أبرزت جوجل الدراسات الحالية التي تهدف إلى تمكين الروبوتات من فهم ما نطلبه منها بدقة كبيرة، بالضبط كما يرغب البشر فيها.
أعلنت شركة البحث الضخمة عن ثلاثة ابتكارات حديثة تُفيد في مساعدة الروبوتات على اتخاذ قرارات بشكل سريع وآمن.
ويتمثل أحد التحسينات في نظام AutoRT الذي يجمع معلومات التدريب من خلال “قواعد برمجة الروبوت” لتحقيق استعمال مسؤول للذكاء الصناعي.
يُعرف “دستور الروبوت” بأنه مجموعة من الاشتراطات التي تُركِّز على الأمان، وهذه الاشتراطات تُسيِّر النموذج اللغوي المتقدم لتفادي اختيار مهام قد تشمل التعامل مع البشر أو الحيوانات أو الأدوات الحادة، بل وحتى الأجهزة الكهربائية. استلهمت شركة جوجل فكرة “الميثاق الخاص بالروبوتات” من “القواعد الثلاث للروبوتات” التي وضعها إسحاق أسيموف.
قامت شركة جوجل بتطوير نظام أوتو آر تي بهدف استغلال النماذج التأسيسية الضخمة لأداء مجموعة متنوعة من الوظائف.
يمكن لنظام AutoRT أن يشغل نموذج اللغة البصرية والنموذج اللغوي الضخم معاً، وذلك بهدف تحليل البيئة المحيطة به، والتأقلم مع الظروف الجديدة، واتخاذ القرارات المتعلقة بالمهام الملائمة.
قامت جوجل بتهيئة الروبوتات لكي تتوقف بصورة ذاتية إن زادت القوة الواقعة على المفاصل عن حد محدد، كما تم تجهيزها بزر حقيقي يُمكِّن المشغلين الإنسانيين من تعطيلها.
جوجل قامت بتوزيع خمسة وخمسون روبوتًا من طراز AutoRT على مدى سبعة أشهر في أربعة مقار عمل متنوعة، حيث نفذت أكثر من سبعين ألف تجربة.
يتحكم بعض الروبوتات عبر مشغلين بشريين من مسافات بعيدة، بينما تشتغل روبوتات أخرى إما وفقًا لسيناريو مبرمج مسبقًا أو بصورة ذاتية من خلال استخدام نظام التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي الذي طورته شركة جوجل، والمعروف باسم RT-2.
تظهر الروبوتات المستخدمة في الاختبار عملية، حيث أنها مزودة بكاميرا وذراع ميكانيكية، بالإضافة إلى قاعدة يمكنها التحرك.
استعمل كل إنسان آلي في هذه الاختبارات نمطًا لغويًا مرئيًا ليتعرف على محيطه والعناصر التي تقع ضمن مجاله البصري. من ثم، قدم النمط اللغوي الموسع مجموعة من الأعمال المبتكرة التي يستطيع الإنسان الآلي أداءها. وقام الروبوت بدوره أيضاً كقائد يتخذ القرارات في انتقاء المهمة الأكثر ملاءمة ليقوم بتنفيذها.
وتشمل إحدى التقنيات الجديدة من جوجل SARA-RT، وهي بنية للشبكات العصبية تم تصميمها لتحسين دقة وسرعة نموذج تعلم الآلة القائم RT-2.
أيضاً، كشفت الشركة عن RT-Trajectory الذي يقدم رسومات تخطيطية ثنائية الأبعاد والتي تعمل على تعزيز قدرة الروبوتات في تنفيذ الأعمال الجسدية الموكلة إليها بكفاءة أعلى، مثل تنظيف الطاولات.
