يقوم الباحثون الأوروبيون بتجميع آلات من الجيل التالي تكون أكثر وعيًا بما يحيط بها وتتواصل بشكل أفضل مع البشر
في حين أن بناء الروبوتات ذات الذكاء الشبيه بالذكاء البشري يعد مهمة مستحيلة مع تكنولوجيا اليوم، فمن الممكن بناء روبوتات أبسط ومتطورة بما يكفي لتكون مسؤولة عن أفعالها.
في الوقت الحاضر، ينتشر استخدام الآلات والروبوتات على نطاق واسع بشكل رئيسي في القطاع الصناعي، ولكنها ستدخل قريبًا أيضًا إلى قطاع الخدمات. عندما تنضج التكنولوجيا، لن يكون هناك نهاية للاستخدامات المحتملة للآلات من هذا النوع، لذلك على سبيل المثال سيكون من الممكن شراء روبوت شخصي للمنزل الذي سيكون بمثابة عامل نظافة، كمقدم رعاية، كجليسة أطفال، وأيضًا كحيوان أليف - معًا.
حتى الآن، لم يتم تطوير الروبوتات من هذا النوع لأنها ببساطة كانت "غبية" للغاية بحيث لا يمكن استخدامها في المهام المعقدة، ولكن يبدو أن هذا الأمر سوف يتغير في المستقبل القريب.
أنظمة الذكاء الاصطناعي المعرفية
تطورت الأبحاث في مجال أنظمة الذكاء الاصطناعي المعرفي في السنوات الأخيرة إلى أبعاد هائلة وتحتوي على عدد كبير من الحقول الفرعية. ركز الباحثون من جميع أنحاء العالم على مجالات مختلفة: رؤية الآلة، والفهم المكاني، والتفاعل بين الأشخاص والآلات، والعديد من المجالات الأخرى.
لقد أحرزوا جميعًا تقدمًا في مجالهم، لكن المشروع المريح الممول أوروبيًا (الأنظمة المعرفية للمساعدين المعرفيين) والذي تشارك فيه العديد من الجامعات من القارة، أظهر أن الجمع بين الباحثين من مجالات مختلفة يمكن أن يؤدي إلى تقدم سريع في هذا المجال.
مشروع مريح
جمع المشروع المريح عددًا كبيرًا من الخبراء من مجالات متنوعة، ونتيجة للتعاون متعدد التخصصات، تم إنشاء بنية تجمع بين الوظائف المعرفية المتعددة التي تجعل الروبوتات أكثر وعيًا ببيئتها وتتواصل بشكل أفضل مع البشر. تعد البنية الجديدة أكثر نجاحًا من كل جزء على حدة، لأنها تجمع عددًا كبيرًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي الإدراكي المتقدمة. وبدلاً من دراسة كيفية عمل كل مجال على حدة، قام الباحثون بتجميع كل التطورات معًا في نظام واحد.
تم إصدار مجموعة الأدوات الخاصة ببنيتهم بموجب ترخيص مفتوح المصدر نظرًا لأنهم مهتمون بتشجيع المزيد من التطوير في هذا المجال، ويمكن العثور اليوم بالفعل على شرارات لمبادرات التطوير بناءً على تطويرهم.
التغلب على تحدي التكامل
التحدي الأكبر في مجال الروبوتات هو تكامل الأنظمة المختلفة. يحتاج الروبوت إلى أن يتعلم فهم بيئته بمساعدة المدخلات البصرية والتواصل مع البشر بمساعدة الأوامر الصوتية مع إجراء اتصالات منطقية لما يقال فيما يتعلق بالبيئة التي يقال فيها - كل هذه العمليات إنه أمر معقد للغاية، بل وأكثر صعوبة، دمجهم معًا في نظام واحد. وبسبب هذا التعقيد، فإن معظم روبوتات الجيل الحالي هي روبوتات تفاعلية. إنهم ببساطة يتفاعلون مع البيئة بدلاً من التصرف بشكل مستقل في بيئتهم.
قام الفريق المريح بتطوير روبوت صديق للبيئة يسمى Explorer والذي يشبه إلى حد كبير الفهم البيئي البشري. يستطيع المستكشف حتى التحدث مع البشر عن الأشياء من حوله.
بدلاً من استخدام المعلومات الهندسية فقط لإنشاء خريطة للبيئة، يقوم Explorer أيضًا بدمج معلومات طبوغرافية عالية الجودة. ومن خلال التفاعل مع البشر يمكنه تعلم التعرف على الأشياء والمساحات واستخداماتها. على سبيل المثال، إذا رأى آلة صنع القهوة، فيمكن أن يستنتج أنه في المطبخ، وإذا رأى أريكة، فيمكن أن يستنتج أنه في غرفة المعيشة. يتعامل الروبوت مع الغرف مثل أي إنسان عادي لأنه يتمتع بفهم مفاهيمي.
