أحدث الأخبار مع #روبوتات_اجتماعية
الغد
منذ 9 ساعات
- علوم
- الغد
هل تتعلّم الروبوتات الاجتماعية من تلقاء نفسها؟
في تطور علمي قد يعيد رسم حدود العلاقة بين الإنسان والآلة، كشفت دراسة حديثة أن الروبوتات الاجتماعية باتت قادرة على تطوير مهارات التفاعل البشري دون أي تدخل بشري مباشر. اضافة اعلان وبالاعتماد على تقنيات محاكاة متقدمة ونماذج تنبؤية لحركة العين البشرية، بات بإمكان هذه الروبوتات التصرّف في بيئات واقعية وفهم تركيز البشر بصريًا في المواقف الاجتماعية. هذه القفزة النوعية لا تمهد فقط لتوسيع استخدام الروبوتات في مجالات مثل التعليم والرعاية الصحية، بل تفتح أيضًا بابًا واسعًا أمام حقبة جديدة من الذكاء الاصطناعي الذاتي التعلم والتفاعل. وقد كشفت نتائج الدراسة، التي أجرتها جامعة "سري" البريطانية بالتعاون مع جامعة "هامبورج" الألمانية، خلال المؤتمر الدولي للروبوتات والأتمتة (IEEE ICRA)، حيث قدَّم الباحثون طريقة محاكاة جديدة تتيح اختبار الروبوتات الاجتماعية دون الاعتماد على مشاركين من البشر، ما يسرّع من وتيرة البحث العلمي ويجعله أكثر قابلية للتوسع. اعتمد فريق البحث على روبوت شبيه بالبشر لتطوير نموذج تنبؤي لمسار حركة العين (Dynamic Scanpath Prediction Model)، يُمكّنه من توقّع الأماكن التي سيركّز عليها الإنسان بصرياً في المواقف الاجتماعية. واختُبر النموذج باستخدام مجموعتَي بيانات مفتوحتين، وأظهرت النتائج أن الروبوتات البشرية قادرة على محاكاة حركة العين البشرية بدقة عالية. وقالت دي فو، الباحثة المشاركة في الدراسة والمحاضرة في علم الأعصاب الإدراكي بجامعة "سري"، إن "المنهج الجديد يتيح لنا التحقق من مدى تركيز الروبوت على العناصر الصحيحة في المشهد -تماماً كما يفعل الإنسان- دون الحاجة إلى إشراف بشري مباشر، وفي الوقت الفعلي". وأضافت فو أن "المثير في الأمر أن النموذج حافظ على دقته حتى في البيئات الصاخبة والعوامل غير المتوقعة، ما يجعله أداة واعدة للتطبيقات الواقعية في مجالات مثل التعليم والرعاية الصحية وخدمة العملاء". وتهدف الروبوتات الاجتماعية لتتفاعل مع البشر من خلال الكلام والإيماءات وتعبيرات الوجه، ما يجعلها مفيدة في مجالات متعددة مثل التعليم، والرعاية الطبية، وخدمة العملاء. ومن أبرز الأمثلة على هذه الروبوتات: "بيبر" (Pepper) المستخدم كمساعد في قطاع التجزئة، و"بارو" (Paro) الذي يوفر دعماً علاجياً لمرضى الخرف. ولضمان فاعلية النموذج، قارن الباحثون أداء النموذج التنبؤي في الواقع وبين أدائه في بيئة محاكاة، من خلال إسقاط خرائط أولويات نظرات الإنسان على شاشات عرض ومقارنة نتائجها مع التركيز البصري المتوقع من الروبوت. ومكّنت هذه التقنية الباحثين من تقييم نماذج الانتباه الاجتماعي في ظروف واقعية، ما قلّص الحاجة إلى إجراء دراسات واسعة النطاق لتفاعل الإنسان مع الروبوت في المراحل المبكرة من البحث. وتابعت فو: "استخدام المحاكاة بدلاً من التجارب البشرية المبكرة يُعد نقلة نوعية في مجال الروبوتات الاجتماعية، فهو يتيح لنا اختبار وتحسين نماذج التفاعل الاجتماعي على نطاق واسع، ما يُحسّن من قدرة الروبوتات على فهم البشر والاستجابة لهم". وأردفت بالقول: "نسعى في المرحلة القادمة إلى تطبيق هذا النهج على موضوعات مثل الوعي الاجتماعي في تجسيد الروبوتات، واستكشاف إمكاناته في بيئات اجتماعية أكثر تعقيداً، وعبر أنواع مختلفة من الروبوتات". وتفتح هذه الدراسة الباب أمام تطوير منظومات روبوتية أكثر استقلالية وذكاء، ما يُعزز من قدرة هذه الأنظمة على التفاعل بفعالية في العالم الحقيقي دون الحاجة المستمرة إلى إشراف أو تدخل بشري.- وكالات اقرأ أيضا: هل يهدد الذكاء الاصطناعي دروس اللغات؟
صحيفة الخليج
منذ يوم واحد
- علوم
- صحيفة الخليج
محاكاة لتدريب الروبوتات دون الحاجة إلى بشر
طور باحثون من جامعتي سري البريطانية وهامبورغ الألمانية، نموذج محاكاة، يتيح اختبار وتدريب الروبوتات الاجتماعية دون الحاجة إلى بشر، ما يُسرع الأبحاث ويجعلها أكثر قابلية للتوسع. واعتمد الباحثون على روبوت شبيه بالبشر لتطوير نموذج المحاكة، ليتنبأ باتجاه نظر الأشخاص، مستنداً إلى بيانات عامة. وأثبت النموذج دقته بمحاكاة حركة العين البشرية حتى في بيئات معقدة. وأكد الدكتور دي فو، أحد قادة الدراسة، أن التقنية الجديدة تتيح تقييم مدى انتباه الروبوتات للعناصر المهمة كما يفعل البشر، ما يعزز تطبيقاتها في مجالات التعليم والرعاية الصحية وخدمة العملاء. وتقلل هذه المنهجية الحاجة للتجارب البشرية المكثفة في المراحل الأولى من التطوير، مع إمكانية توسيع استخدامها مستقبلاً لتشمل بيئات اجتماعية أكثر تعقيداً وأنواعاً متعددة من الروبوتات. وأكد الدكتور دي فو أن الاعتماد على المحاكاة بدلاً من التجارب البشرية التقليدية، يمثل نقلة نوعية في تطوير الروبوتات الاجتماعية، إذ يسمح باختبار وتحديث نماذج التفاعل الاجتماعي على نطاق واسع، وهو ما يؤدي إلى تحسين قدرة الروبوتات على فهم الناس والتفاعل معهم.
