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 جيني (Genie) الأحدث من Google مؤثراً بشكل خاص هو أنه يمكن استخدامه لـ تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك تعليم وكلاء الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات أو أداء المهام باستخدام البيانات والتعليقات. من خلال استخدام بيئة ثلاثية الأبعاد محاكاة بدلاً من العالم الحقيقي، يمكن للباحثين تجنب العديد من التحديات والتكاليف والمخاطر المرتبطة بالتدريب في العالم الحقيقي.

يمكن لـ Google Genie 3 أيضاً محاكاة سيناريوهات معقدة، مثل اختبار سيارة ذاتية القيادة تقود في طقس سيء أو بذلة مجنحة تحلق عبر التضاريس الجبلية.

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

الشكل 1. إطار من محاكاة Genie 3 يظهر بذلة مجنحة تحلق. (المصدر)

تاريخ 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 مجموعات بيانات النصوص والصور والفيديوهات والحركة. هذا يتيح لها إنشاء مشاهد واقعية والتنبؤ بكيفية تطورها. نماذج Genie هي أمثلة على 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.

ما هو Genie 3؟ نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد من Google#

بناءً على نماذج Genie السابقة، يُعد Genie 3 الأحدث والأكثر تقدمًا 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 الكائنات في العالم الحقيقي.

بينما يستخدم Veo 3 محرك فيزياء مُبرمجاً مسبقاً، يعلم Google Genie 3 نفسه كيفية عمل الفيزياء باستخدام طريقة تُعرف بالتعلم شبه الخاضع للإشراف. وهي تقنية تعلم بالذكاء الاصطناعي يتعلم فيها نموذج الذكاء الاصطناعي الأنماط والعلاقات من البيانات غير الملصقة عن طريق توليد إشارات التعلم الخاصة به.

تُعد قدرة التعلم شبه الخاضع للإشراف في Google Genie 3 أمراً بالغ الأهمية لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي أو روبوتات الذكاء الاصطناعي، للتعامل مع المهام المختلفة. 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 روبوت جوال. (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.

الميزات 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.

• إخراج فيديو سلس ومتسق: يمكنه الحفاظ على إخراج فيديو بمعدل 24 إطاراً في الثانية (fps) 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)

من التعليم إلى الألعاب: تطبيقات Genie 3 من Google DeepMind#

يمكن أن يجعل Google Genie 3 التعلم والبحث والتدريب أكثر غامرة وتفاعلية. على سبيل المثال، في الفصول الدراسية، يمكنه إحياء التاريخ أو العلوم أو الجغرافيا من خلال السماح للطلاب باستكشاف المدن القديمة أو السفر عبر الفضاء. وبالمثل، بالنسبة لمطوري الذكاء الاصطناعي، فهو يوفر عوالم افتراضية واقعية لممارسة الاستراتيجيات، وتجاوز التحديات، وتحسين مهارات اتخاذ القرار.

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

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

قيود 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.

أبرز 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.

تحقق من مستودع GitHub الخاص بنا لتعرف المزيد عن الذكاء الاصطناعي. انضم إلى مجتمعنا النشط واكتشف الابتكارات في قطاعات مثل الذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة والرؤية الحاسوبية بالذكاء الاصطناعي في التصنيع. للبدء في استخدام الرؤية الحاسوبية اليوم، اطلع على خيارات الترخيص الخاصة بنا.