في تطور جديد يعزز التفاعل بين الإنسان والروبوت، طور باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وشركة NVIDIA إطار عمل مبتكرًا يسمح للمستخدمين بتصحيح أخطاء الروبوتات بطرق بسيطة وفورية.
هذا الإطار الجديد يتيح للروبوتات تعديل سلوكها بناءً على توجيهات بشرية مباشرة دون الحاجة إلى إعادة تدريب نماذج التعلم الآلي المعقدة.
التفاصيل التقنية
يعتمد هذا الإطار على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية (Generative AI) التي تتعلم مجموعة من القواعد أو “السياسات” التي يتبعها الروبوت لأداء مهام محددة. ومع ذلك، قد لا تكون هذه السياسات دائمًا متوافقة مع نوايا المستخدم في العالم الحقيقي. على سبيل المثال، قد يفشل الروبوت في التقاط وعاء من الحوض إذا كان موضعه مختلفًا عما تدرب عليه.
لحل هذه المشكلة، يوفر الإطار الجديد ثلاث طرق بديهية لتصحيح سلوك الروبوت:
الإشارة إلى الهدف: يمكن للمستخدم الإشارة إلى الجسم المراد معالجته عبر واجهة تعرض رؤية الكاميرا.
تتبع المسار: يمكن للمستخدم رسم مسار على الشاشة لتحديد كيفية وصول الروبوت إلى الهدف.
التوجيه المادي: يمكن للمستخدم تحريك ذراع الروبوت يدويًا في الاتجاه المطلوب.
مزايا الإطار الجديد
تمكن الباحثون من ضمان أن التوجيهات البشرية لا تؤدي إلى اختيار الروبوت لإجراءات غير صالحة، مثل الاصطدام بالأشياء الأخرى، وذلك باستخدام تقنية أخذ العينات (Sampling Procedure).
هذه التقنية تسمح للنموذج باختيار إجراء صالح يتوافق بشكل وثيق مع هدف المستخدم.
وفقًا للاختبارات، حقق هذا الإطار معدل نجاح أعلى بنسبة 21% مقارنة بالطرق الأخرى التي لا تعتمد على التدخل البشري. كما يسمح للمستخدمين بتصحيح أخطاء الروبوت فور حدوثها، بدلًا من الانتظار حتى انتهاء المهمة وإعطاء تعليمات جديدة.
التطبيقات المستقبلية
يمكن لهذا الإطار أن يمهد الطريق لاستخدام الروبوتات المدربة في المصانع لأداء مجموعة واسعة من المهام المنزلية، حتى لو لم تكن الروبوتات قد رأت المنزل أو الأشياء الموجودة فيه من قبل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للروبوتات تسجيل التصحيحات التي يقوم بها المستخدمون ودمجها في سلوكها المستقبلي، مما يعزز من قدرتها على التعلم المستمر.
كلمات الختام
قال فيليكس يانوي وانغ، طالب الدراسات العليا في الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر والمؤلف الرئيسي للبحث: “لا يمكننا أن نتوقع من الأشخاص العاديين جمع البيانات وتحسين نموذج الشبكة العصبية. المستهلكون يتوقعون أن يعمل الروبوت مباشرة بعد شرائه، وإذا لم يفعل، فإنهم يريدون آلية بديهية لتخصيصه. هذا هو التحدي الذي تعاملنا معه في هذا العمل”.
سيتم تقديم هذا البحث في المؤتمر الدولي للروبوتات والأتمتة (International Conference on Robots and Automation).
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
