסגרת הפרויקט הזה נדרשת הטסה של מל"טים – לבד ולצד מטוסים עם טייסים אנושיים. "זה אומר שנדרשת מערכת לא רק חכמה, אלא כזו שממש אפשר לסמוך עליה, כולל מסגרת התוכנה שמשלבים בפלטפורמות הללו. זה גם אומר שהכול צריך לרוץ באופן הכי חלק והכי מיידי", אמר.

הוא ציין שמערכות אלה צריכות לדעת להתאים את עצמן לסביבה, לדבר אחת עם השנייה ובכל אותו הזמן, ולאורך כך הדרך, להיות ממוקדות במשימה. "על סמך הצרכים הללו בנינו את פרויקט HIVEMIND, ומה שהוא מציע הוא התאמה של Physical AI לאורך כל רמת התוכנה – מהאסטרטגיה דרך התפעול ועד לטקטיקה ולפעולה בקצה. בדרך הפתרון בונה סימולציות מתאימות ללימוד המכונה ולבניית המודל. ההפרש בין הסימולציות למציאות משמעותי, ויש הרבה פלטפורמות שונות לפריסה, שצריכות ללמוד את כל המערכות השונות", אמר מישאל.