الذكاء الاصطناعي يساعد الكلاب الروبوتية على التنقل في العالم الحقيقي
تعلمت الكلاب الروبوتية ذات الأرجل الأربع أداء حيل جديدة، من خلال التدرب على منصة افتراضية تحاكي العقبات في العالم الحقيقي، وهو حل مختصر لتدريب الروبوتات بشكل أسرع وأكثر دقة
بقلم جيريمي هسو
طارد كلب روبوت كرةً، وتسلق العوائق بعد تعلم المهارات من الصور ومقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
طوّر جي يانغ Ge Yang، من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا Massachusetts Institute of Technology، وزملاؤه منصة التدريب «لوسيد سيم» LucidSim، باستخدام برمجية محاكاة حاسوبية Simulation software شائعة تقوم على مبادئ الفيزياء في العالم الحقيقي، وبإدراج نموذج ذكاء اصطناعي توليدي Generative AI لإنتاج بيئات اصطناعية مثل مسار حجري.
كما استخدموا برنامجَ ChatGPT من OpenAI؛ لتوليد آلاف الأوصاف النصية التي تم إدخالها في مُولِّد الصور بالذكاء الاصطناعي؛ لإنشاء الصور المختلفة، من درج خرساني خارجي محاط بجدران حجرية، إلى صندوق تخزين يعلوه مخروط مروري برتقالي. كما تضمنت الصور ظروفًا مختلفة للطقس والإضاءة، مثل أشعة الشمس التي تشرق بشكل خافت، من خلال الضباب المنخفض.
يقول يانغ: «سمح لنا هذا بإنشاء 10 ملايين صورة تبدو واقعية جدًّا، ولكنها صحيحة ماديًّا أيضًا». بعد ذلك، حوّلوا الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى مقاطع فيديو قصيرة لتوفير تجارب تدريب افتراضية للروبوتات، مثل درج قصير مع مخاريط موضوعة على درجات مختلفة منه.
حلل برنامج التدريب هندسة كل مشهد ثلاثية الأبعاد، ووفق التغييرات من منظور الكلب الآلي في أثناء تحركه عبر العالم الافتراضي، وعمل على تحويل كل تفاصيل الصورة داخل المشهد لخلق شعور بالحركة.
ثم درّب الفريقُ الروبوتَ على اتباع عروض المُعلِّم البشري الخبير أولاً لأفضل الإجراءات لكل مهارة، قبل إخضاعه لتدريب إضافي داخل البيئات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
وعلى الرغم من عدم تمكنه مطلقًا من «رؤية» العالم الحقيقي في أثناء التدريب، نجح الروبوت في مطاردة الكرات في العالم الحقيقي، وتسلق الأشياء بنسبة 88%، وذلك بعد التدريب المعزَّز بالذكاء الاصطناعي. وعندما اعتمد الروبوت فقط على التدريب من قِبل معلم بشري، لم ينجح إلا بنسبة 15% من الوقت. وقد يؤدي اختصار التدريب في النهاية إلى القضاء على الحاجة إلى التعلم المضني القائم على التوجيه البشري، مع تعزيز الدقة أيضًا.
© 2025, New Scientist, Distributed by Tribune Content Agency LLC.
