كلب آلي يتعلم المشي والتدحرج بنفسه

عمل باحث الذكاء الاصطناعي بجامعة كاليفورنيا دانيجار هافنر مع زملائه لتدريب الروبوت باستخدام التعلم المعزز, وكانت النتيجة كلب آلي يمكنه تعليم نفسه المشي في ساعة واحدة فقط.

وقد نشر الباحثون مقطع فيديو يبدو فيه الروبوت رباعي الأرجل للوهلة الأولى وهو يرفرف بساقيه في الهواء ويكافح, ولكن بعد 10 دقائق فقط يمكنه اتخاذ خطوات وبمرور ساعة واحدة يمشي بسهولة تامة ، وحتى أنه يتدحرج على ظهره بعد نكزه من أحد الباحثين

وعلى عكس العديد من الروبوتات ، لم يعرض على هذا الروبوت ما يجب فعله مسبقا في محاكاة الكمبيوتر.

حيث أوضح هافنر : “عادة ما تتعلم الروبوتات من خلال قدر كبير من التجارب والخطأ داخل عمليات محاكاة الكمبيوتر التي تكون أسرع بكثير من الوقت الفعلي”.

وأضاف: “لكن المحاكاة تفشل في التقاط تعقيد العالم الحقيقي ، لذلك قد يفشل السلوك الذي يعمل بشكل جيد في المحاكاة في حل المهمة في العالم الحقيقي.”

وقد استخدم هافنر ومعاونوه – فيليب وو وأليخاندرو إسكونتريلا – خوارزمية تسمى Dreamer تعمل من التجارب السابقة لبناء نموذج للعالم الحقيقي وتسمح أيضا للروبوت بإجراء حسابات التجربة والخطأ.

وصرح الباحثون: “لقد أظهرت خوارزمية Dreamer مؤخرا وعدا كبيرا للتعلم من كميات صغيرة من التفاعل من خلال التخطيط ضمن نموذج العالم المكتسب”.

وبعد أن تعلم الروبوت المشي ، يمكنه أيضا أن يتعلم التكيف مع النتائج الأخرى التي لا يمكن التنبؤ بها مثل تعرضه للنكز بعصا من قبل الباحثين.

وحتى مع التعلم المعزز ، الذي كان رائعا في التفوق على البشر في أشياء مثل ألعاب الفيديو ، فإن عالم تعليم الروبوتات العمل بشكل صحيح في العالم الحقيقي يمثل تحديا كبيرا.

وأوضح هافنر وزملاؤه: “يعد تطبيق التعلم المعزز على الروبوتات تحديا كبيرا ، لأننا لا نستطيع تسريع الوقت في العالم الحقيقي ، وغالبا ما لا تلتقط أجهزة محاكاة الروبوت العالم الحقيقي بدقة كافية”.

وأضاف: أظهر مشروعنا أن التعلم المعزز أقرب إلى حل مهام الأتمتة المعقدة ، مثل مهام التصنيع والتجميع وحتى السيارات ذاتية القيادة”.

المصدر: Daily Mail