التحدي: تعليم الروبوتات المشي

إحدى الميزات الأساسية التي نتوقعها في الروبوتات هي الحركة. مهمة تعليم الروبوتات المشي أقل بساطة مما تبدو

إسرائيل بنيامين، مجلة "جاليليو".

"هل انت ذاهب. وأنت لا تفهم ذلك دائمًا،
لكنك تستمر في السقوط.
مع كل خطوة، تسقط أبعد قليلا.
ثم أمسك بنفسك حتى لا تسقط.
مرارًا وتكرارًا، تسقط.
ثم أمسك بنفسك حتى لا تسقط.
وهذه هي الطريقة التي يمكنك من خلالها المشي والسقوط في نفس الوقت."
(لوري أندرسون، "المشي والسقوط"، من ألبوم "العلم الكبير"، 1982، ترجمة مجانية)

تقع للذهاب

لوري أندرسون، فنانة الوسائط المتعددة، التي كانت من بين أمور أخرى "فنانة المنزل" في وكالة ناسا (الأولى والوحيدة حتى الآن) في الفترة 2003-2004، تصف بدقة في أغنية "Walking and Falling" الفيزياء الديناميكية للمشي: أثناء المشي نحن ليس في حالة توازن.

إذا قمنا بتصوير شخص يمشي وطلبنا من المهندس حساب مركز ثقل الشخص الظاهر في الصورة، فإن الحساب سيظهر أن الشخص على وشك السقوط. لن يسقط لأنه لن يبقى في نفس الوضع المتجمد الذي التقطته الكاميرا، بل سيحرك ساقيه وأجزاء أخرى من جسده ليتحول السقوط إلى حركة للأمام. مثل هذا المشي يحافظ على "الاستقرار الديناميكي".

في المقابل، فإن مشي الروبوت اللعبة يكون مستقرًا: في كل لحظة نقوم بإيقاف تشغيل الروبوت، سيظل في حالة توازن.

هذا هو "الاستقرار الثابت"، وهو السبب الرئيسي الذي يجعل مشي هذه الروبوتات يبدو مختلفًا تمامًا عن المشي البشري.

كيف يسير الناس؟

لماذا يسير الإنسان بهذه الطريقة، وكذلك الكلاب والخيول والعديد من الحيوانات الأخرى؟ (صحيح أن مركز ثقل الحيوان ذو الأرجل الأربعة يكون في أغلب الأحيان بين الأرجل الأربع، بحيث تظهر الصورة التي "تجمده" في لحظة معينة وكأن الوضع مستقر؛ لكن إذا يقال للمهندس الذي يقوم بتحليل هذه الصورة أنه في لحظة الصورة يتحرك الحيوان للأمام، سيدرج الثبات في الحساب ويستنتج أن الحيوان سيظل يفقد توازنه إذا لم "يلتقط نفسه" - مثل أي شخص لديه يمكن للجراء التي شوهدت وهي تتخذ خطواتها الأولى أن تشهد).

يستخدم الاستقرار الديناميكي الجاذبية للتحرك بشكل أسرع باستخدام طاقة أقل. كما أنها مناسبة أكثر للعالم الحقيقي الذي به مفاجآت، مثل التغير المفاجئ في زاوية السطح الذي نخطو عليه، أو التغير في طبيعة السطح (المرن أو الصلب)، أو التلامس أو الاحتكاك بعظم آخر، و اكثر. لا يستطيع الروبوت الذي يعتمد على الاستقرار الثابت تصحيح وضعه عندما يتعرض للخطر بسبب مثل هذه المفاجأة.

في بعض عروض الروبوتات الحديثة، الجزء الأكثر إثارة للإعجاب هو عندما يقوم الإنسان (أو روبوت آخر) بدفع الروبوت بقوة. يتفاعل الروبوت كشخص متفاجئ من مثل هذه الدفعة: فهو يبدأ في السقوط، ثم يحرك جسده وساقيه لتحقيق الاستقرار في نفسه.

