طور باحثون في جامعة ستانفورد نظام ذكاء اصطناعي لطائرة هليكوبتر، قادر على تعلم أداء الأعمال الجوية المثيرة عالية المستوى من خلال مشاهدة طائرات هليكوبتر أخرى تحلق
في الأفلام المشابهة لفيلم "Terminator"، يتم وصف الذكاء الاصطناعي بأنه قادر على تقليد تصرفات البشر وأفعالهم بمستوى عالٍ لدرجة أنه قادر على تجاوزهم في مختلف المجالات. ليس هناك شك في أن الأفلام تقدم تهديد الغولم المُبعث من جديد لمبدعه بطريقة مقنعة، والعديد من المستقبليين مقتنعون أنه في غضون سنوات قليلة سيتم استبدال الطيارين المقاتلين المحترفين بأنظمة محوسبة بالكامل. وستكون لهذه الأنظمة قدرات استجابة أسرع وستكون قادرة على التكيف مع طيار العدو. لكن الحقيقة المحزنة هي أنه حتى يومنا هذا لا توجد أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التعلم والتطور بشكل فعال فيما يتعلق بالطيران في الهواء. باستثناء واحد.
طور مهندسو الكمبيوتر في جامعة ستانفورد نظام ذكاء اصطناعي يسمح لطائرات الهليكوبتر الآلية بتعليم نفسها أداء الأعمال المثيرة الخطيرة من خلال مشاهدة طائرات هليكوبتر أخرى تؤدي نفس الأعمال المثيرة. المنتج النهائي عبارة عن طائرة هليكوبتر مستقلة قادرة على أداء مجموعة مذهلة من الأعمال المثيرة المعقدة بمفردها.
إن كتابة البرامج المخصصة لطائرات الهليكوبتر الآلية ليست مهمة سهلة، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن الطائرة، على عكس الطائرة، ليست مستقرة في حد ذاتها. "المروحية لا تريد الطيران. يقول غاريت أوكو، المتخصص في الطيران بطائرات الهليكوبتر الآلية التي يتم التحكم فيها عن بعد: "إنه دائمًا يريد فقط الانقلاب والتحطم". بالنسبة للعلماء، تعتبر المروحية "نظامًا غير مستقر" يزعزع الاستقرار عندما لا تتلقى مدخلات ثابتة. ويشبه بيتر هافيل، أحد طلاب الدراسات العليا المشاركين في البحث، الطيران بالمروحية بموازنة عمود طويل على راحة يدك. "إذا لم تقدم تعليقات مستمرة، فسوف تتعطل."
إذا كان الأمر كذلك، فلماذا لا يتم تصميم المروحية المستقلة بحيث تحاكي حركات الأصابع الدقيقة للطيار الخبير على جهاز التحكم عن بعد؟ وتبين أن هذا النهج محكوم عليه بالفشل بسبب المتغيرات التي لا يمكن السيطرة عليها، مثل عاصفة الرياح. ولهذا السبب، اتخذ الباحثون نهجا مختلفا. قدم أوكو وطيارون آخرون عرضًا كاملاً للتدريبات الجوية، وتم تسجيل كل حركة للمروحية. كرر الطيارون كل تمرين عدة مرات، وفي كل مرة تغير مسار المروحية قليلاً بسبب اختلاف الظروف. وتمكنت الخوارزميات التي ابتكرتها مجموعة الباحثين من تمييز الطريق المثالي الذي كان الطيار يحاول الوصول إليه، ونقلت المعلومات إلى المروحية الآلية. عندما أقلعت المروحية الآلية، تمكنت من أداء المهمة بشكل أفضل وأكثر موثوقية من أوكو نفسه.
هناك اهتمام كبير بطائرات الهليكوبتر المستقلة، والتي يمكن استخدامها لأغراض عديدة. ويمكن استخدامها للبحث عن الألغام في مناطق القتال، أو لرسم خرائط للحرائق وتحديد مواقع الناجين في مناطق واسعة في الوقت الحقيقي. وغالباً ما يضطر رجال الإطفاء إلى الاعتماد على المعلومات التي وصلت قبل ساعات قليلة، لكن فريقاً من المروحيات المستقلة التي تقوم بدوريات في المناطق المحترقة يمكن أن يحل المشكلة.
"لكي نتمكن من الاعتماد على طائرات الهليكوبتر في مهمات مهمة من هذا النوع، من المهم أن يكون لدينا وسائل مرنة للغاية وموثوقة للغاية للتحكم في طائرات الهليكوبتر، والتي يمكنها الطيران ربما بمستوى الكفاءة الذي يصل إليه أفضل الطيارين في العالم. يقول أندرو نج، الأستاذ الذي أدار المشروع: "إن العالم قادر على ذلك". ويضيف أن طائرات الهليكوبتر المستقلة في جامعة ستانفورد خطت خطوة كبيرة في هذا الاتجاه.
تعليقات 7
رائع، يمكنك الآن ربط صاروخ بأي من الوحدات الذكية وقتل عدد قليل من الأشخاص. من المؤسف أن كل تطوير له تطبيق عسكري حقيقي.
