گوگل جما ۳: هوش مصنوعی سبک برای گوشی و لپ‌تاپ

Gemma 3: عصر جدیدی از هوش مصنوعی باز و کارآمد

درست بیش از یک سال پیش، گوگل با راه‌اندازی سری Gemma، تغییری اساسی در استراتژی هوش مصنوعی خود ایجاد کرد و از رویکرد کاملاً اختصاصی به سمت جنبش متن‌باز حرکت کرد. اکنون، Gemma 3 جهشی بزرگ به جلو را نشان می‌دهد و تعهد گوگل به ارائه مدل‌های باز قدرتمند، همه‌کاره و مسئولانه توسعه‌یافته به توسعه‌دهندگان را به نمایش می‌گذارد.

Gemma 3 در چهار اندازه متمایز در دسترس است که طیف گسترده‌ای از قابلیت‌های محاسباتی را پوشش می‌دهد. این محدوده با یک مدل فوق‌العاده فشرده با تنها 1 میلیارد پارامتر شروع می‌شود که آن را برای محیط‌های با منابع محدود مانند دستگاه‌های تلفن همراه ایده‌آل می‌کند. در انتهای دیگر طیف، Gemma 3 یک مدل 27 میلیارد پارامتری ارائه می‌دهد که تعادلی بین عملکرد و کارایی ایجاد می‌کند. گوگل ادعا می‌کند که این مدل‌ها نه تنها ‘پیشرفته‌ترین’ و ‘قابل‌حمل‌ترین’ مدل‌های باز این شرکت تا به امروز هستند، بلکه بر تعهد آنها به توسعه مسئولانه نیز تأکید می‌کنند.

پیشی گرفتن از رقبا

در عرصه رقابتی مدل‌های هوش مصنوعی سبک وزن، عملکرد بسیار مهم است. گوگل ادعا می‌کند که Gemma 3 از رقبای خود، از جمله DeepSeek-V3، Llama-405B متا و o3-mini شرکت OpenAI پیشی می‌گیرد. به گفته گوگل، این عملکرد برتر، Gemma 3 را به عنوان مدل پیشرویی که قادر به اجرا بر روی یک تراشه شتاب‌دهنده هوش مصنوعی واحد است، قرار می‌دهد که یک دستاورد قابل توجه از نظر کارایی و مقرون به صرفه بودن است.

پنجره متنی بهبودیافته: به خاطر سپردن بیشتر برای قابلیت‌های پیشرفته

یکی از جنبه‌های حیاتی هر مدل هوش مصنوعی، ‘پنجره متنی’ آن است که میزان اطلاعاتی را که مدل می‌تواند در هر زمان معین حفظ کند، تعیین می‌کند. یک پنجره متنی بزرگتر، مدل را قادر می‌سازد تا ورودی‌های گسترده‌تری را پردازش و درک کند، که منجر به بهبود عملکرد در وظایفی می‌شود که نیاز به درک وسیع‌تری از زمینه دارند.

در حالی که پنجره متنی 128000 توکنی Gemma 3 پیشرفت قابل توجهی نسبت به نسخه‌های قبلی خود دارد، عمدتاً مدل‌های باز گوگل را با رقبایی مانند Llama و DeepSeek که قبلاً به اندازه‌های پنجره متنی مشابهی دست یافته‌اند، هم‌تراز می‌کند. با این وجود، این بهبود، Gemma 3 را برای انجام وظایف پیچیده‌تر و پردازش حجم‌های بزرگتری از اطلاعات به طور موثر مجهز می‌کند.

ShieldGemma 2: اولویت‌بندی ایمنی تصویر

با درک اهمیت ایمنی و توسعه مسئولانه هوش مصنوعی، گوگل همچنین ShieldGemma 2 را معرفی کرده است، یک بررسی‌کننده ایمنی تصویر که بر اساس Gemma 3 ساخته شده است. این ابزار به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا محتوای بالقوه مضر را در تصاویر، مانند محتوای جنسی صریح یا خشونت‌آمیز، شناسایی کنند. ShieldGemma 2 بر تعهد گوگل به کاهش خطرات مرتبط با محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی و ترویج یک محیط دیجیتال امن‌تر تأکید می‌کند.

رنسانس رباتیک گوگل: Gemini در مرکز توجه قرار می‌گیرد

فراتر از پیشرفت‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی سبک وزن، گوگل در حال انجام یک تلاش مجدد در زمینه رباتیک است. بخش DeepMind گوگل با استفاده از قدرت مدل پرچمدار Gemini 2.0 خود، دو مدل تخصصی را برای کاربردهای رباتیک طراحی کرده است.

