ما هو سهل بالنسبة لك، بالطبع هو صعب على الإنسان الآلي!
يحاول المهندسون الحد من أخطاء الإنسان الآلي وتعزيز الفطرة السليمة لديه. يستطيع الإنسان الآلي بسهولة حساب حركة الشطرنج الفائزة ،ولكن سيكون هناك الكثير من الصعوبة في التقاط قطعة الشطرنج وتحريكها ، ذلك لأن الإمساك بقطعة الشطرنج وتحريكها ليس بالسهولة التي يبدو عليها.
مقدمة
أنت تجلس مقابل إنسان آلي ، وتحدق في رقعة الشطرنج أخيرًا ، ترى حركة تبدو جيدة جدًا تمد يدك وتدفع ملكتك إلى الأمام الآن حان دور الإنسان الآلي يحسب دماغ الكمبيوتر الخاص به حركة فائزة في جزء من الثانية ولكن عندما تحاول الاستيلاء على فارس ، فإنها تقرع صفًا من البيادق انتهت اللعبة.
يمكن للكمبيوتر بسهولة هزيمة القائد البشري في لعبة الشطرنج من خلال الخروج بحركات أفضل ، ومع ذلك يواجه الإنسان الآليمشكلة في التقاط قطعة شطرنج حقيقية.
هذا مثال على مفارقة مورافيك هانز مورافيك عالم روبوتيات في جامعة كارنيجي ميلون في بيتسبرغ بولاية بنسلفانيا ، ويكتب أيضًا عن الذكاء الاصطناعي والمستقبل ، في عام 1988 ، كتب كتابًا أشار إلى أن المهام المنطقية التي تبدو صعبة على الناس يسهل إلى حد ما برمجتها في أجهزة الكمبيوتر وفي الوقت نفسه ، من الصعب جدًا برمجة العديد من المهام التي تأتي إلينا بسهولة – مثل التنقل أو رؤية الأشياء أو استيعابها.
لا يزال الأطفال والرضع يتفوقون على الإنسان الآلي
كتب أنه “من الصعب أو المستحيل” لجهاز كمبيوتر أن يطابق مهارات طفل عمره عام واحد في هذه المجالات. على الرغم من تقدم أجهزة الكمبيوتر على قدم وساق منذ ذلك الحين ، لا يزال الأطفال والرضع يتفوقون على الآلات في هذه الأنواع من المهام.
اتضح أن المهام التي نجدها سهلة ليست “سهلة” على الإطلاق. أثناء تجولك في منزلك أو التقاط قطعة شطرنج وتحريكها ، يقوم دماغك بعمل مذهل في الحساب والتنسيق. أنت فقط لا تلاحظ ذلك لأنك تفعله دون تفكير.
دعنا نلقي نظرة على العديد من المهام التي تكون سهلة على الأطفال وليست للروبوتات لكل واحد سنكتشف سبب صعوبة المهمة في الواقع سنتعرف أيضًا على العمل الرائع الذي يقوم به المهندسون وعلماء الكمبيوتر لتصميم ذكاء اصطناعي جديد من شأنه أن يساعد الإنسان الآلي في تطوير لعبتهم.
المهمة 1: اختر الأشياء
لدى غولدبرغ شيء مشترك مع الإنسان الآلي هو أيضًا كلوتز. “كنت أسوأ طفل في الرياضة إذا رميتني بالكرة ، كنت متأكدًا من إني أسقطها ربما ، كما يتساءل ، لهذا السبب انتهى به الأمر بدراسة استيعاب الروبوتات ربما يكتشف سر التمسك بالأشياء.
اكتشف أن الإنسان الآلي (والبشر الخرقى) يواجهون ثلاثة تحديات في الاستيلاء على شيء ما رقم واحد هو الإدراك هذه هي القدرة على رؤية الجسم ومعرفة مكانه في الفضاء
لقد تحسنت الكاميرات وأجهزة الاستشعار التي تقيس المسافة كثيرًا في هذا في السنوات الأخيرة لكنه يلاحظ أن الروبوتات لا تزال مشوشة بسبب أي شيء “لامع أو شفاف”.
التحدي الثاني هو السيطرة
هذه هي قدرتك على تحريك يدك بدقة. الناس بارعون في هذا ، لكن ليسوا مثاليين لتختبر نفسك ، يقول غولدبرغ ، “مد يدك ، ثم المس أنفك حاول أن تفعل ذلك بسرعة! ”
ثم حاول عدة مرات من المحتمل أنك لن تكون قادرًا على لمس نفس البقعة بالضبط على أنفك في كل مرة وبالمثل ، فإن كاميرات ومستشعرات الإنسان الآلي لن تكون دائمًا في حالة تزامن تام مع “يده” المتحركة إذا لم يستطع الإنسان الآلي تحديد مكان يده بالضبط ، فقد يفقد شيئًا ما أو يسقطه.