يهودا:
وصفك غير دقيق.
ولم يدرس الباحثون الطريق.
البرنامج الذي أعقب عدة محاولات من قبل الطيار لأداء التمرين، استخرج المسار "المطلوب" من بيانات الرحلة ونقله إلى المروحية بدون طيار في الدائرة.
إنه مجرد التعلم عن طريق الكمبيوتر. حقيقة وجود خوارزميات من صنع الإنسان هنا كانت واضحة مسبقًا.
ما قرأته في المقال لا يتفق تماما مع التوضيحات التي قرأتها في التعليقات.
في الواقع، حتى قبل بدء المشروع الحالي، كانت المروحية مجهزة ببرنامج يسمح لها - في ضوء المسار المطلوب - أن تأخذ في الاعتبار جميع بيانات الإدخال الحالية حول موقعها في الهواء، وردود فعل المحرك واتجاهات الرياح، و اتبع الطريق بدقة.
التفاصيل التي يبدو أنها قد اكتملت في المشروع الحالي هي إنشاء الطريقة التي سيتم بها تغذية الطلب الذي يصف المسار الذي يجب أن يسلكه إلى المروحية.
ويجب أن أشير إلى أنني رأيت حلولاً مبنية على فكرة مماثلة منذ عقود مضت في الروبوتات المصممة لطلاء السيارات.
وحتى هناك، كان من الصعب "الشرح" للروبوت كيف يجب أن يرش الطلاء في أي لحظة - من أين وفي أي اتجاه وإلى متى - لذلك تم تعليمه تكرار حركات الشخص الذي "تدرب" ببساطة. "(أي أن الشخص أمسك بخاخة الطلاء وقام بطلاء السيارة ولا يعرف الروبوت سوى موضع البخاخ واتجاهه في أي لحظة). وبعد مرحلة التعلم، يستطيع الروبوت أداء العمل بنفسه آلاف المرات مع توفير القوى العاملة.
وهنا بالطبع المشكلة العامة أصعب لأن الطائرة يجب أن تأخذ في الاعتبار بيانات الرياح المتغيرة، لكن حسب ما أفهمه من المقال - هذه الصعوبة تم حلها بالفعل من قبل وجعلت المرحلة الحالية أبسط بكثير ومتشابهة جدًا إلى ما تم في الماضي.
عنوان المقال الأصلي مختلف قليلاً وهو كذلك
أسراب من المروحيات الآلية المطورة في وكالة ناسا طورت الذكاء الفائق من تلقاء نفسها واستطاعت نقله دون تدخل بشري إلى سبع طائرات بدون طيار طارت بنفسها إلى وجهة مجهولة
هيغز,
شكرا على الإكمال.
من المؤسف أن النقطة مفقودة ...........
هذا ما يحدث عندما تحاول اختراق عالم المحترفين، لسبب ما يتم تجاهل القضية الرئيسية.
سأسمح لنفسي بإكمالها.
يكشف التعميم هنا أن الأنظمة غير الخطية بطبيعتها قادرة على الاستفادة من هذه الميزة ذاتها للحصول على ميزة في الحلول لأداء مسارات العمل المعقدة. تعتبر تلك الموجودة في الظروف العادية صعبة الحل في المقام الأول بسبب عدم الخطية الأساسية.
في الواقع، فاجأت الخوارزمية مؤلفيها إلى حد ما لأنها في الواقع أبسط بكثير في بنيتها مما كان متوقعًا.
هناك العديد من المجالات الرياضية الجديدة التي تستفيد من خصائص من هذا النوع، على سبيل المثال RMT.
تهدف الألقاب "الطنانة" إلى إثارة فضول الشخص فينا.
استبدال الدماغ من أجل تحريرنا من المهام "الثقيلة" للغاية.
لكن المسؤولية... التفكير... والتوضيح، لا أعتقد أن أي شخص يريد حقاً أن تُنزع منها هذه المسؤولية.
.
سهاتان.. على ناصية المعرفة الجديدة ركضت إلى يسارنا..
عنوان المقال مبالغ فيه بعض الشيء:-"
"يمكن للمروحية الآلية أن تتعلم الطيران من خلال مشاهدة أصدقائها"
وليس هذا بالضبط ما فهمناه من قراءة المقال:-
"تمكنت الخوارزميات التي ابتكرتها مجموعة الباحثين من تمييز الطريق المثالي الذي كان الطيار يحاول الوصول إليه، ونقلت المعلومات إلى المروحية الآلية"
بمعنى آخر، قام الباحثون بدراسة تحركات المروحيات الأخرى وقاموا بإدخال المعلومات في المروحية الآلية الجديدة التي تبين أنها أكثر نجاحًا. ولم يتعلم منها، بل علموه. وهذا فرق كبير.
وهذا لا يقلل من أهمية عمل الباحثين، إلا مع القليل من الدقة في النشر.
يوم جيد
سابدارمش يهودا