لا تتصدر أهمّ التقنيات المُغيّرة للتكنولوجيا عناوين الأخبار دائماً. لذا؛ فقد لا يحظى اثنان من التطورات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي بشعبية كبيرة على «تيك توك» أو «يوتيوب»، لكنهما يُمثّلان نقطة تحوّل قد تُسرّع بشكل جذري تطوير الذكاء الاصطناعي العام artificial general intelligence (AGI). إنه الذكاء الاصطناعي القادر على العمل والتعلّم مثلنا، كما كتب توم بارنيت .

روبوت «وايلد فيوجن»

بصفتنا بشراً، فإننا نعتمد على جميع أنواع المُحفّزات للتنقل في العالم، بما في ذلك حواسنا: البصر، والسمع، واللمس، والتذوق والشم. وحتى الآن، اعتمدت أجهزة الذكاء الاصطناعي على حاسة واحدة فقط - الانطباعات البصرية.يتجاوز بحث جديد من جامعة ديوك جانب الاعتماد على الإدراك البصري فقط، بتطوير نظم تعتمد على ما يُطلق عليه اسم «وايلد فيوجن» (الاندماج البرّي) WildFusion، الذي يجمع بين الرؤية واللمس والاهتزاز.

الرؤية واللمس والإنصات

وقد صمم الباحثون روبوتاً رباعي الأرجل مع ميكروفونات وأجهزة استشعار لمسية، بالإضافة إلى الكاميرات القياسية الشائعة في الروبوتات الحديثة. يستطيع روبوت WildFusion استخدام الصوت لتقييم جودة السطح (أوراق الشجر الجافة، والرمال الرطبة)، بالإضافة إلى الضغط والمقاومة لمعايرة توازنه واستقراره. تُجمع كل هذه البيانات وتُدمج أو تُدمج في تمثيل بيانات واحد يتحسن بمرور الوقت مع الخبرة. يخطط فريق البحث لتعزيز قدرات الروبوت من خلال تمكينه من قياس أشياء مثل الحرارة والرطوبة.
مع ازدياد ثراء أنواع البيانات المستخدمة للتفاعل مع البيئة وتكاملها، يقترب الذكاء الاصطناعي تدريجياً من الذكاء الاصطناعي العام الحقيقي.

التعلم من أجل التعلم

أما الإنجاز الآخر الذي لم يُذكر بشكل كافٍ في مجال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فيأتي من باحثين في جامعتي سري وهامبورغ. على الرغم من أنه لا يزال في مراحله الأولى من التطوير، فإن هذا الإنجاز يسمح للروبوتات التي تتفاعل اجتماعياً مع البشر (الروبوتات الاجتماعية) بتدريب نفسها بأقل تدخل بشري. ويحقق ذلك من خلال محاكاة ما يركز عليه البشر بصرياً في المواقف الاجتماعية المعقدة.

على سبيل المثال، نتعلم مع مرور الوقت بصفتنا بشراً النظر إلى وجه الشخص عند التحدث إليه أو إلى ما يشير إليه بدلاً من النظر إلى قدميه أو إلى الفضاء. لكن الروبوتات لن تفعل ذلك دون تدريب مُخصص. حتى الآن، كان تدريب الروبوتات على تحسين سلوكها يعتمد بشكل أساسي على المراقبة والإشراف البشريين المستمرين.

تعلّم الروبوتات الذاتي للمهارات الاجتماعية

يستخدم هذا النهج المبتكر الجديد محاكاة روبوتية لتتبع تفاعلات الروبوتات ومراقبتها، والأهم من ذلك، تحسين جودتها بأقل تدخل بشري مُستمر. تتعلم الروبوتات المهارات الاجتماعية دون إشراف بشري مُستمر. يُمثل هذا خطوة مهمة إلى الأمام في التقدم الشامل للروبوتات الاجتماعية، وقد يُثبت أنه مُسرّع هائل للذكاء الاصطناعي العام. يمكن للذكاء الاصطناعي المُتعلم ذاتياً أن يُؤدي إلى تطورات مُتسارعة، وهو احتمال يراه البعض مُثيراً، بينما يراه البعض الآخر مُخيفاً.

تفاعل الذكاء الاصطناعي مع العالم

على الرغم من روعة مشاهدتها، يُمكن وصف الروبوتات البشرية الراقصة والكلاب الميكانيكية بأنها ذكاء اصطناعي ضيق - ذكاء اصطناعي مُصمم فقط لمهمة أو غرض مُحدد. ومع ذلك، فإن إنجازات هذه الأدوات المُصممة خصيصاً، مُذهلة.لكن التطورين الجديدين المذكورين يُحسّنان كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي مع العالم وكيفية تعلمه منه. ولذا؛ فإنهما سيُحدثان تغييراً جذرياً في كيفية وجود التكنولوجيا (وتعايشها معنا) في العالم.وعند النظر إلى هذه الإنجازات مجتمعةً، إلى جانب أعمال باحثين ورواد أعمال آخرين على مسارات مماثلة، فإن من الممكن تحديد مسار وجدول زمني لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام. وقد يُمثل هذا نقطة تحول تدفع المسيرة البطيئة نحو الذكاء الاصطناعي العام، نحو انطلاقة قوية.

قد يهمك أيضــــــــــــــا

الفجوة العالمية في الذكاء الاصطناعي ما الذي يحدث

شركات الصين الناشئة بالذكاء الاصطناعي تلفت انتباه "OpenAI"