ربما الروبوتات البشرية أن تكون قادرًا على الجري والرقص وركل الناس أحيانًا، ولكن أن تصبح كذلك حقا كبشر، سيحتاجون إلى تعلم كيفية القيام بجميع أنواع الأعمال المنزلية الوضيعة في العمل.
تعتقد شركة Flexion Robotics، وهي شركة سويسرية ناشئة أسسها باحثون سابقون في مجال الروبوتات في شركة Nvidia، أن لديها الحل. وطورت الشركة طريقة لتدريب الروبوتات على أداء المهام المعقدة التي تنطوي على مهارات بسيطة مثل فتح الأبواب، وصعود السلالم، وحمل الصناديق. المفتاح هو تعليم الروبوتات المهارات الفردية في المحاكاة، ثم جعل خوارزمية الذكاء الاصطناعي الرئيسية تحدد كيفية استخدامها.
تُظهر معظم مقاطع الفيديو التوضيحية كائنات بشرية تم تدريبها للقيام بمهمة محددة، مثل طي القمصان أو تحميل الأرفف. عادة، يتم ذلك من خلال التشغيل عن بعد – شخص خلف الكواليس يتحكم في حركات الروبوت. لكن هذا الأسلوب لا يعمل بشكل موثوق عندما يتم وضع الروبوت في إعدادات غير مألوفة. تقول شركة Flexion إن نظامها مختلف – وأكثر كفاءة – لأنه يدرب الروبوتات الخاصة بها على المحاكاة وبتعليمات بشرية محدودة.
يُظهر الفيديو أدناه البرنامج أثناء العمل: يعمل روبوت Unitree المعدل بشكل مستقل بعد أن يتلقى الأمر التالي: “تم تسليم طرد يحتوي على وجبات خفيفة لشركة Flexion. استرجعه باستخدام الدرج واصعد باستخدام المصعد. ثم قم بفكه ووضع العناصر في الدرج الفارغ على الرف في منطقة الوجبات الخفيفة.”
يعمل نهج Flexion من خلال الجمع بين أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة.
يكتشف نموذج الذكاء الاصطناعي الرئيسي كيفية القيام بالأعمال المنزلية من خلال استيعاب مقاطع فيديو لبشر يقومون بأشياء مختلفة. يقوم البرنامج بعد ذلك بمطابقة المهارات المكتسبة – التي التقطها في المحاكاة – مع مقاطع الفيديو وينفذ تلك المهام في العالم الحقيقي. من أجل الوصول إلى غرفة البريد في أحد المكاتب، على سبيل المثال، قد يكون النموذج قد تعلم أنه يحتاج إلى فتح أبواب معينة واستخدام المصعد. ويتحكم النظام أيضًا في محركات الروبوت، مما يسمح له بالمشي وتحريك أطرافه والحفاظ على التوازن.
وفقًا لنيكيتا رودين، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Flexion وعالم أبحاث الروبوتات السابق في Nvidia، فإن “المكون السري” للبرنامج هو استخدامه المكثف للتعلم المعزز، الذي يدرب أجهزة الكمبيوتر على إتقان المهام من خلال التجربة والخطأ. تستخدم كل طبقة من طبقات البرنامج، بدءًا من نموذج الذكاء الاصطناعي الرئيسي ووصولاً إلى المحاكاة ووصولاً إلى التحكم في المحرك، هذا النهج.
