مقابلات
معور فاريد، مؤسس ومدير تنفيذي لشركة ليو آي آي – سلسلة مقابلات
الدكتور معور فاريد، مؤسس ومدير تنفيذي لشركة ليو آي آي، هو مهندس ومحقق في مجال الذكاء الاصطناعي وناشط اجتماعي ومؤسس أمريكي إسرائيلي. وقد قام بأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي والهندسة الميكانيكية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا كزميل ما بعد الدكتوراه في برنامج فولبرايت وأصبح أصغر حائز على درجة الدكتوراه في تاريخ معهد إسرائيل التكنولوجي. وقد بنى مجتمعًا من أكثر من 60 ألف مهندس ودعم الشباب المحرومين من خلال مبادرة غير ربحية.
ليو آي آي هي أول نظام ذكاء اصطناعي مخصص للهندسة الميكانيكية – نموذج ميكانيكي كبير لتصميم المنتجات المادية، مما يسمح للفرق بتحويل الأفكار إلى نماذج ثلاثية الأبعاد جاهزة للإنتاج في ثوان. يساعد النظام الشركات على تقليل وقت الهندسة بنسبة 70٪ وتسريع وقت الوصول إلى السوق بنسبة 18٪. تأسست ليو آي آي في عام 2023، وتم استخدامها بالفعل من قبل المهندسين في الشركات العالمية، بما في ذلك تويوتا و إتش بي وموبايل آي (من إنتل) و فيليبس و سكانيا. وبعد بضعة أشهر فقط من جولة التمويل الاولي (بقيادة فлінت کپیتال)، نمت إيراداتها السنوية بنسبة 300٪ في الربع الأول.
لقد بنيت خلفيتك عبر الهندسة الميكانيكية والديناميكا غير الخطية وأبحاث الذكاء الاصطناعي وماساتشوستس للتكنولوجيا ومعهد إسرائيل التكنولوجي قبل تأسيس ليو آي آي. ما الذي دفعك إلى التركيز بشكل خاص على بناء الذكاء الاصطناعي للهندسة الميكانيكية، وما هو المشكلة التي شعرت بأن الصناعة لم تحلها بعد؟
بصراحة، الإحباط.
قبل ليو آي آي، عملت كمهندس ميكانيكي في الدفاع، ودركت شيئًا غريبًا: يقضي المهندسون وقتًا طويلاً في كل شيء ما عدا الهندسة. جديًا. نقضي وقتًا في تصفح المجلدات القديمة والبحث في كتالوجات البائعين و البحث عن المعايير وإعادة استخدام التصاميم القديمة يدويًا وسؤال مهندس كبير يتذكر لماذا تم اتخاذ هذا القرار في عام 2011. يمكنك تسميته.
يتمتع مهندسو البرمجيات بغيت هاب كوبيلوت، والكتاب غيت شات جبت. في حين أن مهندسي الهندسة الميكانيكية ما زالوا يفتحون ملفات بي دي إف من محركات مشتركة تسمى “النهائي_ف7_النهائي.بي دي إف”. استمرت الصناعة في الحديث عن “التحول الرقمي”، ولكن معظم فرق الهندسة كانت لا تزال تعمل كما لو كان عام 1998.
أصبحت هذه هي الهوس وراء ليو آي آي: هل يمكننا بناء ذكاء اصطناعي يفهم الهندسة حقًا؟ ليس فقط اللغة، ولكن الهندسة والقيود والتسامح والمنطق الصناعي والفيزياء. شيء يمكن للمهندسين الوثوق به في العمل الحقيقي، وليس فقط في عروض التمثيل.
لأنك إذا كتبت فقرة تسويقية خاطئة، لن يموت أحد. لكن إذا كتبت كومة تسامح خاطئة في الطيران أو الأجهزة الطبية، فإن الناس يموتون بالفعل.
