تطوير خوارزميات متطورة تمنح الآلات قدرة غير مسبوقة على استشعار وتوقع السلوك البشري قفزة نوعية في الذكاء الاصطناعي تقنية جديدة تمكن الروبوتات من فهم النوايا البشرية

خطا باحثون من معهد KAIST للعلوم والتكنولوجيا خطوة محورية نحو تطوير جيل جديد من الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، عبر ابتكار تقنية تتيح للآلات استيعاب التفضيلات البشرية ومعايير التقييم ذاتياً من خلال تحليل عدد محدود من مقاطع الفيديو.

نقلة من العالم الرقمي إلى الواقع الملموس

بينما اقتصرت قدرات الذكاء الاصطناعي في السنوات الماضية على توليد النصوص والصور والموسيقى، يتجه العالم اليوم نحو الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، الذي يهدف إلى دمج هذه التقنيات في التفاعل المباشر مع البيئة المحيطة. وتشمل التطبيقات المستقبلية لهذا التوجه الروبوتات الصناعية في المواقع الخطرة، والسيارات ذاتية القيادة، والروبوتات الجراحية المتطورة.

تجاوز عقبة البيانات الضخمة

لطالما واجه مطورو الروبوتات تحدياً كبيراً يتمثل في ضرورة تعليم الآلة السلوكيات الملائمة من وجهة نظر البشر. كان هذا يتطلب سابقاً جمع عشرات الآلاف من التقييمات اليدوية، وهو مسار مكلف زمنياً ومادياً. إلا أن الابتكار الجديد، الذي يحمل اسم VOTP (Video-based Optimal TransPort Preference)، والذي قدمه البروفيسور تشانغ دي يو، يغير قواعد اللعبة.

تعتمد تقنية VOTP على مبدأ محاكاة التعلم البشري؛ حيث تستخلص الآلة المعايير المطلوبة من خلال مشاهدة نماذج قليلة لأداء ناجح وأخرى غير ناجحة، مما يمكنها من استنتاج النوايا البشرية غير المعلنة بدقة عالية.

تطبيقات عملية ونتائج واعدة

أثبتت التجارب أن الخوارزمية الجديدة تمنح الروبوتات قدرة على اتخاذ قرارات مرنة في مواقف لم يسبق لها التعامل معها. فعلى سبيل المثال، يستطيع الروبوت الجراحي اختيار حركات أكثر دقة أثناء خياطة الجروح، كما يمكن للسيارة ذاتية القيادة التعامل بذكاء مع تدفق المشاة بناءً على فهم التوقعات البشرية، بدلاً من التقيد بتعليمات برمجية جامدة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي

يؤكد البروفيسور تشانغ دي يو أن هذه التقنية تضع حجر الأساس للجيل القادم من الأنظمة الذكية، قائلاً: يكمن جوهر الذكاء الاصطناعي الفيزيائي في تعليم الآلات فهم النوايا البشرية واختيار الأفعال المناسبة. وبما أن تقنية VOTP قادرة على