عندما يتعلم الأطفال المشي، فمن المحتمل أنهم يدركون أننا نسقط للأمام للتحرك، ولكن حتى لو عرفنا ذلك ذات مرة، فإننا لا نفكر في الأمر في كل خطوة. قد يتساءل المرء ما هي العلاقة بين عمود الذكاء الاصطناعي وموضوع لا يتعامل معه ذكائنا الطبيعي على الإطلاق، لكن دماغنا يفعل أشياء كثيرة، بعضها ذكي للغاية، دون أن تصل هذه الأفعال إلى وعينا.

إذا قبلنا تعريف الذكاء الاصطناعي بأنه يتعامل مع قضايا يكون فيها البشر أفضل من الآلات (تعريف "الهدف المتحرك" - بمجرد وصول الآلة إلى قدرة عالية في مجال معين، يتضاءل اهتمام مطوري الذكاء الاصطناعي بهذا المجال) ومن المؤكد أن المشي يعد مجالًا مهمًا للبحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.

بسرعة

إحدى الميزات الأساسية التي نتوقعها في الروبوتات هي الحركة. في الواقع، هناك روبوتات تتمتع بمجموعة واسعة من القدرات الحركية: الروبوتات التي تتحرك على عجلات أو سلاسل، والروبوتات الشبيهة بالثعابين والتي تصلح للحركة عبر الفتحات الضيقة (كما هو الحال في إنقاذ الأشخاص في حالات الكوارث)، وروبوتات السباحة والطيران، وحتى الروبوتات التي تتحرك على الزلاجات. ومن بينها، تبرز الروبوتات القادرة على المشي، وذلك بسبب التشابه البصري مع مشي البشر أو الحيوانات، وأيضًا لأن لديها القدرة على التحرك بسرعة وكفاءة على مجموعة واسعة من الأسطح.
أحد الأنواع الأولى من الروبوتات المستقرة ديناميكيًا كان في الواقع "أحادي الأرجل" (من اللاتينية: ساق واحدة). مثل هذا الروبوت لديه ساق واحدة فقط، ويستخدمها للحفاظ على الاستقرار: إذا كان على وشك السقوط إلى اليسار، فسوف يقفز إلى اليسار ليعود إلى الوضع العمودي، مثل طفل يقفز على "عصا البوجو". تم تطوير مثل هذه الروبوتات منذ أوائل الثمانينيات في "Leg Lab"، الذي كان في سنواته الأولى جزءًا من جامعة كارنيجي ميلون، ولكن منذ عام 1986 أصبح في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT Leg Lab).

قد يبدو اختيار ساق واحدة غريبًا، لكنه منطقي: أولاً، إذا كنت تريد فهم الاستقرار الديناميكي، فهناك ميزة في أبسط المواقف: على ساق واحدة، عندما تكون "القدم" صغيرة، لا يمكن تحقيق الاستقرار الثابت. ثانيًا، تصبح الحسابات أكثر تعقيدًا كلما زاد عدد الأرجل التي يجب العناية بها، لذلك في أوائل الثمانينيات، أدى مستوى المعرفة، وكذلك التكنولوجيا المتاحة، إلى صعوبة علاج أكثر من ساق واحدة. كانت تلك الساق أيضًا صلبة، مع زنبرك آلي يعمل على تنشيط التباطؤ.

واليوم، لا تزال الروبوتات ذات الساق الواحدة قيد التطوير، ولكنها مزودة بساق مفصلية - على سبيل المثال، قضيب صغير يتصل بالنقطة التي تلامس فيها الساق الأرض ويستخدم لاستشعار ما إذا كان السطح مائلاً. يحاكي هذا القضيب إحدى وظائف القدم عند الإنسان.

