روبوتات تتعلم تنفيذ المهام المعقدة من خلال مراقبة البشر

يطور العلماء حاليًا روبوتات تتعلم تنفيذ المهام اليومية من خلال مراقبتها للبشر دون الحاجة إلى برمجتها مسبقًا. وقد تستخدم هذه الروبوتات مستقبلًا في المنازل أو الشركات بعد تدريبها لتؤدي مهام الموظفين.

وطور باحثو معهد ماساتشوستس للتقنية نظامًا يساعد هذه الروبوتات في تعلم المهام المعقدة التي تتضمن أوامر مربكة، مثل إعداد مائدة العشاء في ظروف معينة، ويمنح النظام الروبوت القدرة على التخطيط مثل البشر ودراسة المتطلبات لتحقيق الهدف النهائي. ويختار النظام تنفيذ الإجراء الأكثر ملائمةً للمهمة المطلوبة.

وجمع الباحثون قاعدة من المعلومات عن كيفية وضع ثمانية أغراض على المائدة بأنماط متعددة، وتتضمن هذه الأغراض كوب وزجاجة وملعقة وشوكة وسكين وطبق رئيس وطبق صغير وإناء. وشاهد الروبوت عدة سيناريوهات عشوائية لإعداد المائدة، وطلب الباحثون منه بعد ذلك إعداد المائدة بنمط معين اعتمادًا على السيناريوهات التي شاهدها. وأظهرت جميع التجارب نجاح الروبوت في تنفيذ الأوامر التي تلقاها دون أي أخطاء.

وقال أنكيت شاه، الباحث في قسم الملاحة الجوية في معهد ماساتشوستس للتقنية «نسعى إلى تغيير طريقة عمل الروبوتات وتدريبها على تنفيذ المهام من خلال مراقبة البشر بدلًا من وضع المهام في صورة شفرات ضمن برمجياتها. فمثلًا تستطيع الروبوتات مراقبة عمال المصانع وتعلم كيفية تنفيذ مهامهم، ويمكن استخدامها في المنزل أيضًا وتعليمها كيفية تنفيذ الأعمال المنزلية.»

تخطيط جيد

تتسم الروبوتات بقدرتها على التخطيط لتنفيذ المهام ذات المواصفات المحددة التي تتضمن الخطوات المطلوبة والبيئة والهدف النهائي، لكن مهمة إعداد المائدة من خلال مراقبة سيناريوهات سابقة يختلف عن ذلك تمامًا فهي لا تتضمن مواصفات محددة، لأن طريقة إعداد المائدة تختلف باختلاف قائمة الطعام ومكان جلوس الضيوف ولذا لا تنجح الروبوتات التقليدية في تنفيذ هذا النوع من المهام.

ويعد التعليم المعزز أحد أهم وسائل التخطيط، وهو تقنية تعلم آلة باستخدام التجربة والخطأ تعتمد على الثواب والعقاب خلال خطوات تنفيذ المهام. وتصلح هذه التقنية في تنفيذ المهام ذات المواصفات المحددة، لكنها لا تصلح لتنفيذ المهام ذات المواصفات غير المحددة بسبب صعوبة تحديد المكافآت والعقوبات في هذه المهام ولذا لا تتعلم الروبوتات من أخطائها وتفشل في تنفيذ الهدف المطلوب.

ولهذا استخدم الباحثون طريقة تسمى المنطق الزمني الخطي، وهو لغة تعبيرية تساعد الروبوتات على استنتاج النتائج الحالية والمستقبلية. وقدموا للروبوت 30 سيناريو لطريقة إعداد المائدة ما ساعده على استنتاج 25 صيغةً مختلفةً للمنطق الزمني الخطي. وقال أنكيت شاه «ترمز كل صيغة إلى أمرٍ مختلف، ويدمجها الروبوت معًا لتنفيذ الهدف المطلوب.»

وأخضع الباحثون الروبوت لتجارب عديدة لتقييم أدائه نجح فيها جميعًا. وتضمنت التجارب عدة سيناريوهات وصعوبات مثل إخفاء بعض الأغراض من المائدة، ولم يتأثر أداؤه. فمثلًا عندما يخفي الباحثون الشوكة يكمل الروبوت إعداد المائدة وينتظر ظهورها حتى يضعها في مكانها المناسب.

ويأمل الباحثون تطوير الروبوت مستقبلًا حتى يستجيب للإرشادات الشفهية وتقييمات المستخدمين لأدائه.

The post روبوتات تتعلم تنفيذ المهام المعقدة من خلال مراقبة البشر appeared first on مرصد المستقبل.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى