الورقي
ابتكار روبوت جديد قادر على التعلم ذاتيًا نفسه!
يمثل روبوت روبوكات RoboCat تقدمًا كبيرًا نحو إنشاء روبوتات للأغراض العامة قادرة على أداء ملايين المهام اليومية، حيث كشف قسم الذكاء الاصطناعي في Google DeepMind النقاب عن روبوت ذاتي التحسين قادر على تعليم نفسه مهام جديدة دون إشراف بشري.
تدعي DeepMind أن نموذج RoboCat AI الخاص بها هو الأول في العالم الذي يمكنه تعلم وحل مجموعة متنوعة من المشكلات باستخدام روبوتات مختلفة في العالم الحقيقي مثل الأسلحة الآلية.
تسمح البيانات التي تم إنشاؤها من إجراءات الروبوت للذكاء الاصطناعي بتحسين تقنيته، والتي يمكن بعد ذلك نقلها إلى أنظمة روبوتية أخرى.
وقالت الشركة التي تتخذ من لندن مقرًا لها، والتي استحوذت عليها شركة Google في عام 2014، إن التكنولوجيا تمثل تقدمًا كبيرًا نحو بناء روبوتات للأغراض العامة يمكنها أداء المهام اليومية.
وكتب باحثو ديب مايند في منشور مدونة يشرح بالتفصيل أحدث ذكاء اصطناعي: "يتعلم RoboCat أسرع بكثير من النماذج الحديثة الأخرى".
"يمكن أن تلتقط مهمة جديدة مع ما لا يقل عن 100 عرض توضيحي لأنها مستمدة من مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة، حيث ستساعد هذه الإمكانية في تسريع أبحاث الروبوتات، لأنها تقلل من الحاجة إلى التدريب تحت إشراف الإنسان، وهي خطوة مهمة نحو إنشاء روبوت للأغراض العامة ".
تم استلهام RoboCat من نموذج Gato للذكاء الاصطناعي من DeepMind، والذي يتعلم من خلال تحليل النصوص والصور والأحداث.
وقام الباحثون بتدريب RoboCat من خلال عرض عروض توضيحية لذراع روبوت يتحكم فيه الإنسان يؤدي مهامًا، مثل تركيب الأشكال من خلال الثقوب والتقاط قطع الفاكهة، ثم تُرك RoboCat ليتدرب بمفرده، حيث يتحسن باطراد حيث أدى المهمة بمعدل 10000 مرة دون إشراف.
تدريب نفسه بنفسه
قام الروبوت الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي بتدريب نفسه على أداء 253 مهمة خلال تجارب DeepMind، عبر أربعة أنواع مختلفة من الروبوتات. كما كانت قادرة على تكييف تدريب التحسين الذاتي الخاص بها للانتقال من ذراع روبوت بإصبعين إلى ذراع روبوت ثلاثي الأصابع.
زعم الباحثون أن المزيد من التطوير قد يؤدي إلى تعلم الذكاء الاصطناعي مهامًا لم تكن مرئية من قبل.
جاء في منشور المدونة أن "RoboCat لديه دورة تدريبية فعالة: فكلما تعلم المزيد من المهام الجديدة، أصبح أفضل في تعلم مهام جديدة إضافية".
"كانت هذه التحسينات ناتجة عن اتساع نطاق خبرة RoboCat، على غرار الطريقة التي يطور بها الأشخاص نطاقًا أكثر تنوعًا من المهارات أثناء تعميق تعلمهم في مجال معين."
يتبع البحث اتجاهًا متزايدًا للأنظمة الروبوتية ذاتية التدريس، والتي تبشر بتحقيق مجاز الخيال العلمي الذي تم تصوره منذ فترة طويلة للروبوتات المستأنسة.
زعم الباحثون أن المزيد من التطوير قد يؤدي إلى تعلم الذكاء الاصطناعي مهامًا لم تكن مرئية من قبل.