تم تحسين وتعميم نفس الأساليب التي تستخدم ساقًا واحدة للتحكم في ساقين أو أكثر. إن المشي على قدمين يشبه حركة الإنسان أثناء الجري، وقد تم تطوير الروبوتات بالفعل في نفس المختبر بحيث يمكنها الجري وحتى أداء لفة ("شقلبة") في الهواء.

المشي قبل الركض

تم تصميم روبوتات أخرى وفقًا للنصيحة "يجب أن تتعلم المشي قبل البدء في الجري". كانت الروبوتات مثل ASIMO من شركة هوندا من بين أول من أظهر المشي وتسلق السلالم والجري. يوضح تاريخ مشي أسيمو التحدي التكنولوجي: في البداية "لم يعرف" الروبوت سوى عدد قليل من أنماط الحركة، وكان عليه التوقف لبضع ثوان للتحضير للانتقال بين المشي والاستدارة، والتوقف مرة أخرى للتحضير للانتقال إلى المشي.

ولاحقاً تمت برمجة المزيد من أنماط الحركة والانتقال السلس بينها، واليوم التظاهرات أكثر إثارة للإعجاب. على سبيل المثال، عندما يركض الروبوت في دائرة، فإنه يميل جسمه نحو مركز الدائرة. ونحن نفعل ذلك أيضًا، على الرغم من أننا لا ندرك ذلك - فهذا يسمح لنا بالحفاظ على التوازن.

ينتمي أسيمو إلى مجموعة من الروبوتات التي تم تصميم مشيتها وفقًا لمنهج ZMP (اختصار لنقطة الزخم الصفرية). في هذا النهج، يسعى الكمبيوتر الذي يتحكم في حركات الروبوت إلى تحقيق توازن دقيق بين القوى المؤثرة على الروبوت: وزنه، والقوى المطلوبة لتغيير السرعة والاتجاه، وقوة رد الفعل التي تمارسها الأرضية على أرجل الروبوت.

إذا كانت هذه القوى متساوية في الحجم ومتعاكسة في الاتجاه وتؤثر على نفس النقطة في الجسم، فمن الناحية الفيزيائية يكون مقدار عزم القوة صفرًا، بالنسبة إلى النقطة التي يلمس فيها الروبوت الأرض. هذه أخبار جيدة للروبوت: عزم الدوران غير الصفري يعني وجود قوى تميل إلى إمالته وتحريكه بعيدًا عن وضعه الرأسي. تتمتع مشية أسيمو ببعض عناصر الاستقرار الديناميكي، لكن مع ذلك فإن مشيته بها بعض العيوب.

المشي أكثر طبيعية

أولاً، إنها أقل كفاءة بكثير من المشي البشري، نتيجة للتخلي عن استخدام المثابرة للمساعدة في الحركة إلى الأمام (بدلاً من ذلك، تهدف ZMP إلى تحقيق التوازن بين المثابرة والقوى المعارضة). ثانياً، إنه مبني على التخطيط لكل خطوة مسبقاً، لذا يصعب عليه التفاعل مع المفاجآت. ولهذا السبب لا يستطيع أسيمو التحرك إلا على الأسطح المسطحة والصلبة. بالنسبة للروبوت الذي يحتاج إلى العمل في بيئة بشرية، هناك عيب آخر - مشية أسيمو لا تبدو بشرية. تم وصفها بأنها مشية طفل يمشي بحذر حتى لا يحدث ضجيجًا، أو مشية مجرم (ربما نتيجة لنفس القيد)، وحتى مشية شخص يحتاج بشدة إلى الحمام. .

يمكن رؤية المشي بشكل أكثر طبيعية وأكثر كفاءة، من بين أمور أخرى، في الروبوتات الديناميكية السلبية التي تم تطويرها في جامعة ميشيغان (الرابط في نهاية العمود). بدأ التطوير بآلة ليست روبوتًا على الإطلاق، لأنها لا تحتوي على محرك ولا كمبيوتر يتحكم في حركاتها. تحتوي الآلة على "ساقين" و"ذراعين"، وظيفتهما التأرجح أثناء المشي وبالتالي تغيير مركز الجاذبية.

