ماكس فيرساس، الرئيس التنفيذي ومؤسس شركة نيو رالا – سلسلة المقابلات

الدكتور ماسيميليانو فيرساس هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة نورالا، والرؤية الشركة. بعد بحثه الرائد في الحوسبة الملهمة بالدماغ والشبكات العميقة، ي続 لتحفيز العالم وقيادة مجال الروبوتات المستقلة. وقد تحدث في عشرات الفعاليات والمحافل، بما في ذلك تيد إكس، وناسا، والبنتاغون، وجي تي سي، وإنتر درون، والمختبرات الوطنية، ومختبرات البحث التابعة للقوات الجوية، وإتش بي، وإي روبوت، وسامسونج، إل جي، كوالكوم، إريكسون، بي إيه إي سيستمز، عالَم الذكاء الاصطناعي، ميتسوبيشي، إيه بي بي، وأكسانتور، من بين العديد من الآخرين.

في البداية، درست علم النفس ثم تحولت إلى العلوم العصبية، ما كانت منطقك في ذلك الوقت؟

كان التحول طبيعيًا. علم النفس قدم جانبًا واحدًا من “عملة التدريب” – دراسة الظواهر النفسية. ومع ذلك، إذا كنت مهتمًا بما يسبب آليًا الأفكار والسلوك، فإنك تصل في النهاية إلى دراسة العضو المسؤول عن الأفكار، وتنتهي بدراسة العلوم العصبية!

متى أدركت أنك تريد تطبيق فهمك للدماغ البشري لتمثيل الدماغ البشري في نظام الذكاء الاصطناعي؟

الخطوة التالية، العلوم العصبية إلى الذكاء الاصطناعي، أكثر صعوبة. في حين أن العلوم العصبية تهتم بدراسة مفصلة للتشريح والفسيولوجيا والنظام العصبي وكيف تؤدي الأدمغة إلى السلوك، هناك طريق مكمل لتحقيق فهم أعمق هو بناء نسخة اصطناعية منها. يمكنني أن أعطي تشبيهًا مفضلًا وهو أنك يمكنك الحصول على فهم جزئي ل كيفية عمل المحرك عن طريق كسر أسطوانة والراديتر وخلصت إلى أن الأسطوانات والراديترات مهمة في عمل المحرك. هناك طريقة أعمق لفهم المحرك هي بناء واحد من الصفر – بمعنى دراسة الذكاء عن طريق بناء نسخة اصطناعية منه.

ما هي بعض المشاريع الأولى للتعلم العميق التي عملت عليها؟

في عام 2009، عملنا مع داربا على بناء “تمثيل كامل للدماغ” لروبوت مستقل باستخدام شريحة متقدمة صممتها شركة هيوليت باكارد. في جوهر الأمر، كانت مهمتنا تمثيل الدماغ وسلوك بعض السلوكيات المستقلة والتعلمية لفأر صغير في شكل مناسب ليكون محمولًا ومتوافقًا مع الأجهزة الصغيرة.

يمكنك أن تشاركنا قصة نشأة شركة نيو رالا؟

بدأت شركة نيو رالا في عام 2006 لاحتواء بعض الأعمال البحثية حول استخدام وحدات المعالجة الرسومية (جيه بي يو) للتعلم العميق. في حين قد يبدو هذا الأمر简单ًا اليوم، في ذلك الوقت لم تكن وحدات المعالجة الرسومية تستخدم للذكاء الاصطناعي على الإطلاق، وربّينا هذا المفهوم بالتخيل أن كل بكسل في بطاقة رسومات يمكن استخدامه لمعالجة нейرون (بدلاً من جزء من المشهد لترender على الشاشة). بفضل التماثل في وحدات المعالجة الرسومية، التي تقلد دماغنا إلى حد ما (commercially viable)، كنا قادرين على تحقيق سرعة التعلم والتنفيذ لخوارزمياتنا التي جعلت الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق عمليين. لقد waitedنا بضع سنوات أخرى لترك الأكاديمية لأن العالم “لحق” (كنا 이미 نؤمن بذلك!) بالواقعية الذكاء الاصطناعي. في عام 2013، أخرجنا الشركة من وضع التخفي و (كنا bereits ممولين من ناسا ومختبرات البحث التابعة للقوات الجوية) ودخلنا برنامج بوسطن تيك ستارز. من هناك، بدأنا في توظيف موظفين قلائل ورفع رأس المال الخاص. ومع ذلك، لم يكن حتى عام 2017، مع حقن رأس مال جديد وتطور الصناعة بشكل أكبر، كنا قادرين على تحقيق الت_deploy الأولى المهمة ووضع الذكاء الاصطناعي في 56 مليون جهاز، من بينها الكاميرات والهواتف الذكية والطائرات بدون طيار والروبوتات.