این تمرکز مجدد بر رباتیک پس از یک دوره ارزیابی مجدد صورت می‌گیرد که با توقف پروژه بلندپروازانه Everyday Robots شرکت Alphabet چند سال قبل مشخص شد. با این حال، در ماه دسامبر، گوگل با اعلام یک مشارکت استراتژیک با Apptronik، شرکتی متخصص در رباتیک انسان‌نما، علاقه خود را به این حوزه نشان داد.

Gemini Robotics: پر کردن شکاف بین زبان و عمل

یکی از مدل‌های رباتیک تازه معرفی‌شده، که به‌درستی Gemini Robotics نام‌گذاری شده است، توانایی قابل‌توجهی در ترجمه دستورالعمل‌های زبان طبیعی به اقدامات فیزیکی دارد. این مدل فراتر از اجرای دستورات ساده می‌رود و همچنین تغییرات در محیط ربات را در نظر می‌گیرد و اقدامات خود را بر این اساس تطبیق می‌دهد.

گوگل ادعا می‌کند که Gemini Robotics مهارت چشمگیری از خود نشان می‌دهد و قادر به انجام وظایف پیچیده‌ای مانند تا کردن اوریگامی و بسته‌بندی اقلام در کیسه‌های زیپ‌دار است. این سطح از کنترل حرکتی ظریف و سازگاری، پتانسیل این مدل را برای متحول کردن صنایع مختلف، از تولید تا لجستیک، برجسته می‌کند.

Gemini Robotics-ER: تسلط بر استدلال فضایی

دومین مدل رباتیک، Gemini Robotics-ER، بر استدلال فضایی تمرکز دارد، مهارتی حیاتی برای ربات‌هایی که در محیط‌های پیچیده و پویا کار می‌کنند. این مدل به ربات‌ها قدرت می‌دهد تا وظایفی را انجام دهند که نیاز به درک روابط فضایی دارند، مانند تعیین بهترین راه برای گرفتن و بلند کردن یک لیوان قهوه که در مقابل آن قرار داده شده است.

با تسلط بر استدلال فضایی، Gemini Robotics-ER امکاناتی را برای ربات‌ها فراهم می‌کند تا به طور موثرتری در محیط اطراف خود حرکت کنند و با آن تعامل داشته باشند و راه را برای کاربردهایی در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های کمکی، جستجو و نجات و اکتشاف هموار می‌کند.

ایمنی اول: یک اصل اساسی در هوش مصنوعی و رباتیک

هر دو اطلاعیه Gemma 3 و رباتیک به شدت با بحث‌هایی در مورد ایمنی همراه هستند و این کاملاً به‌جا است. مدل‌های باز، به دلیل ماهیت خود، چالش‌های ایمنی ذاتی را ارائه می‌دهند، زیرا تحت کنترل مستقیم شرکت منتشرکننده نیستند. گوگل تأکید می‌کند که Gemma 3 تحت آزمایش‌های دقیقی قرار گرفته است، با توجه ویژه به پتانسیل آن برای تولید مواد مضر، با توجه به قابلیت‌های STEM قوی مدل‌ها.

در حوزه رباتیک، پتانسیل آسیب فیزیکی، تأکید بیشتری بر ایمنی را ضروری می‌کند. Gemini Robotics-ER به طور خاص برای ارزیابی ایمنی اقدامات خود و ‘تولید پاسخ‌های مناسب’ طراحی شده است، که خطر حوادث را کاهش می‌دهد و عملکرد مسئولانه را تضمین می‌کند.

کاوش عمیق‌تر در معماری و قابلیت‌های Gemma 3

برای درک کامل اهمیت Gemma 3، ضروری است که عمیق‌تر به طراحی معماری و قابلیت‌هایی که ارائه می‌دهد بپردازیم. در حالی که گوگل جزئیات فنی کاملی را منتشر نکرده است، برخی از جنبه‌های کلیدی را می‌توان از اطلاعات ارائه‌شده استنباط کرد.

استفاده از اصطلاح ‘پارامترها’ به متغیرهای داخلی اشاره دارد که نحوه عملکرد یک مدل هوش مصنوعی را کنترل می‌کنند. این پارامترها در طول فرآیند آموزش آموخته می‌شوند، جایی که مدل در معرض مقادیر زیادی داده قرار می‌گیرد و پارامترهای خود را برای بهینه‌سازی عملکرد خود در وظایف خاص تنظیم می‌کند.