ونتيجة للتخطيط الدقيق لأوزان وأبعاد جميع مكونات الآلة، فإنها تستطيع السير دون أي تحكم إلكتروني، عندما تستخدم كل طاقة الخطوة الواحدة تقريبًا لقيادة الخطوة التالية، بكفاءة تعادل كفاءة الإنسان المشي (و16 مرة أكبر من كفاءة أسيمو). يتم استرداد الخسارة الحتمية لجزء صغير من الطاقة من خلال "المشي" على منحدر لطيف. بناءً على الخبرة المكتسبة في تطوير هذه الآلة، تم بناء الروبوتات الآلية: يقوم المحرك بدفع العجول في كل خطوة لاستعادة الطاقة المفقودة.

الخروج للخارج، الذهاب إلى المدرسة

الروبوتات المذكورة حتى الآن تتحرك على الأسطح الصلبة والمسطحة. ما الذي يجب فعله حتى يتمكن الروبوت من المشي على موجات من الحجارة أو الطين أو الثلج؟ يعد الاستقرار الديناميكي مهمًا هنا، لأن الروبوت لا يمكنه معرفة متى يخفض ساقه إلى الأرض، وما إذا كانت الساق ستغرق قليلاً قبل أن يتوقف، وما إذا كانت ستنزلق، وما إلى ذلك.

ومن الروبوتات المثيرة للإعجاب التي يمكنها العمل في مثل هذه المنطقة هو "بيج دوج" الذي طورته شركة أمريكية والمخصص، من بين أمور أخرى، للاستخدامات العسكرية. يستطيع الروبوت ذو الأرجل الأربعة تسلق تلة رملية وحمل أحمال (حوالي 70 كجم) وحتى القفز فوق العوائق، كما ترون في الرابط الموجود في نهاية العمود وفي مقاطع الفيديو المعروضة على هذا الموقع. وربما ليس من قبيل الصدفة أن يكون اثنان من الأفلام مصحوبين بموسيقى لوري أندرسون، التي نقلت عنها في بداية المقال.

يعد تصميم حركة الروبوت أمرًا صعبًا لعدة أسباب: أحد الأسباب هو أنه على الرغم من أن لدينا نماذج لتقليدها (مشية شخص، كلب، عنكبوت، وما إلى ذلك)، إلا أننا لا نعرف حقًا كيف نسير - على سبيل المثال ‎متى نحرك الحوض؟ أي نوع من المشي؟ في بداية الخطوة أم في نهايتها؟ كيف تتناسب الأيدي مع الحركة؟

أحد الخيارات هو دراسة حركة الإنسان بدقة، كما يفعل المدربون الرياضيون والأطباء. والاحتمال الآخر هو جعل الروبوت يجرب عددًا كبيرًا من المجموعات و"خطط الحركة"، ويركز على أفضلها ويستمر في تحسينها. بمعنى آخر، دع الروبوت يتعلم كيفية المشي. يمكن القيام بذلك بسرعة، إذا قمنا بمحاكاة الروبوت وبيئته في محاكاة حاسوبية، لكن المحاكاة قد لا تصف بدقة سلوك الأنظمة الميكانيكية وعشوائية "العالم الحقيقي". ويمكنك أيضًا بناء الروبوت وبرمجته لتجربة أنماط حركة مختلفة.

