يعتقد شون شين أن الذكاء الاصطناعي سيحتاج إلى تذكر ما يراه من أجل النجاح في العالم المادي. تستخدم شركة Memories.ai التابعة لشركة Shen أدوات Nvidia AI لبناء البنية التحتية للأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات لتتمكن من تذكر واسترجاع الذكريات المرئية.
أعلنت شركة Memories.ai عن تعاونها مع شركة Nvidia العملاقة لأشباه الموصلات في مؤتمر GTC يوم الاثنين. من خلال هذه الشراكة، تستخدم Memories.ai برنامج Cosmos Reason 2 من Nvidia، وهو نموذج لغة رؤية منطقية، وNvidia Metropolis، وهو تطبيق للبحث عن الفيديو وتلخيصه، لمواصلة تطوير تقنية الذاكرة المرئية الخاصة بها.
أخبر شين (في الصورة أعلاه اليسار) موقع TechCrunch أنه ومؤسسه المشارك ومدير التكنولوجيا التنفيذي Ben Zhou (في الصورة أعلاه على اليمين)، حصلوا على فكرة الشركة أثناء بناء نظام الذكاء الاصطناعي خلف نظارات Meta’s RayBan. لقد جعلهم بناء نظارات الذكاء الاصطناعي يفكرون في كيفية استخدام الأشخاص للتكنولوجيا فعليًا في الحياة الواقعية إذا لم يتمكن المستخدمون من تذكر بيانات الفيديو التي كانوا يسجلونها.
لقد نظروا حولهم لمعرفة ما إذا كان بإمكانهم العثور على أي شخص يقوم بالفعل ببناء هذا النوع من حلول الذاكرة المرئية للذكاء الاصطناعي. عندما لم يتمكنوا من ذلك، قرروا الخروج من ميتا وبنائها بأنفسهم.
“يحقق الذكاء الاصطناعي أداءً جيدًا بالفعل في العالم الرقمي، فماذا عن العالم المادي؟” قال شين. “أجهزة الذكاء الاصطناعي القابلة للارتداء، والروبوتات تحتاج إلى ذكريات أيضًا. … في نهاية المطاف، أنت بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي للحصول على ذكريات بصرية. نحن نؤمن بهذا المستقبل.”
تعد قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التذكر بشكل عام أمرًا جديدًا نسبيًا. قامت OpenAI بتحديث ChatGPT للبدء في تذكر الدردشات السابقة في عام 2024 وضبطت هذه الميزة في عام 2025. وأطلق كل من Elon Musk’s xAI وGoogle Gemini أدوات الذاكرة الخاصة بهما أيضًا في العامين الماضيين.
لكن شين قال إن هذه التطورات ركزت إلى حد كبير على الذاكرة النصية. تعد الذاكرة المستندة إلى النصوص أكثر تنظيماً وأسهل في الفهرسة ولكنها ليست مفيدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المادية التي تتفاعل إلى حد كبير مع العالم من خلال البصر والمرئيات.
حدث تك كرانش
سان فرانسيسكو، كاليفورنيا
|
13-15 أكتوبر 2026
تم إطلاق Memories.ai في عام 2024 وجمعت 16 مليون دولار حتى الآن، من خلال جولة تأسيسية بقيمة 8 ملايين دولار في يوليو 2025 وتمديد بقيمة 8 ملايين دولار. قادت الجولة شركة Susa Ventures وتضمنت Seedcamp وFusion Fund وCrane Venture Partners، من بين آخرين.
وقال شين إن النجاح في بناء طبقة الذاكرة المرئية يتطلب شيئين: بناء البنية التحتية اللازمة لتضمين وفهرسة مقاطع الفيديو في تنسيق بيانات يمكن تخزينه واسترجاعه، والتقاط البيانات اللازمة لتدريب النموذج على القيام بذلك.
أطلقت الشركة نموذج الذاكرة المرئية الكبير (LVMM) في يوليو 2025. وقال شين إنه يمكن مقارنته بإصدار أصغر من Gemini Embedding 2، وهو نموذج فهرسة واسترجاع متعدد الوسائط، تم إصداره في وقت سابق من هذا الشهر.
ولجمع البيانات، أنشأت الشركة جهاز LUCI، وهو جهاز يرتديه “جامعو البيانات” في الشركة والذي يسجل الفيديو المستخدم لتدريب النموذج. وقال شين إنهم لا يخططون لأن يصبحوا شركة أجهزة، ولا يبيعون هذه الأجهزة، ولكنهم قاموا ببناء أجهزة خاصة بهم لأنهم لم يكونوا راضين عن مسجلات الفيديو الجاهزة التي تركز على تنسيقات الفيديو عالية الوضوح والمستهلكة للبطارية.
أصدرت الشركة الجيل الثاني من جهاز LVMM هذا ووقعت شراكة مع Qualcomm للتشغيل على معالجات Qualcomm بدءًا من وقت لاحق من هذا العام.
وقال شين إن Memories.ai تعمل أيضًا مع بعض الشركات الكبيرة في مجال الأجهزة القابلة للارتداء، لكنه رفض الكشف عن تلك الشركات. وعلى الرغم من بعض الطلب الآن، يرى شين أن هناك فرصًا أكبر في الأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات لم تأت بعد.
وقال شين: “فيما يتعلق بالتسويق التجاري، فإننا نركز أكثر على النموذج والبنية التحتية، لأننا نعتقد في نهاية المطاف أن سوق الأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات سيأتي، ولكن ربما ليس الآن”.
اكتشاف المزيد من صحيفة في بي دبليو الشاملة
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