این واقعیت که Gemma 3 در چهار اندازه مختلف – 1B، 2B، 7B و 27B پارامتر – ارائه می‌شود، نشان‌دهنده یک طراحی ماژولار است. این به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا اندازه مدلی را انتخاب کنند که به بهترین وجه با نیازها و منابع محاسباتی آنها مطابقت داشته باشد. مدل‌های کوچکتر برای استقرار در دستگاه‌هایی با قدرت پردازش و حافظه محدود، مانند تلفن‌های هوشمند و سیستم‌های تعبیه‌شده، ایده‌آل هستند، در حالی که مدل‌های بزرگتر می‌توانند برای کاربردهای سخت‌تر در سخت‌افزار قدرتمندتر استفاده شوند.

ادعای اینکه Gemma 3 از رقبایی مانند DeepSeek-V3، Llama-405B متا و o3-mini شرکت OpenAI عملکرد بهتری دارد، ادعای جسورانه‌ای است. این نشان می‌دهد که گوگل گام‌های مهمی در بهینه‌سازی مدل و تکنیک‌های آموزشی برداشته است. با این حال، بدون معیارها و مقایسه‌های مستقل، تأیید قطعی این ادعاها دشوار است.

پنجره متنی 128000 توکنی، اگرچه پیشگامانه نیست، اما یک ویژگی حیاتی برای انجام وظایف پیچیده است. یک پنجره متنی بزرگتر به مدل اجازه می‌دهد تا اطلاعات بیشتری را از ورودی ‘به خاطر بسپارد’، که آن را قادر می‌سازد تا اسناد طولانی، مکالمات یا دنباله‌های کد را بهتر درک کند. این امر به ویژه برای وظایفی مانند خلاصه‌سازی، پاسخ به سؤال و تولید کد مهم است.

ShieldGemma 2: نگاهی دقیق‌تر به ایمنی تصویر

معرفی ShieldGemma 2 نگرانی فزاینده در مورد سوء استفاده احتمالی از تصاویر تولید شده توسط هوش مصنوعی را برجسته می‌کند. برای مثال، دیپ‌فیک‌ها می‌توانند برای ایجاد ویدیوها یا تصاویر واقعی اما ساختگی استفاده شوند که به طور بالقوه به افراد آسیب می‌رسانند یا اطلاعات نادرست را منتشر می‌کنند.

ShieldGemma 2 احتمالاً از ترکیبی از تکنیک‌ها برای شناسایی محتوای بالقوه مضر استفاده می‌کند. این موارد می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

• طبقه‌بندی تصویر: آموزش یک مدل برای تشخیص دسته‌های خاصی از محتوای مضر، مانند برهنگی، خشونت یا نمادهای نفرت.
• تشخیص اشیا: شناسایی اشیاء خاص در یک تصویر که ممکن است نشان‌دهنده محتوای مضر باشد، مانند سلاح یا وسایل مربوط به مواد مخدر.
• تشخیص چهره: تشخیص و تجزیه و تحلیل چهره‌ها برای شناسایی دیپ‌فیک‌های بالقوه یا موارد جعل هویت.
• تشخیص ناهنجاری: شناسایی تصاویری که به طور قابل توجهی از الگوهای معمولی منحرف می‌شوند، که می‌تواند نشان‌دهنده محتوای دستکاری‌شده یا مصنوعی باشد.

گوگل با ارائه ابزاری مانند ShieldGemma 2 به توسعه‌دهندگان، آنها را قادر می‌سازد تا برنامه‌های هوش مصنوعی ایمن‌تر و مسئولانه‌تری بسازند که از تصاویر استفاده می‌کنند.

Gemini Robotics و Gemini Robotics-ER: کاوش آینده رباتیک

تمرکز مجدد گوگل بر رباتیک، که توسط مدل Gemini 2.0 تقویت شده است، گامی مهم به سوی ایجاد ربات‌های هوشمندتر و توانمندتر است. توانایی ترجمه دستورالعمل‌های زبان طبیعی به اقدامات (Gemini Robotics) و انجام استدلال فضایی (Gemini Robotics-ER) پیشرفت‌های کلیدی هستند.

قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی Gemini Robotics احتمالاً شامل ترکیبی از موارد زیر است:

• تشخیص گفتار: تبدیل زبان گفتاری به متن.
• درک زبان طبیعی (NLU): تفسیر معنای متن، از جمله شناسایی عمل مورد نظر، اشیاء درگیر و هرگونه محدودیت مربوطه.
• برنامه‌ریزی حرکت: تولید دنباله‌ای از حرکات برای ربات برای اجرای عمل مورد نظر.
• سیستم‌های کنترل: اجرای حرکات برنامه‌ریزی‌شده، با در نظر گرفتن محدودیت‌های فیزیکی ربات و محیط.

توانایی انجام وظایفی مانند تا کردن اوریگامی و بسته‌بندی اقلام در کیسه‌های زیپ‌دار نشان‌دهنده درجه بالایی از مهارت و کنترل حرکتی ظریف است. این احتمالاً شامل سنسورهای پیشرفته، محرک‌ها و الگوریتم‌های کنترلی است.