لماذا تعاني الأنظمة الذكية العامة مثل شات جبت وجيميني من صعوبة في أداء مهام الهندسة الميكانيكية التي تتطلب فيزياء وقيود وتسامح وتصنيع حقيقي؟
لأنها لم تُبنَ لهذا الغرض، حيث يتم تدريب النماذج الذكية العامة بشكل رئيسي على نصوص على مستوى الإنترنت: ريديت ومدونات وويكيبيديا ووسائل التواصل الاجتماعي ومنتديات عشوائية. هذا جيد إذا كنت تكتب رسائل بريد إلكتروني أو تلخّص وثائق، ولكنها كارثة إذا كنت تحسب عمر الكلال على مشبك ملحوم يدخل نظام الدفاع.
الهندسة الميكانيكية ليست تكميلًا. إنه حل مشكلة مقيدة تحت الفيزياء. لا يمكن لنموذج عام الحقيقية التفكير في التصنيع والانتشار الحراري والجودة والتصرف المادي وعوامل الأمان وتجميع التسامح. لا يستطيع معظمهم حتى فتح ملف كاد نatively.
الجزء الخطر هو أنهم يبدون مقنعين尽管 كل ذلك. مهندسو الهندسة الميكانيكية ليسوا معادين للذكاء الاصطناعي. إنهم معادون للكلام الفارغ. الآن، عندما يتعلق الأمر بمهام الهندسة، فإن معظم الأنظمة الذكية العامة هي مولدات كلام فارغ شديدة الإقناع.
لذلك دربنا ليو آي آي بشكل مختلف، باستخدام أكثر من مليون مصدر هندسي موثوق. دمجناه مباشرة في أنظمة الهندسة وجعلنا كل إجابة قابلة للتتبع إلى معايير وформولات ومراجع يمكن للمهندسين التحقق منها بأنفسهم.
كانت الهندسة الميكانيكية تاريخيًا أبطأ في تبني الذكاء الاصطناعي مقارنة بتطوير البرمجيات. ما هي أكبر الحواجز التي تمنع المهندسين والmanufacturers من تبني تدفقات العمل التي تقودها الذكاء الاصطناعي بالكامل؟
أعتقد أن أكبر حاجز هو الثقة الثقافية. إنه ليس تقنيًا على الإطلاق. البرمجيات يمكن أن تفشل ويتعين إصلاحها غدًا، ولكن الأنظمة المادية لا تعمل بهذا الشكل. إذا تعطل код تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، يصبح المستخدمون متضايقين. إذا كان خطأ هندسي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يصل إلى طائرة أو غرسة طبية أو روبوت مصنع، فإن العواقب مختلفة جدًا.
يتم تعليم المهندسين منذ اليوم الأول التفكير في وضع الفشل. نكبر ونسمع قصصًا عن انهيار الجسور لأن شخصًا ما اتخذ افتراضًا خاطئًا. لذلك عندما يظهر سيليكون فالي ويقول “مجرد تحفيز الهندسة”، يرفض مهندسو الهندسة الميكانيكية ذلك على الفور.
الحاجز الثاني هو أن شركات التصنيع تجلس على عقود من المعرفة القبلية غير الموثقة محبوسة داخل أنظمة إدارة المنتج وملفات بي دي إف وملفات كاد وأنظمة إدارة الموارد وذاكرة مهندسين متقاعدين. لا يمكن للذكاء الاصطناعي العام الوصول إلى هذا السياق أو التفكير فيه.
والثالث: لا أريد أن أبدو قاسيًا جدًا، ولكن من وجهة نظري، فإن معظم منتجات الذكاء الاصطناعي للصناعة هي في الواقع مسرحية تلقين. لوحات تحكم أنيقة على رأس نماذج ضحلة لا يمكنك بالفعل هندستها. يرى مهندسو الهندسة الميكانيكية من خلال ذلك بسرعة.
تركز ليو آي آي على ما تسميه “الذكاء الميكانيكي”. ما يعني هذا المفهوم لك، وكيف يختلف عن موجة الذكاء الاصطناعي المساعد التي تدخل السوق؟
“الذكاء الميكانيكي” يعني الذكاء الاصطناعي الذي يفهم العالم المادي، وليس فقط اللغة.
كما ذكرت، فإن معظم مساعدي الذكاء الاصطناعي اليوم هم في الأساس أنظمة نصية. يلخصون ويعيدون كتابة وينشرون المحتوى. هذا مفيد، ولكنه لا يزال يعمل داخل التخيل الرقمي. يتطلب الذكاء الميكانيكي التفكير تحت الفيزياء والهندسة والقيود والتصنيع والسلوك المادي والمنطق التجميعي والتكلفة والموثوقية والأداء الحراري والموثوقية.