ولا يزال تكامل الأنظمة المختلفة أكبر عقبة تواجه الباحثين في طريقهم لبناء روبوتات أكثر تطوراً تحاكي الرؤية والوعي البشري بشكل أفضل.
ووفقا للباحثين، فإن البشر لا يدركون مدى تعقيد أجسامنا، وما زلنا لا نعرف بالضبط كيف يفك الدماغ تشفير الرؤية ويفسر المدخلات. عندما نرى آلة صنع القهوة أو زجاجة أو أي شيء آخر، فإننا نتعرف عليه ونستطيع أن نفهم ما يفعله وكيف يعمل ومتى نستخدمه وفي أي سياق سنستخدمه - كل هذا يتم تنفيذه في وقت واحد. يعد تنفيذ هذا النوع من الإجراءات في الروبوتات مهمة بعيدة عن متناولنا، لكن البحث الحالي يقربنا بعدة خطوات من الهدف.
الخدم الروبوتيون
ولحسن الحظ، لا يشترط الذكاء البشري والوعي لإنشاء الروبوتات للعمل كمساعدين. بالفعل اليوم يتم استخدام الروبوتات من الإصدارات السابقة من قبل الشركات والأفراد لأداء مهام بسيطة مثل "اذهب واحصل" أو "اذهب وافعل". تستخدم المستشفيات مثل هذه الروبوتات لتوزيع الأدوية على المرضى، وتستخدم المكاتب الروبوتات لنقل المستندات بين الغرف، ويستخدمها الأفراد على شكل مكانس كهربائية أوتوماتيكية تقوم بهذه المهمة بشكل مستقل عن المشغل، وحتى الأطفال أصبحوا مدمنين عليها بشكل متزايد. يتم بيع الألعاب ذات الذكاء الاصطناعي.
سيؤدي استخدام البنية الجديدة إلى زيادة قابلية استخدام الأجهزة من هذا النوع نظرًا لأن هامش الخطأ الخاص بها سيقل كلما زاد فهمهم لبيئتهم. في المستقبل، سيتم تطوير الروبوتات لاستخدامات جديدة تم إجراؤها يدويًا حتى الآن، والروبوتات لمناطق لم نعتقد أبدًا أن الروبوتات يمكن أن تحل محلنا.
للحصول على الأخبار الأصلية على موقع البحث والتطوير التابع للاتحاد الأوروبي
تعليقات 2
هذا هو النهج الصحيح - تخصصات مختلفة في مجالات ومجالات فرعية مختلفة والجمع بينها بطريقة ذكية أو متكررة كما هو الحال في برمجة الكمبيوتر. من المستحسن أن يكون لكل عملية معالج خاص بها أو على الأقل أن يتم تنفيذها جميعًا في وقت واحد.
وهذا صحيح على مستوى عالٍ - التعرف على الكلام، والصورة، والحركة، والتفكير في الإجابة، وما إلى ذلك.
وهذا صحيح على المستويات الفرعية، على سبيل المثال عندما ترى أريكة، فإن الإجراء الأول هو تقسيم الأريكة إلى أجزاء - مسند الظهر، والوسائد، والأرجل، والطيات، أو التقسيم وفقًا لخطوط الكنتور، وإرسال كل جزء لفك التشفير. وسيقوم هذا الإجراء الأول بربط جميع الإجابات التي سيتم تشكيلها وسيتم بناء الفهم (أخيرًا، سيتم بناء فهم أن هذه أريكة قديمة ذات مقبض خشن وبطانية عليها...). كلما زاد عدد أجزاء التمريرة الثانية، كان الفهم أفضل. وفي أي لحظة سيكون من الممكن استخدام هذه المعرفة على مستوى أعلى من وعي الروبوت.
وهذا هو الحال على كافة المستويات، وهذا هو الفهم الشبيه بالفهم الإنساني. (على الأقل هذا ما أعتقده الآن)
بالمناسبة، في مرحلة معينة، ستعمل المكونات/المعالجات أيضًا على ربط المعلومات من جميع أنواع المستويات لإنشاء التعاون والحدس. وفقا لإحصائيات تحليلات المستوى يمكنك توقع ما سيحدث بعد ذلك)
DK
في يوم من الأيام سوف يهاجموننا