تشكل الفيزياء التحدي الأخير لفهم شيء ما ، يجب أن تفهم كيف يمكن لهذا الكائن أن يتغير عندما تلمسه تتنبأ الفيزياء بهذه الحركة لكن على المقاييس الصغيرة ، يمكن أن يكون هذا غير متوقع. لمعرفة السبب ، ضع قلم رصاص على الأرض ، ثم ادفعه بقوة. ضعه في مكانها وحاول مرة أخرى.
قد تؤدي التنبؤات إلى تغيير القادم
يقول غولدبيرغ ، “إذا دفعته بنفس الطريقة ثلاث مرات ، ينتهي الأمر بالقلم الرصاص في مكان مختلف عادةً.” قد تؤدي النتوءات الصغيرة جدًا على الأرض أو قلم الرصاص إلى تغيير الحركة.
الإنسان الآلي
لقد طور البشر والحيوانات طرقًا فعالة لفهم كل أنواع الأشياء. روزي ، كلب كين غولدبرغ ، رائعة في الإمساك بالألعاب بفمها.
على الرغم من هذه التحديات ، يمسك الناس والحيوانات الأخرى بالأشياء طوال الوقت – بالأيدي والمخالب وذيولها وأفواهها يقول جولدبيرج: “كلبي روزي جيد جدًا في الإمساك بأي شيء في منزلنا” قدمت ملايين السنين من التطور للعقول والأجساد طرقًا للتكيف مع جميع التحديات الثلاثة.
“السيطرة القوية”
نميل إلى استخدام ما يسميه غولدبرغ “السيطرة القوية” هذه مقابض آمنة تعمل حتى لو واجهتنا مشاكل في الإدراك أو التحكم أو الفيزياء على سبيل المثال ، إذا أراد طفل صغير أن يلتقط قالبًا لتكديسه ، فلن يحاول الإمساك بزاوية قد تفلت من قبضته بدلاً من ذلك ، تعلمت وضع أصابعها على الجوانب المسطحة.
لمساعدة الروبوتات على تعلم السيطرة القوية ، أنشأ فريق Goldberg عالمًا افتراضيًا تسمى DexNet ، إنها مثل ساحة تدريب الذكاء الاصطناعي للروبوت يمكن أن يتدرب نموذج الذكاء الاصطناعي في العالم الافتراضي لمعرفة أنواع المقابض الأكثر قوة لأنواع الكائنات. (الإنسان الآلي)
يحتوي عالم DexNet على أكثر من 1600 عنصر افتراضي ثلاثي الأبعاد وخمسة ملايين طريقة مختلفة للاستيلاء عليها بعض القبضات تستخدم ماسكًا يشبه المخلب يستخدم البعض الآخر اللاصق المطاطي. كلاهما نوعان شائعان من الروبوتات “اليدوية”.
يمكن أن يتمتع النظام بإدراك وتحكم مثاليين
في العالم الافتراضي ، يمكن أن يتمتع النظام بإدراك وتحكم مثاليين ، وفهم مثالي للفيزياء لذا ، لكي نكون مثل العالم الحقيقي ، ألقى الفريق بعض العشوائية لكل قبضة ، قاموا بإزاحة الكائن أو المنتزع فقط صبيًا ثم قاموا بفحص ما إذا كان المقبض لا يزال يحمل الشيء حصل كل فهم على درجة بناءً على مدى تمسكه بجسم خلال هذه التغييرات العشوائية.
بعد أن يكمل الروبوت هذا التدريب ، يمكنه معرفة قبضته القوية على جسم واقعي لم يسبق له مثيل من قبل. بفضل بحث مثل هذا ، أصبحت الروبوتات أقل حماقة. ربما في يوم من الأيام سيتمكن الإنسان الآلي من تنظيف غرفتك.
يمكن لأي شخص التقاط 400 إلى 600 عنصر كل ساعة يمكن للإنسان الآلي المُدرب على DexNet التقاط ما يصل إلى 500 شيء في الساعة ، ولكن يصعب استيعاب بعض العناصر أكثر من غيرها الكوب الماص لا يمكنه التقاط الحيوانات المحنطة. والمخلب لا يستطيع الإمساك بالأشياء المسطحة ، مثل ورقة اللعب لا يمكن لأي منهما التقاط مشبك ورق.
