تمكن Dreamer من تعلم المشي بهذه السرعة. يحتاج الأطفال إلى أشهر طويلة من التدريب قبل أن يتمكنوا من المشي بثبات. الروبوت ذو الأرجل الأربعة الذي أرشد دريمر في التجارب، يمكنه المشي والحفاظ على التوازن وحتى محاولة الهروب من المختبر، خلال ساعة واحدة فقط
كيف يتعلم الطفل المشي؟ مع الكثير من السقوط. لا أحد يشرح له كيفية وضع ساق واحدة في كل مرة، أو الرفع والخفض، أو تحريك مركز الثقل. يحاول، يسقط، ينهض ويحاول مرة أخرى. وبأعجوبة، تمكن في النهاية من المشي.
كيف يتعلم الروبوت المشي؟
الجواب على السؤال يعتمد على من يسأل. إن الروبوتات القديمة - أي تلك التي ظهرت منذ أكثر من عشر سنوات - لم "تتعلم" المشي حقًا. قام البشر بتصميم الطريقة الصحيحة لحركة كل ساق روبوتية، على كل من مفاصلها ومساميرها، وبرمجوا حرفيًا كل خطوة من خطوات الروبوت. نجح هذا بشكل عام، حتى تقدم الروبوت أكثر من بضع خطوات، أو وصل إلى منطقة تنحدر فيها الأرضية بنسبة عُشر بالمائة - وفجأة لم تعد التعليمات الصارمة كافية لإبقائه واقفاً.
في العقد الماضي، قفز مجال التعلم الآلي إلى الأمام، وبدأ علماء الروبوتات في تدريب الروبوتات على المشي. وللقيام بذلك، قاموا بإنشاء صورة للروبوت في جهاز محاكاة افتراضي، وتركوه يحاول المشي هناك. أعني أنه لم يكن روبوتًا على الإطلاق: لقد كان مجرد خوارزمية تحاكي شكل الروبوت، مع جهاز محاكاة يحاكي العالم. لعبت الخوارزمية بشكل عشوائي تقريبًا مع أرجل الروبوت، بهدف دفعه إلى الأمام. قد يستغرق الأمر مئات الآلاف من الجري والمحاولات، ولكن في النهاية، سيتعلم الروبوت الافتراضي المشي في العالم الافتراضي. كل ما كان يجب فعله آنذاك هو نسخ الخوارزمية إلى الجسم المادي للروبوت - وها هو الآن يعرف أيضًا كيفية المشي.
هذه، على الأقل، هي النظرية. والمشكلة هي أن عمليات المحاكاة الافتراضية تفشل في عكس التعقيد الكامل للعالم المادي، وبالتالي فإن الخوارزمية المدربة في العالم الافتراضي تفشل في التحكم بشكل جيد في الروبوت المصنوع من المعدن والسيليكون. تتطلب عمليات المحاكاة هذه أيضًا قوة حاسوبية هائلة: لتدريب يد آلية على تحريك مكعب، احتاجت شركة OpenAI إلى مائة عام تقريبًا من المحاكاة.
عند هذه النقطة، دخل نهج جديد إلى اللعبة، فقط في الشهر الماضي. كانت فكرة المجموعة البحثية من بيركلي هي إنتاج خوارزمية تسمى Dreamer – حالم باللغة العبرية الواضحة، لكننا سنسميها ببساطة Dreamer. يعمل Dreamer كعقل آلي يتمتع بما يسمى "النموذج العالمي". إنه يدير نموذجًا بسرعة عالية، والذي يفحص العالم من حوله ويكون قادرًا على حساب احتمالية نجاح إجراء معين في تحقيق الهدف المحدد له. على سبيل المثال، تحريك الساق بطريقة ما سيؤدي إلى تحرك الروبوت للأمام. إنه يتنبأ بالمستقبل، والأهم من ذلك أنه يستطيع تحديث توقعاته حسب النتائج.
الحالم يعمل في العالم المادي، ووفقا ل بحث منشور على موقع arXiv في نهاية شهر يونيولقد حقق نجاحًا مثيرًا للإعجاب. يبدأ جلسته التدريبية مستلقيًا على ظهره وساقيه مرفوعتين في الهواء. ومن هذه البقعة القاتمة، ومن خلال التجربة والخطأ في العالم الحقيقي، يجد طريقة للتدحرج والوقوف والمشي وحتى الركض. عندما يتم دفعه، فإنه يسقط - ولكن بعد بضع دقائق من هذا الدفع ومحاولة التأقلم، فهو يفهم بالفعل كيفية التعامل معهم والحفاظ على توازنه برباطة جأش مثيرة للإعجاب. بشكل عام، يحتاج Dreamer إلى ساعة واحدة فقط لتحقيق الإنجازات التي كانت تتطلب في السابق آلاف الساعات من المحاكاة والتدريب.
