قراءة أفكار الروبوتات بواسطة الواقع الافتراضي

robots

كيف تمكن من قراءة أفكار الروبوتات؟

لا شك أن الروبوتات هي من صنع الانسان ولكن هذا لايعني أننا نستطيع أن ندرك ماذا تفكر في الواقع الافتراضي. إن معرفة ما يفكر به الأخرين هو أمر صعب للغايه، لكن معرفة ما يفكر به الروبوت هو أمر وضع في خانة المستحيل. ومع عدم وجود عقل للروبوت يمكن الوصول إليه فإن على الباحثين العمل بجد للتعرف على الآلية التي يتبعها الروبوت في أتخاذ قراراته. فكيف إذاً تمكن العلماء من قراءة أفكار الروبوتات؟

 

قام مجموعة من الباحثين بتقديم نموذج جديد لنظام يسمح لهم برؤية و تحليل ما تراه الروبوتات المتحركه بشكل تلقائي (Autonomous Robots) وبالتالي معرفة بما تفكر سواءاً إن كانت تسير على الأرض أو كانت طائرة بدون طيار. و قد أطلق الباحثون على المشروع اسم “الواقع الأفتراضي المُقاس((Measurable Virtual Reality(MVR).
نحن نعلم بأنه لايمكننا العمل بواقع افتراضي –حيث أن كلمة افتراضي تعني أنه غير موجود من الأساس- لكن هذا النظام هو عبارة عن بيئة محاكاة بين أرضيه وكاميرات وحساسات وأجهزه قياس.

 

ويعمل من خلال إسقاط سناريوهات وهمية معينة على الأرضية التي يسير عليها الروبوت عن طريق سلسة من أجهزة الإسقاط المثبتة على السقف. تقوم أجهزة القياس بمراقبة الروبوتات التي تتحرك ضمن هذا الإطار الافتراضي والمزودة بأجهزة استشعار (حساسات) لالتقاط الحركة وردود الفعل التي تقوم بها الروبوتات بعد إسقاط سيناريو معين، وتقوم الكاميرات التي تستخدم للمراقبة بتسجيل كل الحركات وردات فعل الروبوتات مما يساعد الباحثين على قياس حركة الروبوتات و تنقلاتها ضمن بيئة افتراضية معينه لمعرفة الطريقة التي تفكر بها.

 

و يرى الباحثون أن هذا النظام “يدور حول واقع افتراضي تقليدي مصمم لتصور أفكار الروبوت و فهمه للعالم المحيط به”.
يتيح نظام MVR للباحثين رؤية المسار الذي سيسلكه الروبوت لتجنب العوائق التي يمكن أن تظهر في الطريقه، مثل أن يقف شخصٌ ما في طريق الروبوت و بالتالي يكون على الروبوت اكتشاف الطريق الأفضل للالتفاف حوله.

 

وفقاً للباحثين فإن يتم اسقاط نقطة زهرية تتبع مسار شخص يتحرك ضمن الغرفة، وبالتالي يستطيع الروبوت إدارك وجود شخص ما في المحيط من خلال التجسيد البصري. وعندما يحدد الروبوت حركته المقبلة تشع سلسلة من الخطوط ذات ألوان و أنماط مختلفة ، يمثل كل خط من هذه الخطوط مسار محتمل يتم تحديده من خلال الخوارزميات المستخدمة في الروبوت، وتتعدل وضعية هذه الخطوط كلما تغير مكان الروبوت ومكان الشخص الموجود ضمن بيئة المحاكاة. ويمثل الطريق ذي اللون الأخضر الطريق الأمثل الذي سوف يسلكه الروبوت في نهاية المطاف.
الفيديو التالي يوضح كيف تتم هذه العملية:

 

يقول أحد الباحثين في الموضوع “عادة تقوم الروبوتات بإتخاذ بعض القرارات لكننا لا نستطيع تماماً تحديد ما يدور في فكرها، ولماذا اختارت هذا المسار أوذاك بالتحديد. لكن عندما نرى خطة مسار الروبوت ظاهرة أمامنا على الأرض عندها نستطيع الربط بين ما تدركه هذه الروبوتات وأفعالها لفهم تصرفاتها. إن فهم كيفية قيام الروبوت باتخاذ القرارات هو أمر مفيد لتحسين الوظائف التي يؤديها”. و يتابع “نحن كمصممين عندما نستطيع المقارنة بين تصورات الروبوت وأفعاله فإننا نستطيع إيجاد الثغرات في كود التشغيل (برنامج الروبوت) بشكل أسرع. فمثلاً إذا قمنا باستخدام مروحية بدون طيار ووجدنا أنها ستتخذ قراراً خاطئاً يمكننا عندها إنهاء الكود المستعمل قبل أن تصطدم المروحية بالجدار و تتحطم”.
ويرى الباحثون أن إمكانية تطوير هذه الروبوتات بحيث تتمكن من الاستشعار بمفردها يمكن أن يكون له أثر كبير على سلامة وكفاءة التكنولوجيات الجديدة مثل السيارات ذاتيه القيادة والطائرات بدون طيار. حيث أن هناك الكثير من المشاكل التي يمكن أن تواجه الروبوت في العالم الحقيقي مثل عدم استقرار الوسط المحيط أوالمشاكل التقنية، ولذلك فإن نظام MVR يمكن أن يقلل وبشكل كبير من الجهود التي يبذلها الباحثون لتحديد أسباب القرارات الخاطئة التي تتخذها الروبوتات”.
ووجد الباحثون أن هذا النظام الجديد سيساعد بشكل كبير على استيعاب سلوك الروبوت فبعد الآن ليس هناك داعٍ للتعمق في البحث ضمن التعلميات البرمجية أو إعادة هيلكة الخوارزمية التي يستخدمها الروبوت للتنقل. مما يختصر عملاً يحتاج تنفيذه إلى شهر كامل إلى بضعة أيام.
حتى الآن يتم أستخدام نظام MVR ضمن بيئة مغلقة حيث يتم أجراء محاكاة للروبوتات ضمن تضاريس وعرة قبل أن يواجه العالم الحقيقي. ويساعد هذا النظام المصممين على أختبار روبوتاتهم في أي بيئة كانت خلال المراحل الأولى من تنفيذ مشاريعهم.

 

كما أن هذا النظام سيساعد على أختبار خوارزميات اتخاذ القرارات في البيئات القاسية جداً والتي يصعب على المصممين أن يصلوا إليها. فمثلاً وبفضل هذه التكنولوجيا أصبح بالأمكان إجراء محاكاة للغيوم التي يمكن رصدها من قبل روبوت طيار يمتلك نظام لمعالجة الفيديو للتعامل مع العوائق شبه الشفافة على سبيل المثال.

 

في النهاية هل تظن أن هذه التقنية ستساعد الإنسان على رفع مستوى ذكاء الروبوتات؟ و زيادة القدرة على التحكم فيها؟

 

robot

*

المصدر