الذكاء الاصطناعي : ساق روبوتية تتعلم المشي بدون معلومات سابقة

يمكن أن تسمح خوارزميات الذكاء الاصطناعي AI الجديدة للروبوتات بتعلم التحرك من تلقاء نفسها ، وتقليد الحيوانات

من الممكن أن تكون الولادة بالنسبة لزرافة حديثة الولادة أو الحيوانات البرية مقدمة -إلى العالم- محفوفة بالمخاطر - فالحيوانات المفترسة تنتظر فرصة لتناول وجبة مهمة من خلال أضعف عضو في القطيع . وهذا هو السبب في أن العديد من الأنواع قد طورت طرقاً لصغارها حديثي الولادة لإيجاد موطئ قدم لهم في هذا العالم  في غضون دقائق من الولادة.

ولابد لنا من القول إنه لإنجاز تطوري مذهل لطالما كان موضع إلهام لكثيرٍ من علماء الأحياء و العلماء العاملين في مجال صناعة  وهندسة و تطوير الرجال الآليين ( الروبوتات) - و يعتقد الآن فريق من الباحثين في جامعة جنوب كاليفورنيا في كلية الهندسة التابعة لجامعة جنوب كاليفورنيا فيتربي  the USC Viterbi School of Engineering أنهم الأوائل في صناعة طرف آلي يتم التحكم فيه من خلال الذكاء الاصطناعي AI بشكل كلي، حيث تقوده أوتار شبيهة بتلك الموجودة لدى الحيوانات ، والتي من الممكن لها حتى و إن سقطت أو تعثرت  أن تسترد عافيتها عند قيامها بالخطوة التالية ، وهي مهمة (ذاتية) لم تتم برمجة الروبوت للقيام بها .

و لقد قام فرانسيسكوج فاليروكوفاس Valero-Cuevas FranciscoJ ، أستاذ الهندسة الطبية الحيوية وأستاذ علوم الأحياء والعلاج الطبيعي في جامعة جنوب كاليفورنيا USC في مشروع مع طالب الدكتوراه علي مرجاننجاد Ali Marjaninejad في كلية الهندسة بجامعة فرجينيا في الولايات المتحدة USC Viterbi School of Engineering ، وطالبان آخران يحضّران للدكتوراه - داريو أوربينا –ميلينديز  Dario Urbina-Melendez وبريان كوهن Brian Cohn ، بتطوير خوارزمية ( نظام حلول حسابية) مستوحاة من حياة الحيوانات ( معتمد على علم الأحياء) يمكن أن تتعلم مهمة المشي الجديدة بنفسها بعد خمسة 5 دقائق فقط من اللعب غير المهيكل أو غير المنظم ، ثم تقوم بالتكيف مع مهام أخرى دون إجراء أي برمجة إضافية مسبقة.

و يكشف مقالهم ، الذي تمت كتابته في العناوين الرئيسية لغلاف مجلة(ذكاء آلة الطبيعة)  Nature Machine Intelligence في مارس الماضي 2019 ، إمكانيات مثيرة لفهم الحركة والإعاقة البشرية ، وخلق الأطراف الاصطناعية سريعة الاستجابة ، والروبوتات( ذات الذكاء الاصطناعي) التي يمكنها التفاعل مع بيئات معقدة ومتغيرة مثل استكشاف الفضاء والبحث والإنقاذ.

و يقول كبير المؤلفين فاليرو كوفاس Valero-Cuevas ، و الذي يشغل عدة مناصب ووظائف في علوم الكمبيوتر ،و الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر ،و الهندسة الميكانيكية والفضائية وعلم الأعصاب في جامعة جنوب كاليفورنيا : " يستغرق تدريب أي روبوت في الوقت الحاضر ، عدة أشهر أو سنوات ليكون جاهزاً للتفاعل مع العالم ، و لكننا نريد تحقيق التعلم السريع والتكيف الذي نراه في الطبيعة".

كما يصرح مرجاننجاد Marjaninejad ، وهو مرشح الدكتوراه في قسم الهندسة الطبية الحيوية في جامعة جنوب كاليفورنيا the Department of Biomedical Engineering at USC ، والمؤلف الرئيسي للصحيفة ،  بأن هذا الإنجاز هو أقرب ما يكون إلى حالة التعلم الطبيعي التي تحدث عند الأطفال الرضع . و يشرح مرجاننجاد Marjaninejad ذلك قائلاً بأنه قد تم السماح للروبوت أولاً بفهم بيئته من خلال عملية اللعب الحر (أو ما يُعرف باسم "هذيان أو همهمة المحركات" 'motor babbling' ).

و يقول مرجاننجاد  Marjaninejad موضحاً طبيعة هذه الحركات : " إن هذه الحركات العشوائية في الساق تسمح للروبوت ببناء خريطة داخلية لأطرافه وتفاعلاته مع البيئة" من خلال برامج الذكاء الاصطناعي .

