شاهد.. روبوتات تمشي بثبات وتفتح آفاق التعاون بين الذكاء الاصطناعي والبشر
لطالما أذهلتنا الروبوتات بقدرتها على الركض، والتشقلب، وأداء الحركات البهلوانية، بل وحتى التفوق علينا في الشطرنج. ومع ذلك، لا تزال بعض المهام البسيطة التي يؤديها البشر بسهولة، مثل المشي في خط مستقيم، والإمساك بالأشياء، وربط الحذاء، والتفاعل الاجتماعي، تمثل تحديًا كبيرًا لها.
اقرأ أيضاً..روبوتات في بيئة الحياة اليومية
يرجع ذلك إلى ما يُعرف بمفارقة مورافيك، وهي نظرية معروفة بين علماء الروبوتات تقول إن ما هو صعب على البشر سهل على الآلات، وما هو سهل على البشر صعب على الآلات. حيث تتميز الحواسيب بقدرتها على إجراء العمليات الحسابية المعقدة ومعالجة البيانات الضخمة، لكنها تفتقر إلى المهارات الحسية التي اكتسبها البشر عبر ملايين السنين من التطور. وهذا هو السبب وراء الحركة غير الطبيعية للروبوتات، والتي قد تبدو أحيانًا وكأنها تفقد توازنها بالكامل.
لمعالجة هذه المشكلة، استخدم مهندسو شركة Figure تقنية التعلم المعزز، حيث يتم وضع آلاف الروبوتات الافتراضية داخل محاكٍ فيزيائي يُعيد تكوين بيئات مختلفة. ومن خلال تكرار التجارب والأخطاء، يتم تحسين قدرة الروبوتات على المشي بسلاسة، مما يجعل حركتها أكثر طبيعية وتكيفًا مع التضاريس المتنوعة. وفقاً لموقع livescience.
فيديو توضيحي لروبوتات افتراضية داخل نموذج محاكاة
الروبوتات تكتسب مشية طبيعية
من خلال مكافأة جيش الروبوتات الافتراضي على الحركات الطبيعية، تمكن المهندسون من تحسين طريقة مشيها لتبدو أكثر شبهاً بالبشر. وبعد تحقيق هذا الإنجاز، تم تحميل نموذج "المشي الطبيعي المكتسب" على الروبوت الحقيقي Figure 02، مما أدى إلى حركات أكثر سلاسة، تتضمن ضربات الكعب، ودفع أصابع القدم، وتزامن حركة الذراعين أثناء المشي.
تُعد تقنية التعلم المعزز التي طورتها Figure عنصرًا أساسيًا في خطط الشركة الكاليفورنية لنشر روبوتاتها في المصانع. فقد تم بالفعل اختبار روبوتاتها البشرية في مصنع BMW عام 2024، مع خطط لتوسيع استخدامها هذا العام.
وفي هذا السياق، كشفت الصين عن روبوتها البشري الذي يُوصف بأنه "الأسرع في العالم"، مستفيدًا من تقنيات جديدة تجعله أكثر كفاءة في الحركة، بفضل "حذاء رياضي" متطور، وفقًا للتقارير.
وتعمل شركة Apptronik في تكساس على إدخال روبوتها Apollo إلى مصانع Mercedes-Benz بحلول نهاية 2025، بينما تستعد Agility Robotics لإطلاق روبوتها Digit في المستودعات خلال هذا العام.
وتم تصميم روبوتات "فيجر" لتولي المهام الصعبة وغير الآمنة والمتعبة في خطوط الإنتاج؛ مما يتيح للموظفين البشر التركيز على المهام التي تتطلب مستويات عالية من الإبداع ومهارات حل المشكلات، بما يسهم في تحسين الكفاءة ويعزز معايير السلامة في مكان العمل، حيث يتم تفويض المهام الخطرة أو التي تتطلب جهداً بدنياً إلى الروبوتات.
اقرأ أيضاً...«ميتا» تطور روبوتات بشرية بتقنيات ذكاء اصطناعي متقدمة
وتقوم الشراكة بين "فيجر" و"بي إم دبليو" على نهج يعتمد على تحديد حالات الاستخدام المحددة للروبوتات، حيث يتم تنفيذ مشروعات تجريبية في مصنع "بي إم دبليو" في سبارتانبورغ بولاية ساوث كارولينا الأميركية.