قابلیت‌های استدلال فضایی Gemini Robotics-ER برای وظایفی که نیاز به درک دنیای سه‌بعدی دارند، بسیار مهم هستند. این می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

• بینایی کامپیوتر: پردازش تصاویر از دوربین‌ها برای درک محیط، از جمله شناسایی اشیاء، موقعیت آنها و جهت‌گیری آنها.
• درک صحنه سه‌بعدی: ساختن نمایشی از محیط، از جمله روابط فضایی بین اشیاء.
• برنامه‌ریزی مسیر: تعیین مسیر بهینه برای حرکت ربات در محیط، اجتناب از موانع و رسیدن به هدف.
• گرفتن و دستکاری: برنامه‌ریزی و اجرای حرکات برای گرفتن و دستکاری اشیاء، با در نظر گرفتن شکل، وزن و شکنندگی آنها.
• استدلال در مورد ایمنی: قبل از اقدام، استدلال کنید که آیا اجرای آن ایمن است یا خیر.

تأکید بر ایمنی در هر دو مدل بسیار مهم است. ربات‌هایی که در دنیای واقعی کار می‌کنند، اگر دچار نقص شوند یا تصمیمات نادرستی بگیرند، می‌توانند به طور بالقوه باعث آسیب شوند. مکانیسم‌های ایمنی می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• تشخیص برخورد: سنسورهایی که برخوردهای احتمالی را تشخیص می‌دهند و توقف‌های اضطراری را فعال می‌کنند.
• حس کردن نیرو: سنسورهایی که نیروی اعمال‌شده توسط ربات را اندازه‌گیری می‌کنند و از اعمال نیروی بیش از حد به اشیاء یا افراد جلوگیری می‌کنند.
• محدودیت‌های ایمنی: برنامه‌ریزی ربات برای اجتناب از اقدامات یا مناطقی که ناامن تلقی می‌شوند.
• کنترل انسان در حلقه: اجازه دادن به یک اپراتور انسانی برای مداخله و کنترل ربات در صورت لزوم.

پیامدها و مسیرهای آینده

اطلاعیه‌های Gemma 3 و مدل‌های جدید رباتیک Gemini پیامدهای مهمی برای آینده هوش مصنوعی و رباتیک دارند.

ماهیت باز و سبک وزن Gemma 3 دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمند را دموکراتیزه می‌کند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا برنامه‌های نوآورانه را برای طیف گسترده‌ای از دستگاه‌ها ایجاد کنند. این می‌تواند منجر به موارد زیر شود:

• برنامه‌های تلفن همراه بیشتر با هوش مصنوعی: پردازش زبان طبیعی پیشرفته، تشخیص تصویر و سایر قابلیت‌های هوش مصنوعی در تلفن‌های هوشمند و تبلت‌ها.
• سیستم‌های تعبیه‌شده هوشمندتر: هوش بهبودیافته در دستگاه‌هایی مانند لوازم خانگی هوشمند، پوشیدنی‌ها و سنسورهای صنعتی.
• افزایش پذیرش هوش مصنوعی در محیط‌های با منابع محدود: فعال کردن برنامه‌های هوش مصنوعی در کشورهای در حال توسعه یا مناطق دورافتاده با اتصال اینترنت محدود.
• مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز بیشتر

پیشرفت‌های رباتیک با پشتیبانی Gemini می‌تواند منجر به موارد زیر شود:

• ربات‌های صنعتی توانمندتر: افزایش اتوماسیون در تولید، لجستیک و سایر صنایع.
• ربات‌های کمکی برای مراقبت‌های بهداشتی و مراقبت از سالمندان: ربات‌هایی که می‌توانند در کارهایی مانند توزیع دارو، کمک به تحرک و همراهی کمک کنند.
• ربات‌ها برای جستجو و نجات: ربات‌هایی که می‌توانند در محیط‌های خطرناک حرکت کنند و قربانیان را پیدا کنند.
• ربات‌های اکتشافی: ربات‌هایی که می‌توانند مکان‌های دورافتاده یا خطرناک، مانند سیارات دیگر یا محیط‌های اعماق دریا را کاوش کنند.

تأکید بر ایمنی برای اطمینان از اینکه این پیشرفت‌ها به طور مسئولانه مستقر می‌شوند و به نفع جامعه هستند، بسیار مهم است. با ادامه تکامل هوش مصنوعی و رباتیک، رسیدگی به نگرانی‌های اخلاقی، کاهش خطرات احتمالی و اطمینان از اینکه این فناوری‌ها برای اهداف خوب استفاده می‌شوند، ضروری خواهد بود.