لذلك، بالنسبة لنا، يعني الذكاء الميكانيكي بناء أنظمة يمكنها المشاركة مسؤولية في تدفقات العمل الهندسية. يعني ذلك قراءة كاد بشكل أصلي، وفهم التجميعات، وحل المعادلات، والتحقق من المعايير، والاتصال مباشرةً بأنظمة إدارة المنتج وأنظمة إدارة الموارد.
كم نحن قريبون من الأنظمة الذكية التي يمكنها تصميم آلات معقدة مثل محركات الطائرات والأنظمة الروبوتية الصناعية أو الإنسان الآلي بشكل مستقل؟
أقرب مما يعتقد معظم الناس، ولكن ليس بالطريقة التي يتصورها هوليوود.
الناس يتصورون بطلًا يتحدث إلى كمبيوتر ويتظهر آلة مثالية على الفور. ما يحدث في الواقع هو أن الذكاء الاصطناعي يزيل تدريجيًا طبقات التكرار في الهندسة، وهو يفعل ذلك بسرعة كبيرة. نحصل على مشروع مصمم جيد يرتبط بالتوثيق الصحيح الذي يمكن للمهندسين مراجعته وتعديله – ومع الذكاء الاصطناعي، يتم إنجاز هذا المشروع في دقائق بدلاً من أشهر.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي توليد أجزاء كبيرة من هيكل الطائرة في المستقبل القريب؟ بالتأكيد. لقد جربنا هذا على محاكاة مع ليو آي آي، ونحن قريبون جدًا. لكن الهندسة التلقائية الكاملة بدون إشراف بشري؟ لا أستطيع أن أتوقع حدوث ذلك في أي وقت قريب. لن يُستبدل الذكاء الاصطناعي المهندسين، ولكن المهندسين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي قد يُستبدلون أولئك الذين لا يفعلون ذلك.
يتسبب بنية الذكاء الاصطناعي نفسها في تحديات هندسية كبيرة حول استهلاك الطاقة والتحكم الحراري. كيف ترى أن يساهم الذكاء الاصطناعي الموجه للهندسة الميكانيكية في مجالات مثل أنظمة التبريد المتقدمة وتصميم مركز البيانات التالي؟
إحدى الشركات التي نعمل معها، زوتاكور، تبني أنظمة تبريد بدون ماء لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، حيث يصبح التحكم الحراري واحدًا من أكبر معوقات توسيع بنية الذكاء الاصطناعي. واجه مهندسو الشركة مشكلة غاية في التكلفة: كل تثبيت جديد يتطلب إعادة تصميم تكوين الأنابيب يدويًا لتناسب النظام، مما استهلك وقت الهندسة وزيادة تعقيد التصنيع.
سألوا ليو عن حل إبداعي مستوحى من الطبيعة، وساعد ليو في توليد مفهوم أنابيب بسيط قابل للتعديل يزيل الحاجة إلى إعادة تصميم النظام لكل مشروع. بدلاً من تصنيع مخصص لكل مرة، يمكن للفريق استخدام أجزاء стандردية جاهزة. ذلك خفض التكاليف بمقدار 400 دولار تقريبًا لكل وحدة وازال مرحلة هندسية تكرارية كاملة من التدفق.
لذلك، كما نرى، فإن الذكاء الاصطناعي جاهز لحل بعض المشاكل التي أنشأها بنفسه.
الاخطاء الهندسية يمكن أن يكون لها عواقب حقيقية في العالم الواقعي. كيف توازن بين سرعة وتوظيف الذكاء الاصطناعي وضرورة الموثوقية والتحقق والسلامة في بيئات الهندسة؟
أبدًا لا تزيل المهندس من المسؤولية. هذا هو المبدأ الأساسي. لا نؤمن بالهندسة “الغرفة السوداء”: كل توصية يقدمها ليو قابلة للتعقب والتوضيح والتحقق. يمكن للمهندسين فحص المصدر والصيغ والمعايير والافتراضات.