وخلال تجربة استمرت عدة أسابيع في مصنع "بي إم دبليو"، نجح الروبوت (Figure 02) في تنفيذ عمليات إدخال أجزاء من الصفائح المعدنية في تركيبات محددة، والتي تُستخدم لاحقاً في تجميع الهيكل. وتُمثل هذه المهمة تحدياً كبيراً، حيث تتطلب مهارة ودقة عالية؛ مما يعكس الإمكانات المتقدمة التي تتمتع بها هذه الروبوتات.
عصر الروبوت البشري:
الروبوتات البشرية، مصممة لتحاكي البشر في بنيتها وسلوكها، فهي ليست مجرد أدوات ميكانيكية؛ بل تُمثل إطاراً جديداً يتيح تفاعلاً أكثر تطوراً وعمقاً بين التكنولوجيا والمجتمع الإنساني، ومن المُتوقع أن تؤدي الطفرات التقنية في تصنيع مثل هذه الروبوتات إلى إعادة صياغة العلاقة بين الإنسان والذكاء الاصطناعيلكي تسمح بظهور علاقات اجتماعية بين الطرفين.
وشهدت الأعوام القليلة الماضية عدة مبادرات للتوجه نحو بناء الروبوت البشري، منها روبوت "أوبتيموس" من شركة "تسلا" الذي سيكون متاحاً في خلال 2025، وروبوتات "فيجر" والتي أصبحت متاحة بالفعل في بعض الأسواق، فضلاً عن توقيع شراكة بين شركة "إنفيديا" وعدة شركات تايوانية لبداية الإنتاج الضخم للروبوتات البشرية؛ مما يمهد الطريق نحو بداية عصر الروبوتات اليومية ؛ أي روبوت يمكنه القيام بالمهام اليومية والمعتادة التي يقوم بها البشر.
مثل هذه الروبوتات بمثابة لمحة عن المستقبل الذي قد يصبح واقعاً في الأمد القريب، حيث يغدو الذكاء الاصطناعي جزءاً لا يتجزأ من بيئة حياتنا اليومية في المستشفيات والمنازل والشوارع والمصانع والمقاهي والمحلات وغيرها.
لمياء الصديق (أبوظبي)
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
عالم السيارات
منذ يوم واحد
- عالم السيارات
شاحنة GM الكهربائية التي سبقت عصرها: Electrovan بتقنيات الهبوط على القمر
في عام 1966، كشفت جنرال موتورز عن مشروع ثوري آنذاك: Electrovan ، أول مركبة في العالم تعتمد على خلايا الوقود الهيدروجينية، ومزودة بتقنيات مماثلة لتلك التي استخدمتها وكالة ناسا في مهمات الهبوط على القمر ضمن برنامج Apollo. ورغم أن الفكرة كانت سابقة لعصرها، إلا أن المشروع لم يرَ النور التجاري، لكنه مهّد الطريق لمستقبل الطاقة النظيفة. بداية الحلم: من Corvair إلى Electrovan بعد نجاح GM في تطوير مركبتي Electrovair I وElectrovair II المعتمدتين على البطاريات، قررت الشركة استكشاف آفاق خلايا الوقود، التي كانت وكالة ناسا تستخدمها آنذاك في الفضاء لتوليد الكهرباء وتوفير الماء والهواء في مركبات Apollo. لكن خلايا الوقود التي طورتها GM بالتعاون مع Union Carbide كانت ضخمة للغاية بحيث لا يمكن تركيبها في سيارة كورفاير، فوقع الاختيار على طراز Handi-Bus ليكون منصة الاختبار الجديدة. تصميم ضخم وأداء محدود المنظومة التي جمعت بين الهيدروجين والأكسجين لإنتاج الكهرباء والماء والحرارة كانت تحتاج لمساحة هائلة، حيث احتلت الخزانات كامل المساحة الداخلية، ما حوّل الشاحنة إلى مركبة بمقعدين فقط. بلغ وزنها الإجمالي حوالي 3,220 كجم ، منها 1,770 كجم مخصصة لنظام خلايا الوقود فقط. أما الأداء فكان متواضعًا، إذ احتاجت الشاحنة إلى حوالي 30 ثانية للتسارع من 0 إلى 100 كم/س ، بينما بلغ مداها المتوقع حوالي 240 كم ، لكن التجارب على الطرق العامة توقفت بسبب مخاوف السلامة، خصوصًا بعد انفجار أحد خزانات الوقود خلال اختبار داخلي، أدى إلى تطاير الحطام لمسافة تجاوزت 400 متر. خطوة تجريبية… ودرس للمستقبل رغم أن GM لم تكن تنوي إنتاج Electrovan تجاريًا، إلا أن هذا المشروع أظهر إمكانية تشغيل المركبات باستخدام خلايا الوقود، وكان حجر الأساس لتقنيات أكثر كفاءة وأقل حجمًا في العقود التالية، تعتمد على الهواء بدلاً من خزانات الأكسجين الضخمة. واليوم، وبعد أكثر من 60 عامًا ، لا تزال جنرال موتورز ملتزمة بتطوير تقنيات الطاقة النظيفة، سواء السيارات الكهربائية (BEV) أو خلايا الوقود الهيدروجينية (FCEV) ، عبر وحدة Hydrotec التي تستهدف تطبيقات النقل الثقيل، مثل شاحنات التعدين والمركبات التجارية، في وقت أصبحت فيه البطاريات الخيار الأمثل للسيارات الخفيفة.