تتعلم الروبوتات حاليًا المشي في العديد من المختبرات حول العالم. دعونا نذكر مثالاً واحداً: كجزء من "RoboCup Soccer"، تجري إحدى المسابقات بين فرق روبوتات AIBO (الروبوتات الصغيرة الشبيهة بالكلاب التي طورتها شركة Sony). تواجه المجموعة من جامعة تكساس في أوستن، مثل المجموعات الأخرى، من بين أمور أخرى التحدي المتمثل في التخطيط السليم لحركة الروبوتات.
لم تكن المشية التي صممتها سوني بالسرعة الكافية للفوز باللعبة، وكان هدف المطورين هو تحقيق حركة "الهرولة"، حيث تلامس الساق اليمنى الأمامية الأرض مع الرجل الخلفية اليسرى، وعندما يتم رفعهما، تلامس الرجلان الأخريان تلمس الأرجل الأرض معًا.

هناك خيارات عديدة في تحديد تفاصيل هذه الحركة. قرر المطورون تشغيل ثلاثة روبوتات، والتي بدأت بالمشي غير الفعال. قام البرنامج الذي يتحكم في الروبوتات بتحسين أنماط المشي تدريجياً، من خلال عمليات التعلم التلقائي، حتى تم الوصول إلى أعلى سرعة مسجلة لهذا النوع من الروبوتات (على الأقل حتى وقت تلك الدراسة): حوالي 30 سم في الثانية (أو حوالي XNUMX كم). في الساعة).

المطورون، الذين توقعوا أنه في أي لحظة سيكون هناك قدمين على الأرض، فوجئوا عندما وجدوا أن الروبوتات علمت نفسها وضع كل زوج من الأقدام على الأرض فقط 43% من الوقت، أي 14% من الوقت الروبوت لا يلمس الأرض على الإطلاق. ومن المثير للاهتمام أنه حتى الخيول التي تتحرك عند الصنبور تنفصل عن الأرض لأجزاء من الثانية مع كل خطوة (لحل جدل طويل الأمد حول هذه المسألة، تم تطوير تقنيات التصوير الفوتوغرافي والتعريض السريع في عام 1877، وقد مهدت هذه التقنيات الطريق) لتطوير السينما).

ولم يكتف المطورون بتحقيق سرعة عالية، لأن الروبوتات لا تتنافس في الجري بل في كرة القدم. ولكي يتمكنوا من رؤية الكرة ومواقع اللاعبين الآخرين، يجب أن تكون الكاميرا المثبتة على رأس الروبوت مستقرة قدر الإمكان.

الطريقة التي تعلمت بها الروبوتات في البداية التحرك تسببت في تحرك الكاميرا بعنف. ولذلك، تم إرسال الروبوتات إلى مهمة أخرى، حيث طُلب منهم تعلم الحركة السريعة التي تحافظ أيضًا على القدرة على التعرف على الأشياء التي تلتقطها كاميرات الروبوتات.

ونجحت الجراء الإلكترونية في هذه المهمة أيضا، واعتمدت حركة أبطأ بنحو 30% من الحركة السابقة، لكنها تحسن بشكل كبير قدرة الروبوت على متابعة الكرة. يقترح الباحثون إضافة عمليات الاختيار إلى "صندوق الأدوات" الخاص بالروبوت بين الجري بأسرع ما يمكن والجري الذي يركز على تحديد الكائنات الأخرى في اللعبة وموقعها.

نظراً للاهتمام الكبير بالروبوتات، يحظى مجال الروبوتات المتنقلة باهتمام كبير. يجلب كل يوم تقريبًا إنجازات جديدة تتعلق بالمشي أو الجري أو الزحف أو القفز أو التدحرج. وربما يأتي بعد هذه الجهود وقت نتقبل فيه حقيقة أن الروبوت يمكنه التحرك كأمر طبيعي، ولن يشكل المشي بعد الآن تحديا للذكاء الاصطناعي، لأننا نعتبر قدرتنا على المشي أمرا مفروغا منه، دون حتى القدرة على إعادة بناء الطريقة التي تعلمنا بها القيام بذلك.

يعمل Israel Binyamini في ClickSoftware لتطوير أساليب التحسين المتقدمة.

شكرًا لتوم سبيجلمان على المحادثات والمعلومات المثيرة للاهتمام التي ساهم بها في هذا العمود.