لقد أعطيت مؤخرا My OpenClaw هو ذراع روبوت حقيقي للعب به. لقد فجرت النتائج تقريبًا شبكتي العصبية.
كان وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على تكوين الذراع، واستخدامها لرؤية الأشياء والتقاطها ببطء، وحتى تدريب نموذج ذكاء اصطناعي آخر لالتقاط أشياء محددة ووضعها. ويقولون أن AGI لا يزال على بعد بضع سنوات! (أنا أمزح، ربما يكون كذلك).
لقد جعلتني النتائج مقتنعة بأننا قد نكون على حافة تحقيق اختراق في مجال الروبوتات. كان تدريب الروبوتات والتحكم فيها يتطلب مهارة كبيرة. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي اليوم أن تجعل الأمر سهلاً تقريبًا.
يقول كين غولدبرغ، عالم الروبوتات في جامعة كاليفورنيا في بيركلي، الذي يستكشف هذا النهج: “إن البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثيرة للغاية لأنها تمتلك القدرة على سد الفجوة بين الأساليب الهندسية التقليدية، التي يمكن الاعتماد عليها ولكنها لا تعمم، ونماذج الرؤية واللغة والحركة المعاصرة، التي تعمم ولكنها ليست موثوقة بعد”.
لقد اشتريت ذراعًا مُصممة مسبقًا تسمى LeRobot 101. إنها جزء من مشروع مفتوح المصدر من HuggingFace مما يجعل البدء في بناء الروبوتات وتجربتها رخيصًا نسبيًا.
يأتي LeRobot بذراعين: ذراع تحكم يقوم الشخص بتشغيلها باستخدام مقبض ومشغل، وذراع تابع مزود بكاميرا تكرر تلك الحركات. يمكنك تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي عن طريق التشغيل عن بعد لذراع وحدة التحكم وجعل النموذج يتعلم كيفية تحريك المتابع استجابةً لما يراه على الكاميرا.
البناء باستخدام OpenClaw
قبل استخدام OpenClaw، أمضيت عدة ساعات في محاولة توصيل الروبوت ومعايرته، وفي وقت ما كدت أن أكسر المحركات عن طريق تطبيق الإعدادات الخاطئة، مما تسبب في ارتفاع درجة حرارتها.
بعد ذلك، وبمساعدة OpenClaw وCodex، تمكنت من برمجة برنامج بسيط يغلق قبضة المخلب عندما يكتشف كرة حمراء. في المحطة، قامت Codex بالعمل الصعب المتمثل في تكوين الاتصالات بالروبوت. ثم، بمساعدتي، قام بمعايرة مواضع مفاصله. كما أنها كتبت أيضًا نصًا بلغة بايثون يستخدم العديد من المكتبات لتحديد الكرة المعنية والإمساك بها. إن التشفير الديناميكي ليس مثاليًا بالطبع، ويمكن للهلوسة أن تسبب أخطاء خاصة عند العمل مع أجهزة مختلفة، لكن النتائج كانت مثيرة للإعجاب.
