منذ أقل من عامين، أطلقت DARPA برنامج Lifelong Learning Machines (L2M) لإنشاء أنظمة روبوتية للتعلم المستمر مع عناصر الذكاء الاصطناعي. كان من المفترض أن يؤدي برنامج L2M إلى ظهور منصات التعلم الذاتي التي يمكنها التكيف مع بيئة جديدة دون برمجة أو تدريب مسبق. ببساطة، كان على الروبوتات أن تتعلم من أخطائها، وليس التعلم من خلال ضخ مجموعات من البيانات النموذجية في بيئة المختبر.
يتضمن برنامج L2M 30 مجموعة بحثية بتمويل متفاوت. في الآونة الأخيرة، أظهرت إحدى المجموعات من جامعة جنوب كاليفورنيا تقدمًا مقنعًا في إنشاء منصات روبوتية للتعلم الذاتي، كما ورد في عدد مارس من مجلة Nature Machine Intelligence.
ويقود فريق الباحثين من الجامعة فرانسيسكو ج. فاليرو كويفاس، أستاذ الهندسة الطبية الحيوية وعلم الحركة الحيوية والعلاج الطبيعي. واستناداً إلى الخوارزمية التي طورتها المجموعة، والتي تعتمد على آليات معينة لعمل الكائنات الحية، تم إنشاء سلسلة من إجراءات الذكاء الاصطناعي لتعليم الروبوت حركات على أطرافه الأربعة. يُذكر أن الأطراف الاصطناعية على شكل أوتار وعضلات وعظام مقلدة، تمكنت من تعلم المشي خلال خمس دقائق بعد تشغيل الخوارزمية.
بعد الإطلاق الأول، كانت العملية غير منتظمة وفوضوية، ولكن بعد ذلك بدأ الذكاء الاصطناعي في التكيف بسرعة مع الواقع وبدأ المشي بنجاح دون برمجة مسبقة. في المستقبل، يمكن تكييف الطريقة التي تم إنشاؤها لتدريب الروبوتات مدى الحياة دون تدريب أولي على تعلم الآلة باستخدام مجموعات البيانات لتزويد السيارات المدنية بالطيارين الآليين والمركبات الروبوتية العسكرية. ومع ذلك، فإن هذه التكنولوجيا لديها آفاق ومجالات استخدام أكثر بكثير. الشيء الرئيسي هو أن الخوارزمية لا تنظر إلى الشخص على أنه أحد العوائق التي تعترض التنمية ولا تتعلم أي شيء سيء.
المصدر: 3dnews.ru