الاستخدام الرئيسي هو تدريب الروبوتات التي سيتعين عليها الإدارة في بيئة يصعب فيها التخطيط لكل الأشياء التي ستحدث فيها. ومع ظهور التكنولوجيا التوليدية، من المتوقع أن تصبح تقنية الهولودك جزءًا لا يتجزأ من النظام البيئي للذكاء الاصطناعي وأن تغير الطريقة التي نعيش بها ونعمل ونتعلم في العصر الرقمي.
في محاولة لتدريب الروبوتات على أداء مهام في العالم الحقيقي، قام الباحثون في جامعة بنسلفانيا بتطوير نظام Holodeck، وهو نظام ذكاء اصطناعي مصمم لإنشاء بيئات ثلاثية الأبعاد مفصلة ومخصصة بناءً على طلب المستخدم، مستوحاة من تقنية Star Trek holodeck. يستخدم النظام نماذج لغوية كبيرة لتفسير الطلبات المقدمة من المستخدمين وإنشاء مجموعة واسعة من السيناريوهات الافتراضية، مما يسمح للروبوتات باكتساب الخبرة في التنقل في مساحات جديدة بطريقة أفضل.
و"holodeck" هو نظام متقدم تم تطويره بالتعاون بين باحثين من جامعة بنسلفانيا وشركة AI2، وهو قادر على إنشاء بيئات افتراضية متنوعة لتدريب عملاء الذكاء الاصطناعي. في سلسلة "Star Trek: The Next Generation"، تم استخدام الهولودك من قبل طاقم سفينة USS Enterprise لإنشاء بيئات ثلاثية الأبعاد لأغراض التحضير للعمليات والترفيه. تتيح هذه التقنية تصوير بيئات مختلفة، بدءًا من الغابات الكثيفة وحتى مدينة شيرلوك هولمز في لندن.
حاليًا، تُستخدم البيئات الافتراضية التفاعلية لتدريب الروبوتات في عملية تُعرف باسم "Sim2Real". ومع ذلك، هناك مشكلة النقص غير المتوقع في البيئات الافتراضية اللازمة لتدريب الروبوتات. إن عملية إنشاء هذه البيئات عملية يدوية وتستغرق وقتًا طويلاً، حيث من المحتمل أن يخصص كل فنان أسبوعًا كاملاً لإنشاء بيئة واحدة.Lhttps://youtu.be/LWYGVjr9lIA
تحديات إنشاء بيئات التدريب الافتراضية
ويشكل الافتقار إلى البيئات الافتراضية تحديا كبيرا أمام تدريب الروبوتات على التنقل في العالم الحقيقي المليء بالتعقيدات. تتطلب الشبكات العصبية، التي تشكل أساس ثورة الذكاء الاصطناعي الحالية، كميات هائلة من البيانات، وفي هذه الحالة – محاكاة للعالم المادي. يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT ومولدات الصور مثل Midjourney وDALL·E على مليارات الصور، ولكن لا يوجد سوى جزء صغير من البيئات ثلاثية الأبعاد المطلوبة لتدريب الذكاء الاصطناعي المادي.
تم تطوير "holodeck" بالتعاون بين كاليسون بورش ويتسكار ويانغ ولينغجي ليو من جامعة بنسلفانيا، وبالتعاون مع جامعة ستانفورد وجامعة واشنطن ومعهد ألين للذكاء الاصطناعي (AI2). النظام قادر على إنتاج بيئات داخلية بمساعدة الذكاء الاصطناعي الذي يفسر طلبات المستخدمين باستخدام اللغة اليومية. يمكن للمستخدمين توجيه النظام لإنشاء مجموعة غير محدودة تقريبًا من المساحات ثلاثية الأبعاد لتدريب الروبوتات في العالم الحقيقي.
تطبيق واختبار الهولوديك في العالم الحقيقي
ولتقييم مستوى واقعية ودقة الهولودك، أنشأ الباحثون 120 مشهدًا باستخدام النظام وProcTHOR، وهي أداة سابقة طورتها شركة AI2، وطلبوا من المئات من طلاب الهندسة في جامعة بنسلفانيا التصويت للنسخة المفضلة لديهم. أظهرت النتائج أن الطلاب قاموا بتقييم البيئات التي تم إنشاؤها في الهولودك وفقًا للمقياس المفضل.
اختبر الباحثون أيضًا قدرة الهولوديك على إنشاء مشاهد أقل نموذجية في أبحاث الروبوتات، مثل المتاجر والأماكن العامة والمكاتب. بمقارنة مخرجات الهولودك مع مخرجات ProcTHOR، وجد أن الحكام البشريين فضلوا المشاهد التي تم إنشاؤها بواسطة الهولودك.
الآثار المستقبلية لأبحاث الروبوت والتدريب
توفر تقنية Holodeck حلاً للمشاكل الموجودة في العمل مع بيئات التدريب، وتوفر إمكانات واسعة لتطوير مجالات البحث المختلفة. يتيح النظام لعملاء الذكاء الاصطناعي أن يكونوا جاهزين للتعامل مع السيناريوهات المعقدة والمتنوعة في البيئة الحقيقية.
التطبيقات المحتملة الإضافية
وبالإضافة إلى تدريب الروبوتات، قد تجد تقنية الهولودك العديد من التطبيقات في مجالات مثل التعليم والطب والتصميم. على سبيل المثال، يمكن للمدرسين إنشاء بيئات تعليمية تفاعلية، ويمكن للأطباء محاكاة البيئات الطبية للطلاب، ويمكن للمصممين تصور أفكار التصميم بشكل تفاعلي.
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