المهمة 2: التجول حول العالم
إذا قام شخص ما بوضعك في منتصف مبنى لم تزره من قبل ، فقد تشعر بالضياع قليلاً لكن يمكنك أن تنظر حولك وتجد بابًا وتخرج من الغرفة بسرعة دون أن تصطدم بأي شيء أو تتعثر.
معظم الروبوتات لا تستطيع فعل ذلك اهتم الباحث أنتوني روزينول بهذه المشكلة لأول مرة أثناء عمله مع الطائرات بدون طيار عادة، يقود شخص ما طائرة بدون طيار عبر جهاز التحكم عن بعد ذلك لأن معظم الطائرات بدون طيار لا تستطيع الطيران بشكل جيد بمفردها “بالكاد يمكنهم المضي قدمًا دون الاصطدام بشجرة”.
يلاحظ روزينول. وهو طالب دكتوراه يدرس رؤية الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) في كامبريدج.
يعد الإدراك مشكلة كبيرة للعديد من الروبوتات
تمامًا كما هو الحال بالنسبة للروبوتات التي تستوعب الأشياء يحتاج الروبوت إلى رسم خريطة للفضاء بأكمله حول نفسه و يحتاج إلى فهم شكل وحجم ومسافة الأشياء كما يتعين عليه تحديد أفضل المسارات للوصول إلى حيث يجب أن تذهب.
أصبحت رؤية الكمبيوتر جيدة جدًا في اكتشاف الكائنات الموجودة حول الإنسان الآلي وحتى التعرف عليها ، تقوم بعض الروبوتات والطائرات بدون طيار المتقدمة والسيارات ذاتية القيادة بعمل جيد للغاية في تجاوز العقبات.
لكن في كثير من الأحيان ، ما زالوا يرتكبون الأخطاء من أصعب الأشياء التي يتعامل معها الروبوت المبحر هو المساحة الفارغة الكبيرة مثل السقف أو الجدار أو امتداد السماء يوضح روزينول: “تواجه الآلة الكثير من الصعوبات في فهم ما يحدث هناك”.
مشكلة أخرى
الإنسان الآلي لا يفهم أي شيء عن أماكن المعيشة البشرية عادة ما يدور الروبوت الذي يحاول الخروج من غرفة غير مألوفة ، باحثًا عن فتحات في كل مكان بما في ذلك على الأرض إذا وجد حمامًا ، فقد يدخل ، دون أن يدرك أن هذه الغرفة لن تؤدي إلى أي مكان آخر. (الإنسان الآلي)
طور فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نظامًا يمكن أن يساعد في حل هذه المشكلة يسمونه Kimera. يقول روزينول: “إنها مجموعة خرائط للروبوتات” هذه الخرائط متداخلة في طبقات.
الطبقة السفلية هي ما تنشئه معظم الروبوتات بالفعل وهي خريطة لشكل الفضاء ثلاثي الأبعاد من حولهم لكن هذا الشكل لا معنى له بالنسبة للروبوت كل ما تراه عند هذا المستوى هو كتلة وعرة ، كما لو كان العالم من حولها من نفس اللون لا يمكنه التقاط الجدران أو المداخل أو الأشخاص الذين يمشون أو أصص النباتات أو أشياء أخرى.
طبقات Kimera الأخرى
طبقات Kimera الأخرى تضيف معنى تقسم الطبقة الثانية الكتلة الوعرة إلى أشياء وعوامل الأشياء هي أشياء مثل الأثاث الذي لا يتحرك الوكلاء ، مثل الناس والروبوتات الأخرى ، يتحركون طبقة ثالثة تحدد الأماكن والهياكل الأماكن هي مناطق مفتوحة يمكن للروبوت أن يتحرك خلالها ، مثل المداخل أو الممرات. الهياكل هي الجدران والأرضيات والأعمدة وأجزاء أخرى من المبنى نفسه.
تحدد طبقتا الخريطة الأخيرتان الغرف والمبنى بأكمله الذي تنتمي إليه تلك الغرف يمكن للروبوت المجهز بـ Kimera أن يبني كل هذه الخرائط دفعة واحدة بينما يتحرك في بعض الفضاء هذا من شأنه أن يساعدها في العثور على مسار مباشر بسهولة أكبر.
يوفر Kimera خريطة للروبوتات لكنها تضيف أيضًا معنى لتلك الخريطة يتيح ذلك للروبوت أن يجد طريقه دون الكثير من الدوران والاستكشاف بلا فائدة. (الإنسان الآلي)
المهمة 3: فهم الناس
بغض النظر عما يحاول الإنسان الآلي القيام به ، هناك شيء واحد كبير يعيقه.