في الممارسة، أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي في الهندسة ليست تحل محل الدقة. إنها تضغط على العمل الممل حول الدقة. السرد الخطر حاليًا هو “السرعة على حساب كل شيء”. هذا المنطق يعمل حتى تترك العالم الرقمي وتبدأ في بناء أنظمة مادية. العالم المادي غير معفي من الأخطاء.
لقد قلت إن الذكاء الاصطناعي لن يُستبدل المهندسين، ولكن المهندسين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي قد يُستبدلون أولئك الذين لا يفعلون ذلك. ما هي المهارات الجديدة التي سيتطلبها جيل المهندسين الميكانيكيين التالي للحفاظ على القدرة على المنافسة؟
المهارة الأكثر أهمية سوف تكون في الواقع حكم هندسي أعمق.
بغض النظر، مع تقليل الذكاء الاصطناعي لمزيد من طبقات التنفيذ، يصبح مهندسو البشر أكثر مسؤولية عن تعريف القيود والتحقق من المخرجات وفهم التبادل والكشف عن وضع الفشل.
المهندسون الشباب الذين يثقون بشكل أعمى بالذكاء الاصطناعي سوف يصبحون خطرًا سريعًا. أفضل المهندسين سوف يكونون أولئك الذين يعرفون كيف يوجون أنظمة الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على فهم عميق للمبادئ الأساسية.
أعتقد أننا سوف نشهد تحولًا كبيرًا نحو التفكير النظمي. سوف يعمل مهندسو الهندسة الميكانيكية بشكل متزايد، بشكل متزامن، عبر البرمجيات والإلكترونيات والتصنيع والتحاكي والذكاء الاصطناعي. قد يختفي مهندس الهندسة الميكانيكية المعزول، ولكن مهندس متعدد التخصصات سوف يصبح قيمًا جدًا.
نحن نشهد زخمًا متزايدًا حول الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي والأنظمة الذكية المادية. هل تعتقد أن الإنجاز التالي الكبير في الذكاء الاصطناعي سوف يأتي من الأنظمة التفاعلية مع العالم المادي وليس فقط مساعدي الذكاء الاصطناعي الرقمي؟
نعم. أعتقد أننا ننتقل بالفعل في هذا الاتجاه، ولكننا لسنا هناك بعد.
كانت الموجة الأولى من الذكاء الاصطناعي حول اللغة والمعلومات. الموجة التالية سوف تكون حول التفاعل مع الواقع. عندما يغادر الذكاء الاصطناعي الشاشة ويدخل العالم المادي، يتغير مستوى الصعوبة بشكل كبير لأن الواقع يطرح الاحتكاك والغموض وتنوع المواد وعواقب أمان حقيقية. الشركات التي سوف تفوز بالعقد التالي من الذكاء الاصطناعي لن تولد فقط أفضل، ولكنها سوف تبني أنظمة يمكنها التفكير في التفاعل مع العالم المادي بشكل موثوق.
مع اندماج الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في تدفقات العمل الهندسية، أي أجزاء من عملية التصميم والابتكار سوف تحتاج دائمًا إلى إبداع وإحكام بشري فريد؟
المسؤولية. هذا هو الجواب الوحيد. كما قلت، فإن العالم المادي غير معفي من الأخطاء. حتى عند مستوى عالٍ من التفكير بالذكاء الاصطناعي، لن يكون قادرًا على استبدال عملية اتخاذ القرار البشري.
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الأداء وتوليد بحث في فضاءات التصميم الكبيرة بشكل أسرع مما يمكن للمهندسين القيام به – ولكن البشر يجب أن يقرروا ما يجب أن يوجد في العالم، وما التبادل المقبول، وما المخاطر المقبولة، وما القيود الأكثر أهمية.
بصراحة، بعض أفضل الأفكار الهندسية تأتي من الحدس المبني على سنوات من الفشل والخبرة والتعرف على الأنماط البشرية الغريبة التي يصعب تحديدها. نعم، لا أعتقد أن الذكاء الاصطناعي سوف يُستبدل بالمسؤولية البشرية وراء قرارات الهندسة. هذا ما يجعله غير قابل للاستبدال.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة ليو آي آي.