كان أحد المشاريع الأولى لشركة نيو رالا هو العمل على روفر ناسا على المريخ. يمكنك أن تشاركنا أبرز هذه المشروع؟

كانت ناسا تواجه مشكلة محددة: أرادوا استكشاف تقنيات لتشغيل البعثات المستقلة المستقبلية، حيث لن يعتمد النظام المستقل (مثل روفر) على إرشادات التحكم التابعة لأرض_MISSION. تعطل الاتصالات يجعل هذا التحكم مستحيلًا – فقط تذكر كيف كان الاتصال غير سلس بين الأرض ومات دامون في فيلم “المريخي”. حلنا: إعطاء كل روفر دماغه الخاص. لجأت ناسا إلينا، لأننا كنا بالفعل خبيرين في بناء هذه “الدماغ الصغيرة” المستقلة مع داربا، لتزويد روفر بدماغ عميق التعلم قادر على التشغيل على الروبوت والتعلم في الوقت الفعلي وتعلم أشياء جديدة أثناء تشغيل الروبوت. تشمل هذه الأشياء الجديدة (مثل الصخور، علامات الماء، إلخ.) عند مواجهتها وإنشاء خريطة معنوية لكوكب غير مكتشف. كان التحدي巨يًا، لكن المكافأة كانت كبيرة أيضًا: تقنية التعلم العميق قادرة على التشغيل على قدرة معالجة صغيرة جدًا والتعلم من قطعة واحدة من البيانات (مثل صورة). هذا تجاوز ما كان التعلم العميق قادرًا على تحقيقه في ذلك الوقت (وحتى اليوم!).

صممت شركة نيو رالا نظام دايناميك نيو رال، يمكنك أن تشرح كيف يختلف هذا النظام عن نظام دايناميك نيو رال العادي وما هي المزايا التي يقدمها؟

صممت لاستخدام ناسا، نظام دايناميك نيو رال، كما يشير الاسم، يمكنه التعلم طوال دورة حياته. هذا على عكس الشبكات العصبية التقليدية، التي يمكن أن تكون إما مدربة أو تنفذ “استدلال” (أي تصنيف). في نظام دايناميك نيو رال، مثل البشر، لا يوجد فرق بين التعلم والتصنيف. كل مرة ننظر إلى شيء ما، نصنّفه (هذا كرسي) ونتعلم عنه (هذا كرسي جديد، لم أره من قبل، الآن أعرف عنه شيئًا). على عكس الشبكات العصبية التقليدية، نظام دايناميك نيو رال دائمًا ما يتعلم ويتعامل مع ما يعرفه عن العالم وما الجديد الذي يُقدم، وقادر بشكل طبيعي على فهم الشذوذ. على سبيل المثال، إذا لعب أحد أطفالي معي مزحة وصبغ كرسيي باللون الوردي، سأعرفه على الفور. منذ أن تعلم نظام دايناميك نيو رال مع مرور الوقت أن كرسيي أسود، وعندما تتعارض إدراكي له مع ذاكرتي له، سينتج نظام دايناميك نيو رال إشارة شذوذ. يتم استخدام هذا في منتجات شركة نيو رالا بطرق مختلفة (انظر أدناه).

يمكنك أن تناقش ما هو بيلدر برين، نظام الذكاء الاصطناعي المخصص، وكيف يمكنه تمكين تطبيقات الروبوتات أسرع وأسهل وأقل تكلفة؟

由于 نظام دايناميك نيو رال يمكنه التعلم عن العالم وفهم الشذوذ، يستخدم نظام بيلدر برين و في آي إيه (تأثير التفتيش البصري) من شركة نيو رالا لإنشاء مهام التفتيش البصري بسرعة باستخدام فقط بضع صور “للمنتجات الجيدة”. على سبيل المثال، في إعداد الإنتاج، يمكن استخدام 20 صورة “لبقايا جيدة” لإنشاء “دماغ صغير” للاختبار البصري قادر على التعرف على الزجاجات الجيدة أو عندما يتم إنتاج زجاجة سيئة (مثل زجاجة مع غطاء مكسور). يمكن القيام بذلك بسهولة وسرعة وباستخدام معالج بسيط، مستفيدًا من تقنية ناسا التي تم بناؤها خلال أكثر من 10 سنوات من البحث والتطوير المكثف.

في مقابلة سابقة، أوصيت بمحاولة رواد الأعمال دائمًا بدء عمل يبدو مستحيلًا قليلًا. هل شعرت أن شركة نيو رالا كانت مستحيلة قليلًا عندما بدأت الشركة لأول مرة؟

ما زلت أتذكر صديقي وزميلي، أناتولي، عندما كان يبصق قهوته عندما قلت “في يوم من الأيام، سيعمل تكنولوجيانا على هاتف خلوي”. بدا الأمر مستحيلًا، لكن كل ما عليك فعله هو تخيله والعمل من أجله. اليوم، يعمل على ملايين الهواتف. نتصور عالمًا حيث يمكن أن تكتشف آلاف العيون الاصطناعية الآلات والعمليات الصناعية لتوفير مستوى جودة وسيطرة لم يكن ممكنًا من قبل، مستحيلًا لأنها ستحتاج إلى آلاف الأشخاص لكل آلة. آمل أن لا أحد يشرب القهوة أثناء قراءة هذا….

شكرًا على المقابلة الرائعة، شركة نيو رالا واضحة أنها شركة يجب أن نحتفظ بها على رادارنا. يُشجع القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد على زيارة شركة نيو رالا.