סטארטאפ מהמר: משחקי וידאו ילמדו AI לנוע בעולם הממשי

סטארטאפ בריטי בשם Worldmodeldata מהמר שהתנועות שלכם עם השלט מול הקונסולה יכולות ללמד מכונות לנוע בעולם האמיתי. לפי דיווח ב-WIRED, החברה אוספת מאולפני משחקים את הפעולות שהשחקנים מבצעים (תנועות ג'ויסטיק, לחיצות על הדק וכפתורים) ואורזת אותן למאגרי נתונים לאימון "מודלי עולם" (world models). לדבריה, כבר יש לה רישיון לכמעט מיליון שעות של נתונים כאלה.

למה מודלי שפה לא מספיקים

בחלק מתעשיית ה-AI רווחת ההערכה שמודלי שפה גדולים (LLM) ייתקלו בסופו של דבר בתקרה: הם אומנו על מילים בלבד, ולכן כנראה לא יתאימו לנהוג ברכב אוטונומי או להפעיל זרוע רובוטית בדיוק הנדרש. חוקרים מוכרים כמו פיי-פיי לי ויאן לקון מתמקדים לכן בסוג אחר של מערכות, מודלי עולם, שמטרתם להבין את חוקי הפיזיקה של הסביבה.

כדי לאמן מודל כזה צריך לחבר בין תמונה לפעולה: לא רק וידאו מרצפת מפעל, אלא גם מידע על עוצמת האחיזה בחפץ ועל המומנט שבו מסובבים אותו. "למודלי עולם צריך סיבה ותוצאה", אומר שיאטיאן ג'ו, פרופסור חבר לבינה מלאכותית באוניברסיטת סארי. "באינטרנט יש לנו מעט מאוד נתונים מהסוג הזה".

החוקרים מניחים, אף שההשערה עוד לא נבדקה עד הסוף, שביצועי מודלי העולם ישתפרו ככל שמאגרי האימון יגדלו, בדומה למה שקרה עם מודלי השפה. לכן המחסור בנתונים מתאימים נחשב לאחד מצווארי הבקבוק המרכזיים בתחום. מעבדות שניסו לייצר נתונים בעצמן, באמצעות חיישנים שהוצמדו לבני אדם ולרובוטים בסביבות ניסוי, קיבלו כמויות קטנות שלא מכסות מצבי קצה. "אפשר לשלם לאנשים שידגימו משימות של הרמה והנחה, אבל חזרה על אותה פעולה לא תלכוד את חוסר הסדר של העולם", אומרת ניקול פרנקל, שותפה בקרן ההון סיכון Khosla Ventures.

מתווך נתונים לתעשייה

החברות General Intuition ו-Niantic כבר אוספות נתוני משחקים מהפלטפורמות שלהן. Worldmodeldata מציגה את עצמה כמתווכת: היא מארגנת את הנתונים ממספר רב של אולפנים, כך שהמעבדות לא יצטרכו לחתום על הסכם נפרד עם כל אחד מהם. מנכ"לית החברה, ריאה לוקאס, סירבה לומר מאילו אולפנים מגיעים הנתונים. בעתיד החברה מתכוונת לפתח גם דרכים לתגמל שחקנים יחידים.

"יש מיליוני משחקים מצוינים, והם דומים יותר ויותר לעולם האמיתי", אמרה לוקאס ל-WIRED. לדעתה, נתוני משחקים יהיו בסוף רוב חומר האימון של מודלי העולם, ואחר כך המודלים יכוונו לסביבה או למשימה מסוימת. "זה בהחלט יכול להוביל לרגע ה-GPT של מודלי העולם", היא אומרת.

הספקנים

לא כולם משוכנעים. אנבידיה מפרסמת משפחה של מודלי עולם, ובמקום נתוני משחקים היא מעדיפה מנוע שפיתחה במיוחד כדי לשחזר פיזיקה של העולם האמיתי. מינג-יו ליו, שמוביל בחברה את פיתוח מודלי העולם, מעריך שמודלים שאומנו על נתוני משחקים לא יצליחו במשימות שדורשות שליטה מוטורית עדינה. לדבריו, הפיזיקה במשחקים היא לעיתים קרובות משונה, והמפתחים עושים קיצורי דרך כדי ליצור אשליה של מציאות: הדמות מושיטה יד ולוקחת תפוח מהשולחן, אבל אף אחד לא תכנת כמה לחץ כל אצבע מפעילה כדי שהתפוח לא יחליק.

המשמעות

ככל הנראה, הוויכוח הזה יקבע איך יאומנו רובוטים וכלי רכב אוטונומיים בשנים הקרובות. היתרון של נתוני המשחקים הוא הכמות והמגוון, כולל מצבי קצה שקשה לביים במעבדה. וכפי שפרנקל מציינת, מחיר הטעות ברכב, במטוס, ברחפן או במלגזה במפעל גבוה מאוד. החיסרון הוא שהפיזיקה במשחקים אינה פיזיקה אמיתית. הסבירות היא שהתשובה תהיה שילוב: נתוני משחקים לבניית הבסיס, ונתונים מהעולם האמיתי לכיוונון המודל למשימות שדורשות דיוק.