الإمارات اليوم
منذ 2 أيام
- الإمارات اليوم
الروبوتات اللطيفة تستطيع التأثير في قرارات المستهلكين
على طريقة الأفلام أو المسلسلات والإعلانات التلفزيونية، حيث يتم استخدام فتاة جميلة لإقناع المستهلك بشراء شيء لا يحتاج إليه أو لا يريده، كشفت دراسة جديدة أن استخدام الشخصيات الافتراضية (الروبوتات)، التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وذات ملامح جذابة، في مجال خدمة العملاء، يمكن أن يؤثر في قرارات المستخدمين. ووفقاً للدراسة التي أجراها باحثون في جامعة بنسلفانيا الأميركية، كان تصميم الروبوتات ذات «الملامح اللطيفة»، كالعيون الكبيرة والخدود البارزة، يؤثر في مدى قبول المستخدم، سواء كان رجلاً أو امرأة، للتوصية التي يقدمها الروبوت. وأضافت الدراسة أنه إضافة إلى جنس الروبوت، فإن شعور المستهلك بالقوة أو بقدرته على التأثير في الآخرين أو بيئتهم، يمكن أن يؤثر أيضاً في مدى نجاح روبوت الخدمة في تقديم التوصيات المقبولة، كما تقول أستاذة كرسي ماريوت للإدارة في جامعة بنسلفانيا، آنا ماتيلا. وطلبت ماتيلا وزملاؤها مما يزيد على أكثر من 200 مشارك شملتهم الدراسة «تقييم شعورهم بالقوة»، قبل بدء تنفيذ سيناريو يقدم فيه نادل روبوت خيارات وتوصيات لقائمة الطعام لكل واحد منهم، وتبيّن أن الفئة الأكثر تأثراً بملامح الروبوت هي «المستهلكات الضعيفات»، إذ وجد الفريق أنهن أكثر ميلاً إلى قبول اقتراحات قوائم الطعام التي تقدمها الروبوتات الشبيهة بالرجال. وأشارت أبحاث سابقة ذات صلة إلى أن الروبوتات المصممة للنظر والتحدث بـ«لطف أنثوي»، في الأغلب، تكون أكثر قبولاً لدى الناس، لأنها «تثير التعلق العاطفي، وتزيد من الدفء الاجتماعي، وتعزز الثقة»، وفقاً لفريق جامعة بنسلفانيا، لكن أحدث النتائج تشير إلى أن الروبوتات المصممة لتبدو كرجال قد تكون خياراً أفضل في بعض الحالات من الروبوتات الأنثوية ذات العيون الواسعة. . الفئة الأكثر تأثراً بملامح الروبوت هي «المستهلكات الضعيفات».
الاتحاد
منذ 2 أيام
- الاتحاد
ساعة حائط تكشف عجز الذكاء الاصطناعي!
