يعمل الروبوت على تحديد أهدافه الخاصة دون الحاجة إلى توجيهات مباشرة من البشر، مما يشبه آلية “الدوافع الذاتية” التي يعتمد عليها البشر والحيوانات في اتخاذ قراراتهم بناءً على تفاعلهم مع البيئة المحيطة، دون الحاجة إلى مكافآت واضحة.
وقامت مجموعة بحثية بتطوير خوارزمية جديدة تُمكن الروبوتات من اتخاذ قرارات اعتماداً على بيئتها كدليل، مما يعزز قدراتها على التصرف بشكل أكثر طبيعية.
قوانين الفيزياء
وتعد هذه الخوارزمية الأولى من نوعها التي توحد بين منهجيات تحديد الأهداف المختلفة تحت مفهوم واحد يستند إلى قوانين الفيزياء، مع إتاحة هذه العمليات الحسابية بشكل شفاف لتسهيل دراستها وتبنيها من قبل الباحثين الآخرين.
تُعرف النظرية الأساسية لهذه الخوارزمية باسم “تعظيم التمكين Empowering Maximization”، وهي تتعلق بزيادة الخيارات المستقبلية للروبوت، مما يمكنه من اتخاذ قرارات أفضل على المدى الطويل. وعلى الرغم من أن هذه النظرية واعدة، إلا أن تطبيقها لا يزال محدودًا حتى الآن، حيث تعتمد معظم الدراسات على المحاكاة فقط.
نظرية الفوضى
وفقًا للدراسة المنشورة في مجلة PRX Life، تعتمد الخوارزمية على نظرية الفوضى الشهيرة، حيث تجعل الروبوت “سيداً” على الفوضى الموجودة في ديناميكيات النظام.
من خلال هذا التطور، يمكن للروبوتات أن تصبح أقرب إلى التصرف بطرق تشبه الإنسان، حيث تصبح قادرة على اتخاذ قرارات معقدة دون الحاجة إلى إشراف بشري مباشر، ما يعزز من دور الروبوتات في المستقبل.
تفاعل الروبوتات
ويقول البروفيسور دانيال بولاني، أستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة هيرتفوردشاير والمؤلف الرئيسي للدراسة: “يمكن لهذه الخوارزمية أن تُمكّن الروبوتات من اللعب والتفاعل مع الأشياء من تلقاء نفسها دون الحاجة إلى أوامر صريحة”. وأضاف أن هذه التطورات ستسهم في تعزيز تفاعل الروبوتات مع البشر والروبوتات الأخرى بطرق أكثر طبيعية.
اقرأ أيضا| تفاصيل اجتماع دول العشرين لمواجهة مخاطر الذكاء الاصطناعي
ويمكن أن تحمل هذه التكنولوجيا تطبيقات واسعة النطاق، مثل الروبوتات شبه المستقلة التي تُستخدم في البيئات التي يصعب الوصول إليها مثل الأنفاق تحت الأرض أو المواقع بين الكواكب، حيث قد يكون من المستحيل على البشر تقديم توجيهات مباشرة.
في الكائنات الحية، يفترض العلماء وجود “دافع ذاتي”، حيث تُدفع السلوكيات فقط من خلال التفاعل بين الكائن وبيئته دون الحاجة إلى مكافآت مثل الطعام.
استخدام الخوارزمية الجديدة
وقد تمكن الباحثون من تحويل هذه النظرية إلى خوارزمية يمكن أن تُستخدم في الروبوتات.
يؤكد البروفيسور بولاني أن الخطوة التالية ستكون استخدام الخوارزمية الجديدة لتمكين الروبوتات من اكتشاف المزيد عن العالم المحيط بها، مع تطوير مهارات جديدة وتعلم مباشر، مما سيزيد من قيمتها في سيناريوهات واقعية.
