Google Genie 3 يبعث الحياة في عالمك ثلاثي الأبعاد باستخدام الذكاء الاصطناعي

في 5 أغسطس 2025، أصدرت Google DeepMind أحدث إصدار من نموذج Genie، المعروف باسم Genie 3. وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد يمكنه تحويل مطالبات المستخدم النصية إلى بيئات تفاعلية ديناميكية.

تسمح هذه البيئات، أو عوالم الذكاء الاصطناعي، للمستخدم بالتنقل والتفاعل معها في الوقت الفعلي، تماماً كما هو الحال في ألعاب الفيديو. يمكن للمستخدمين أيضاً توسيع البيئة أو تعديلها من خلال تقديم مطالبات نصية إضافية، مما يتيح إجراء تغييرات فورية دون الحاجة إلى إعادة تشغيل المحاكاة.

ما يجعل نموذج Genie الأخير من Google مؤثراً بشكل خاص هو إمكانية استخدامه في تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك تعليم وكلاء الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات أو تنفيذ المهام باستخدام البيانات والتغذية الراجعة. ومن خلال استخدام بيئة ثلاثية الأبعاد محاكاة بدلاً من العالم الحقيقي، يمكن للباحثين تجنب العديد من التحديات والتكاليف والمخاطر المرتبطة بالتدريب في العالم الواقعي.

يمكن لنموذج Google Genie 3 أيضاً محاكاة سيناريوهات معقدة، مثل اختبار سيارة ذاتية القيادة تقود في طقس سيئ أو شخص يرتدي بدلة طيران (wingsuit) ينزلق عبر تضاريس جبلية.

في هذه المقالة، سنستكشف Google Genie 3 وقدراته. لنبدأ!

الشكل 1. لقطة من محاكاة Genie 3 تظهر شخصاً ببدلة طيران ينزلق. (المصدر)

Link to this sectionتاريخ موجز لنماذج Genie من Google#

قبل أن نتعمق في نماذج Genie من Google DeepMind، دعونا نفهم بشكل أفضل ما هي نماذج العالم (world models).

نماذج العالم هي أنظمة ذكاء اصطناعي تتعلم قواعد العالم الحقيقي مثل الفيزياء والحركة والعلاقات المكانية من النصوص والصور ومقاطع الفيديو مجموعات البيانات. هذا يسمح لها بإنشاء مشاهد واقعية والتنبؤ بكيفية تطورها. وتعد نماذج Genie أمثلة على مثل هذه الأنظمة.

إليك لمحة سريعة عن نماذج Google Genie السابقة التي مهدت الطريق لـ Genie 3:

• Genie 1: كان Genie 1، الذي يُشار إليه غالباً باسم Google Genie فقط، أول نموذج عالم ذكاء اصطناعي من Google DeepMind قادراً على إنشاء بيئات افتراضية تفاعلية. كان بإمكان المستخدمين وصف عالم باستخدام نصوص أو صور أو لقطات أو حتى رسومات، وسيقوم Genie بإنشائه، مما يتيح لهم التحكم في الإجراءات داخل المشهد. لقد صُمم لمعالجة بيانات الفيديو بمرور الوقت، والتنبؤ بالإطار التالي، وترجمة مدخلات المستخدم إلى إجراءات داخل العالم.

• Genie 2: بناءً على قدرات Google Genie، كان Genie 2 قادراً على إنشاء مجموعة واسعة من العوالم ثلاثية الأبعاد التفصيلية والتفاعلية. كنموذج عالم، قام بمحاكاة بيئات افتراضية واستجاب بشكل واقعي لإجراءات مثل القفز أو السباحة أو تحريك الأشياء. وبفضل تدريبه على مجموعة ضخمة من مقاطع الفيديو، تميز بتفاعلات واقعية للأجسام وحركات شخصيات نابضة بالحياة.

Link to this sectionما هو Genie 3؟ نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد من Google#

بناءً على نماذج Genie السابقة، يعد Genie 3 الأحدث والأكثر تقدماً في السلسلة. وهو يعتمد بشكل خاص على Genie 2، الذي كان بإمكانه توليد بيئات افتراضية جديدة، وVeo 3، أحدث نموذج لتوليد الفيديو من Google DeepMind. يظهر Veo 3 فهماً عميقاً للفيزياء وكيفية تفاعل الأشياء في العالم الحقيقي.

بينما يستخدم Veo 3 محرك فيزياء مبرمجاً مسبقاً، يعلم Google Genie 3 نفسه كيفية عمل الفيزياء باستخدام طريقة تُعرف بالتعلم ذاتي الإشراف (self-supervised learning). وهي تقنية تعلم ذكاء اصطناعي يتعلم فيها نموذج الذكاء الاصطناعي الأنماط والعلاقات من بيانات غير مصنفة عن طريق توليد إشارات التعلم الخاصة به.

تعد قدرة Google Genie 3 على التعلم ذاتي الإشراف أمراً حاسماً لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي أو روبوتات الذكاء الاصطناعي، للتعامل مع مهام مختلفة. في الواقع، يرى الباحثون في Google DeepMind أن Genie 3 خطوة مهمة نحو إنشاء الذكاء الاصطناعي العام (AGI).

