وتسمى هذه المشكلة في الذكاء الاصطناعي أيضًا "تخطيط مساحة الاعتقاد". حل هذه المشكلة، أي حساب مجموعة الإجراءات المثلى لتحقيق الهدف، يتطلب تقدير الإجراءات المحتملة تحت بعض دالة المكافأة أو السعر مثل المسافة إلى الهدف أو مقياس عدم اليقين
في عصر السيارات ذاتية القيادة والروبوتات الصناعية والأنظمة الذكية التي تساعد البشر في المواقف المختلفة، يعد الوقت وموارد الحوسبة من العوامل القيمة. مطلوب من هذه الأنظمة الاستجابة بسرعة للظروف في بيئة متغيرة وفي حالة فقدان المعلومات (عدم اليقين). وبالإضافة إلى ذلك، فإن القيود الاقتصادية تحد من تعقيد عناصر مثل الأجهزة، ويجب أن تكون الأنظمة رخيصة بالقدر الكافي حتى يتمكن المستهلكون المحتملون من دفع ثمنها. يقدم البحث الذي أجري في كلية هندسة الطيران والفضاء في التخنيون ونشر في المجلة الدولية لأبحاث الروبوتات اختراقًا نظريًا وحسابيًا في هذا السياق: تبسيط مشاكل التخطيط واتخاذ القرار في ظل عدم اليقين بطريقة تقلل من حجمها من البيانات التي يتعين على الكمبيوتر تحليلها.
تم قيادة البحث البروفيسور فاديم إندلمان رئيس مختبر الملاحة الذاتية والاستشعار العالمي (ANPL) في كلية هندسة الطيران والفضاء، وهان إليمالك، الذي حصل مؤخرًا على درجة الدكتوراه في البرنامج الفني للأنظمة الذاتية (تاسب). وأوضح الاثنان: "لقد أظهرنا أنه يمكننا تقليل قوة الحوسبة المطلوبة بشكل كبير دون الإضرار بنجاح المهمة". "علاوة على ذلك، نظهر أنه من الممكن تقليل الجهد الحسابي بشكل أكبر مقابل عقوبة أداء محتملة معينة - وهي عقوبة يمكن لمنهجنا تقديرها عبر الإنترنت. وفي عصر السيارات ذاتية القيادة والروبوتات الأخرى، هذا هو النهج الذي قد يمكّن من اتخاذ القرار المستقل عبر الإنترنت في السيناريوهات الصعبة، ويقلل أوقات الاستجابة ويوفر تكاليف كبيرة في الأجهزة والموارد الأخرى.
تتناول أبحاث البروفيسور إندلمان اتخاذ القرار المستقل في ظل ظروف عدم اليقين - وهي مشكلة أساسية في الذكاء الاصطناعي والروبوتات. تعتبر هذه القدرة ضرورية بشكل خاص للوكلاء المستقلين المطلوب منهم العمل بشكل مستقل وموثوق مع مرور الوقت، في ظل ظروف عدم اليقين وفي بيئة متغيرة. علاوة على ذلك، في كثير من الحالات، لا يتمتع الوكيل بإمكانية الوصول المباشر إلى متغيرات الحالة الخاصة بالمشكلة ويعمل على أساس التوزيع الاحتمالي أو إيمان (الاعتقاد). يعبر هذا التوزيع عن المعرفة التي يمتلكها الوكيل عن نفسه وعن بيئته بناءً على النماذج الاحتمالية والإجراءات المنجزة والقياسات المستلمة من أجهزة الاستشعار الموجودة في حوزته.
أحد الاتجاهات البحثية الرئيسية في مجموعة أبحاث البروفيسور إندلمان هو اتخاذ القرارات الموثوقة عبر الإنترنت في ظل هذه الظروف. وتسمى هذه المشكلة أيضًا "تخطيط مساحة الاعتقاد". يتطلب حل هذه المشكلة، أي حساب مجموعة الإجراءات المثالية لتحقيق الهدف، تقديرًا للإجراءات المحتملة في ظل بعض وظائف المكافأة أو السعر مثل المسافة إلى الهدف أو مقياس عدم اليقين. ومن الجدير بالذكر أن هذا التحدي يتطلب التنبؤ بكيفية حدوث ذلك الإيمان سوف تتطور في المستقبل لمختلف الإجراءات المحتملة مع التنبؤ بسيناريوهات مختلفة للمستقبل. ولذلك، فإن اتخاذ القرارات في ظل هذه الظروف يكون مكلفًا من الناحية الحسابية، مما يتحدى التشغيل المستقل للوكلاء الأذكياء في الوقت الفعلي. علاوة على ذلك، في المشكلات التي يوجد فيها العديد من متغيرات الحالة (على سبيل المثال، عندما تتغير البيئة أو تكون غير معروفة مسبقًا) يكون التحدي الحسابي أكثر حدة. وكما ذكرنا، يضاف إلى كل ذلك الاعتبار الاقتصادي وقيود الوقت والقدرة الحسابية، والتي تتطلب تقليل موارد الحوسبة المطلوبة، وبالتالي فإن تبسيط مشاكل التخطيط في ظل عدم اليقين يعد هدفًا مهمًا في هذه الاتجاهات البحثية.
تتناول مجموعة البحث التابعة للبروفيسور إندلمان كل هذه الجوانب في تطوير أساليب التبسيط التي تسمح بحل المشكلات المذكورة أعلاه بطريقة أكثر كفاءة من الناحية الحسابية. ويتم ذلك، على سبيل المثال، من خلال ترقق (تشتت) المصفوفات. أحد الجوانب الأساسية لهذا النوع من النهج هو الحصول على ضمانات الأداء - أي ما إذا كان الأداء يمكن أن يتضرر وإلى أي مدى نتيجة لعملية التجريد. في الواقع، في المقالة الحالية، يضع الباحثون الأسس لحل مشاكل القرار من خلال التجريد، علاوة على ذلك، يوضحون أن هذه الأساليب يمكن أن تؤدي إلى توفير كبير في أوقات الحساب، وهذا دون الإضرار بشكل كبير بإنجاز المهمة.
حصل طالب الدكتوراه تشين إليميليتش، الذي قاد البحث، مؤخرًا على "جائزة العمل البحثي المتميز للحصول على درجة الدكتوراه" نيابة عن مركز أبحاث النقل الذكي الإسرائيلي (ISTRC).
تم دعم البحث من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم (ISF).