كما يقول مؤلفو ورقة البحث أنه وعلى عكس معظم الأعمال الحالية ، فإن روبوتاتهم (رجالهم الآليين) تتعلم بالممارسة ، و ذلك دون أي محاكاة كمبيوتر سابقة أو متوازية لتوجيه  عملية التعلم أو قيادتها .

الروبوتات المبرمجة سابقاً معرضة حتمياً للفشل

و يضيف مرجاننجاد  Marjaninejad أيضاً أن هذا أمرٌ مهم بشكل خاص لأن المبرمجين يمكنهم التنبؤ والقيام بعملية التشفير او الترميز لسيناريوهات متعددة ، ولكن ذلك غير ممكن لكل سيناريو - وبالتالي فإن الروبوتات المبرمجة مسبقاً معرضة حتمياً للفشل.

الروبوت الجديد يجد الحل الحركي بنفسه

و يتابع  مرجاننجاد  Marjaninejad : "ومع ذلك ، إذا قمت بالسماح لهذه الروبوتات [ الجديدة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي ]  بالتعلم من التجربة المرتبطة ، فسيجدون في نهاية المطاف حلاً ، إذ أنه و بمجرد العثور على الحل فسيتم استخدامه ، وتكييفه حسب الحاجة . و ربما لا يكون الحل مثالياً ، ولكن سيتم تبنيه إذا  كان جيداً بما فيه الكفاية بالنسبة للوضع ، فليس كل واحدٍ منا يحتاج أو يريد – أو حتى أنه قادر على قضاء الوقت والجهد - للفوز بميدالية أولمبية " .

كل روبوت له أسلوبه بالمشي ☺

ومن خلال هذه العملية لاكتشاف أجسامهم وبيئتهم ،

.  و هنا يطرح فاليرو كوفاس

Valero-Cuevas

 سؤالاً مهماً  : " هل تستطيع التعرف على شخص قادم أسفل القاعة بسبب امتلاكه لوقع أقدام معين، هل تستطيع ذلك؟" ، و يضيف :" إن روبوتنا يستخدم تجربته المحدودة لإيجاد حل لمشكلة ستصبح فيما بعد بالنسبة له عادةً شخصية أو "الشخصية "- و إننا بذلك نحصل على شخص يتمشى بغاية الأناقة و اللطف ، أو شخص متكاسل في مشيته أو البطل ... سمه ما شئت".

وهناك تطبيقات محتملة كثيرة للتكنولوجيا الجديدة ، ولا سيما في مجال التكنولوجيا المساعدة ، حيث تكون الأطراف الروبوتية والهياكل الخارجية التي تعتبر بديهية وتستجيب للاحتياجات الشخصية للمستخدم لا تقدر بثمن و خاصة بالنسبة لأولئك الذين فقدوا وظيفة استخدام أطرافهم . و يعلق فاليرو كوفاس Valero-Cuevas على ذلك قائلاً: "ستحتاج الهياكل الخارجية أو الأجهزة المساعدة إلى تفسير تحركاتك بشكل طبيعي لاستيعاب ما تحتاج إليه".

و يتابع :"ونظراً لأن الروبوتات لدينا يمكنها أن تتعلم العادات ، فيمكنها أن تتعلم عاداتك ، وتحاكي أسلوب حركتك للمهام التي تحتاجها في الحياة اليومية - حتى عندما تتعلم مهمة جديدة ، أو تصبح أقوى أو أضعف."

تطبيقات التكنلوجيا الجديدة في مجالات استكشاف الفضاء وبعثات الإنقاذ

ووفقاً للمؤلفين ، سيحتوي البحث أيضاً على تطبيقات قوية في مجالات استكشاف الفضاء وبعثات الإنقاذ ، مما يسمح للروبوتات أن تفعل ما يجب القيام به دون أن تتم مرافقتها أو الإشراف عليها أثناء مغامرتها في كوكب جديد ، أو المناطق الغامضة والخطيرة في أعقاب الكوارث الطبيعية.   

ستكون هذه الروبوتات قادرة على التكيف مع الجاذبية المنخفضة أو العالية ، والصخور التي تكون رخوة في يوم ، وتكون طيناً بعد هطول الأمطار في يوم آخر .

و قد فكر المؤلفان الإضافيان  للصحيفة ، طالبا الدكتوراه بريان كوهن Brian Cohn وداريو أوربينا ميلينديز Dario Urbina-Melendez في البحث:

حيث يقول كوهن Cohn ، طالب الدكتوراه في علوم الكمبيوتر في كلية الهندسة بجامعة كاليفورنيا في فيتيربي USC Viterbi School of Engineering : " إن قدرة أي نوع على تعلم وتكييف تحركاته مع تغير أجسامهم وبيئاتهم كانت محركاً قوياً للتطور منذ البداية". و يضيف : " إن عملنا  هذا يشكل خطوة نحو تمكين الروبوتات من التعلم والتكيف من كل تجربة ، تماماً كما تفعل الحيوانات."

 ويختتم : " يعتبر عملنا الذي يجمع بين الهندسة ، و الذكاء الاصطناعى , AI ، وعلم التشريح وعلم الأعصاب مؤشر قوي على أن هذا ممكن".