الشكل 2. مثال على استخدام Google Genie 3 لمحاكاة التحكم في مركبة روبوتية. (المصدر)

AGI هو شكل نظري من الذكاء الاصطناعي يمكنه فهم وتعلم أي مهمة أو موضوع وتطبيق تلك المعرفة عبر مواقف مختلفة، تماماً مثل الإنسان. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، التي صُممت لمهام محددة وتواجه صعوبة في نقل مهاراتها إلى مشكلات جديدة، سيكون AGI قادراً على التكيف والتعلم في مجموعة واسعة من السياقات.

Link to this sectionالميزات الرئيسية لـ Google Genie 3 المتعلقة ببناء عالم ذكاء اصطناعي#

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية المدعومة بواسطة Genie 3:

• توليد عالم ثلاثي الأبعاد من النص: يمكنه تحويل مطالبة نصية بسيطة (على سبيل المثال، "روبوت يمشي في الشارع") إلى بيئة ثلاثية الأبعاد قابلة للعب مع عناصر تحكم أساسية في الحركة.

• أحداث العالم القابلة للمطالبة: يمكن للمستخدمين تغيير البيئة ديناميكياً عن طريق كتابة أوامر جديدة (على سبيل المثال، إضافة مطر إلى الشارع).

• الذاكرة البصرية: يمكن لـ Genie 3 تذكر الأشياء التي تُركت في البيئة والسماح لك بإعادة زيارتها لاحقاً، حيث تستمر الذاكرة لمدة دقيقة تقريباً.

• مخرجات فيديو سلسة ومتسقة: يمكنه الحفاظ على مخرجات فيديو بمعدل 24 fps (إطار في الثانية) بدقة 720p، مع تفاعل أطول مقارنة بـ Genie 2.

الشكل 3. يمكن لـ Google Genie 3 توليد مخرجات تدوم لفترة أطول من تلك التي ينتجها Genie 2. (المصدر)

Link to this sectionمن التعليم إلى الألعاب: تطبيقات Genie 3 من Google DeepMind#

يمكن لـ Google Genie 3 جعل التعلم والبحث والتدريب أكثر غامرة وجاذبية. على سبيل المثال، في الفصول الدراسية، يمكنه إحياء التاريخ أو العلوم أو الجغرافيا من خلال السماح للطلاب باستكشاف مدن قديمة أو السفر عبر الفضاء. وبالمثل، بالنسبة لمطوري الذكاء الاصطناعي، فإنه يوفر عوالم افتراضية واقعية لممارسة الاستراتيجيات، والتنقل في التحديات، وتحسين مهارات اتخاذ القرار.

يمكن للعلماء أيضاً استخدامه لإنشاء محاكاة خاضعة للرقابة لاختبار الأفكار، أو دراسة النظم البيئية، أو مراقبة سلوك الأشياء. تطبيق آخر مثير للاهتمام هو في تطوير ألعاب الفيديو. يمكن لمطوري الألعاب تحويل المطالبات النصية إلى عوالم ألعاب مفصلة، مما يسرع عملية التطوير ويقلل الحاجة إلى فرق كبيرة.

الشكل 4. يمكن تصميم ألعاب ممتعة وملونة وتفاعلية باستخدام Genie 3. (المصدر)

Link to this sectionقيود Google Genie 3 كنموذج عالم#

بينما يقدم Google Genie 3 العديد من الميزات والفوائد، من المهم أيضاً مراعاة عيوبه.

إليك بعض القيود التي يجب مراعاتها:

• نطاق إجراء محدود: بينما يمكنك تشغيل العديد من الأحداث في العالم الافتراضي، لا يتم تنفيذها جميعاً بواسطة الوكيل نفسه. لا تزال الإجراءات التي يمكن للوكيل تنفيذها مباشرة محدودة.

• التفاعل مع وكلاء آخرين: لا يزال إنشاء تفاعلات واقعية بين وكلاء مستقلين متعددين في نفس البيئة قيد العمل.

• الدقة في العالم الحقيقي: لا يستطيع Google Genie 3 حتى الآن إعادة إنشاء مواقع حقيقية بدقة جغرافية كاملة.

Link to this sectionأبرز النقاط#

يمثل Google Genie 3 تقدماً كبيراً في إنشاء عوالم ثلاثية الأبعاد واقعية وتفاعلية باستخدام الذكاء الاصطناعي. يمكنه إحياء الأفكار من مطالبات نصية بسيطة، ومحاكاة الفيزياء، وحتى تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي في مساحات افتراضية آمنة.

على الرغم من أنه لا يزال لديه قيود، إلا أنه يفتح العديد من الاحتمالات للبحث والألعاب وتطوير الذكاء الاصطناعي. كما أنه خطوة حاسمة نحو أنظمة AGI التي يمكنها التفكير والتعلم بشكل يشبه البشر أكثر.

تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا لاكتشاف المزيد حول الذكاء الاصطناعي. انضم إلى مجتمعنا النشط واكتشف الابتكارات في قطاعات مثل الذكاء الاصطناعي في تجارة التجزئة ورؤية الذكاء الاصطناعي في التصنيع. للبدء في رؤية الكمبيوتر اليوم، تحقق من خيارات الترخيص لدينا.