في مفاجأة غير متوقعة، كشفت دراسة حديثة عن قصور ملفت في قدرات الذكاء الاصطناعي، حيث تعجز النماذج المتطورة عن أداء مهام بسيطة يقوم بها البشر بسهولة، مثل قراءة الساعة أو معرفة اليوم الذي يوافق تاريخًا معينًا في التقويم. ورغم قدرات هذه النماذج الهائلة في كتابة الأكواد، وإنشاء صور واقعية، وإنتاج نصوص شبيهة بالبشر، بل وحتى اجتياز بعض الاختبارات، إلا أنها لا تزال ترتكب أخطاء جسيمة عند قراءة الوقت أو حساب الأيام بدقة. عقارب الساعة تكشف الخلل ووفقًا لما نشره موقع Live Science، فإن هذه النتائج جاءت ضمن عرض بحثي قُدم في المؤتمر الدولي لتمثيلات التعلم ICLR لعام 2025، كما نُشرت أيضًا على منصة الأبحاث المفتوحة arXiv. وأوضح الدكتور "روهيت ساكسينا"، الباحث الرئيسي من جامعة إدنبرة أن "معظم الناس يتعلمون قراءة الوقت واستخدام التقويم في سن مبكرة، لكن النتائج أظهرت فجوة كبيرة في قدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ مهارات تُعد بديهية بالنسبة للبشر". وأكد أن هذا القصور قد يُعيق دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات حساسة زمنياً مثل الجداول الزمنية، والأتمتة، والتقنيات المساعدة. اقرأ أيضاً.. كلما اختصر.. اختلق! الوجه الخفي للذكاء الاصطناعي تجربة عملية على نماذج من كبرى الشركات قام الفريق البحثي بتغذية عدد من النماذج الذكية متعددة الوسائط (MLLMs) — مثل Llama 3.2 Vision من Meta، وClaude 3.5 Sonnet من Anthropic، وGemini 2.0 من Google، وGPT-4o من OpenAI — بمجموعة بيانات خاصة تحتوي على صور لساعات وتقويم. لكن النتيجة كانت محبطة وفشل الذكاء الاصطناعي في تحديد الوقت أو اليوم الصحيح في أكثر من نصف الحالات. فعلى سبيل المثال، لم تتجاوز دقة قراءة الساعة 38.7%، بينما تراجعت دقة قراءة التقويم إلى 26.3%. نقص التدريب يعقّد المهمة يُرجّح الباحثون أن أحد الأسباب الجوهرية وراء هذا القصور هو ضعف التدريب على المهام التي تتطلب تفكيرًا مكانيًا، مثل قياس الزوايا بين عقارب الساعة أو التعامل مع تنسيقات الساعات المختلفة. وفي هذا الإطار، يوضح الدكتور روهيت ساكسينا:"قراءة الساعة لا تقتصر على التعرف البصري، بل تتطلب منطقًا مكانيًا حقيقيًا. على النموذج أن يميّز بين العقارب، يحسب الزوايا، ويتعامل مع تصاميم متنوعة، كالأرقام الرومانية أو الواجهات المزخرفة". أما فيما يخص التواريخ، فقد واجهت النماذج صعوبة واضحة في تنفيذ مهام يُفترض أنها بسيطة، مثل تحديد اليوم الذي يوافق اليوم الـ153 من السنة — وهو اختبار أخفقت فيه معظم النماذج المدروسة. نقطة ضعف جوهرية في منطق النماذج السبب الأعمق، بحسب الدراسة، هو أن هذه النماذج لا تُجري عمليات رياضية حقيقية، بل تتنبأ بالإجابات بناءً على الأنماط التي "رأتها" في بيانات التدريب. وهو ما يفسر لماذا تُخطئ في الحسابات، رغم أن الحوسبة التقليدية تتعامل مع الرياضيات ببساطة شديدة. وأضاف: إن الذكاء الاصطناعي لا يُجري الحساب مثل الكمبيوترات التقليدية. هو يتنبأ بناءً على أنماط لغوية، وليس بناءً على قواعد رياضية صارمة. ولذلك فإجاباته قد تكون صحيحة أحيانًا، لكن ليست مبنية على منطق ثابت". اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي.. سلاح ذو حدين أمام تحديات الصحة النفسية قوة الآلة وحدودها تكشف الدراسة عن حاجة ملحّة لإعادة التفكير في كيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لا سيما في المهام التي تتطلب تفكيرًا منطقيًا ومكانيًا مركّبًا، والتي نادرًا ما تتكرر في بيانات التدريب التقليدية. كما تُحذّر من أن الاعتماد المفرط على قدرات الذكاء الاصطناعي دون اختبار صارم أو إشراف بشري قد يفضي إلى نتائج غير دقيقة. إسلام العبادي(أبوظبي)