ماذا يعني الحالم؟
فهو يوضح في المقام الأول حقيقة مفادها أن الذكاء الاصطناعي المتقدم يشبه على نحو متزايد عقول الروبوتات البيولوجية: أي عقول اللحم والدم. نحن أيضًا نجري "نموذجًا عالميًا" بين جدران جمجمتنا، وبفضله يمكننا المشي والجري ورمي الكرة. يدير الدماغ النموذج، وكلما مارسناه أكثر، أصبح أكثر دقة. بعد عشرة آلاف رمية كرة - كل واحدة منها تدرب النموذج أكثر قليلاً، وصلنا بالفعل إلى مستوى عالٍ.
الشيء المدهش بالنسبة لي هو أن Dreamer كان قادرًا على تعلم المشي بهذه السرعة. يحتاج الأطفال إلى أشهر طويلة من التدريب قبل أن يتمكنوا من المشي بثبات. يستطيع الروبوت ذو الأرجل الأربعة الذي أرشد دريمر في التجارب، المشي والحفاظ على التوازن وحتى محاولة الهروب من المختبر، خلال ساعة واحدة فقط.
إذا استمرت الخوارزميات مثل Dreamer في إثبات نفسها، فستتمكن روبوتات المستقبل القريب - صباح الغد تقريبًا - من اكتساب مواهب جديدة في غضون ساعات قليلة. هذه خطوة أخرى نحو ثورة الروبوتات: عالم تستطيع فيه الشركات الناشئة بناء روبوت من المنتجات الجاهزة وتعليمه أداء مهامه في وقت قصير. وسيكونون قادرين على القيام بكل هذا دون الحاجة إلى روبوتات محترفة. وكما كان الأمر قبل عشرين عاما، تعلم الأطفال البرمجة وأصبحوا مليونيرات في سن مبكرة، لذلك سيبدأ أطفال اليوم قريبا في التوصل إلى أفكار مبتكرة لاستخدام الروبوتات - وتنفيذها في هذا المجال. وبفضل Dreamer، سيتمكنون من تطوير روبوتات ذات أشكال مختلفة - وسيظلون قادرين على تعلم التحرك بمفردهم.
النتيجة الثالثة والمثيرة للاهتمام بشكل خاص هي أن الخوارزميات مثل Dreamer يمكنها التأكد من استمرار الروبوت في العمل حتى في حالة تعرضه للتلف. فكر في روبوت ذو أربعة أرجل، على سبيل المثال، تعرض لكسر إحدى ساقيه أثناء مهمة إنقاذ في منطقة الأمازون. سيتمكن الروبوت في وقت قصير من فك رموز كيفية التحرك بثلاثة أرجل فقط. لن يفعل ذلك برشاقة، لكنه أيضًا ليس خاملًا تمامًا مثل روبوتات الجيل القديم. وفي المستقبل غير البعيد، سيتمكن نفس الروبوت أيضًا من مد ذراعه واختيار فرع واستخدامه كبديل للساق المصابة. ولهذا التقدم أهمية كبيرة في ساحة المعركة، وبالنسبة للروبوتات التي يتم إرسالها إلى مواقع نائية. يمكنه إطالة عمر الروبوتات التي عادة ما تكون غير صالحة للاستخدام بسبب التلف. و من يعلم؟ ولعل أدمغة الروبوتات في الفضاء - من النوع الذي يقوم باستخراج المعادن في الكويكبات لإرسالها إلى الأرض، على سبيل المثال - ستعتمد على خوارزمية مشابهة لـ Dreamer.
باختصار، يعد Dreamer علامة على أشياء قادمة: للروبوتات الأكثر ذكاءً والقادرة على أداء نطاق أوسع من الإجراءات، وأن الأدوات اللازمة لتطويرها سيتم وضعها في أيدي عامة الناس. على طول الطريق، يوضح أيضًا كيف تتقارب التكنولوجيا حول طريقة عمل مشابهة لتلك التي يعمل بها الدماغ البشري، مع "نموذج عالمي" متطور - ولكنها بدأت أيضًا في تجاوز قدراتنا وتعليم الروبوتات أداء الإجراءات في وقت قصير و بسرعة خارقة.
لا أستطيع الانتظار حتى أرى قدرات الروبوتات، بعد عقد من الآن، واكتشاف الاستخدامات التي سنستمر في الاستفادة منها. وسنرى الروبوتات في الفضاء وفي البحر وفي الجو وعلى الأرض، وبعضها سيتمكن من التعلم بنفسه كيفية التكيف مع البيئات المعيشية والظروف المتغيرة. سيكون الأمر مثيرًا للاهتمام هنا في المستقبل - في عالم الروبوتات.
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