يفتقر الإنسان الآلي إلى الحس السليم هذه هي المعرفة التي لا يتعين على الناس التفكير فيها أو التحدث عنها لأنها واضحة جدًا بالنسبة لنا بفضل الحس السليم ، أنت تعلم أنه يجب عليك الاستيلاء على مصاصة من العصا وليس من الحلوى أنت تعلم أن الأبواب لا توجد أبدًا على الأرض أو السقف وما إلى ذلك وهلم جرا.
حاول علماء الكمبيوتر تدريس قواعد الفطرة السليمة لـ الإنسان الآلي ولكن حتى قواعد البيانات الضخمة لهذه القواعد لا يبدو أنها تساعد كثيرًا هناك الكثير من القواعد والعديد من الاستثناءات ولا يوجد كمبيوتر أو الإنسان الآلي الذي يفهم العالم جيدًا بما يكفي لاكتشاف هذه القواعد بمفرده.
ولكن كيف؟
هذا النقص في الفهم يجعل الإمساك والتنقل أكثر صعوبة إنه أيضًا السبب الرئيسي الذي يجعل المساعدين الافتراضيين يقولون أحيانًا أشياء سخيفة بدون الفطرة السليمة.
لا يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي فهم كلمات الأشخاص أو أفعالهم ، أو تخمين ما سيفعلونه بعد ذلك يقول تيانمين شو ، عالم الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: “نريد بناء ذكاء اصطناعي يمكنه التعايش مع البشر”. يجب أن يكتسب هذا النوع من الذكاء الاصطناعي الفطرة السليمة. (الإنسان الآلي)
نتعلم الكثير من الفطرة السليمة من تجاربنا في العالم لكن هناك بعض الحس السليم معنا والعديد من الحيوانات الأخرى منذ الولادة ، أو بعد ذلك بفترة وجيزة.
يفهم بالفعل كيفية تفسير العالم من حوله أثناء تحركه
أفادت دراسة نشرت في يوليو 2021 في مجلة Science أن النظام البصري للفأر الذي لم يولد بعد نشط بالفعل يبدو الأمر كما لو أن الفأر يحلم بالتحرك في العالم قبل أن يفتح عينيه عندما يولد ، فهو يفهم بالفعل كيفية تفسير العالم من حوله أثناء تحركه.
قبل بلوغهم 18 شهرًا ، يفهم الأطفال الفرق بين العوامل والأشياء إنهم يفهمون أيضًا معنى أن يكون لديك هدف وكيف يمكن للعقبات أن تعترض طريق الهدف نحن نعلم ذلك لأن علماء النفس أجروا تجارب لاختبار الفطرة السليمة لدى الأطفال.
بناءً على هذه التجارب ، قرر Shu إنشاء عالم افتراضي يسمى AGENTمثل DexNet ، يعد AGENT ساحة تدريب لنماذج الذكاء الاصطناعي تتدرب النماذج من خلال مشاهدة مجموعات من مقاطع الفيديو التي توضح مفهوم الفطرة السليمة.
على سبيل المثال ، في أحد مقاطع الفيديو ، يقفز مكعب ذو ألوان زاهية فوق حفرة للوصول إلى أسطوانة أرجوانية على الجانب الآخر في السيناريوهين التاليين ، اختفت تلك الحفرة في واحد منهم ، يقفز المكعب على أي حال في الآخر ، يتحرك مباشرة إلى الأسطوانة. أي من هذه القرارات أكثر إثارة للدهشة؟ (الإنسان الآلي)
الفطرة السليمة أنك تسلك الطريق الأكثر مباشرة
يقول الفطرة السليمة أنك تسلك الطريق الأكثر مباشرة يظهر الأطفال (والكبار) مفاجأة عندما يرون قفزة غير ضرورية إذا حصل نموذج ذكاء اصطناعي على مكافأة عندما أظهر مفاجأة عند القفزة ، فيمكنه تعلم إظهار المفاجأة لسيناريوهات مماثلة ومع ذلك ، لم يتعلم النموذج المفهوم الأعمق – أن يسلك الأشخاص أقصر طريق لتحقيق هدف لتوفير الوقت والطاقة.
المكعب عامل والأسطوانة هدفه ،حتى الأطفال الصغار يفهمون أن الوسيط عادة ما يتخذ أسهل طريق للوصول إلى الهدف.
الحصول على آلة لديها الفطرة السليمة
يعرف شو هذا لأنه حاول تدريب نموذج على ثلاثة أنواع من سيناريوهات الفطرة السليمة ، ثم اختبره على نوع رابع احتوت السيناريوهات الثلاثة الأولى على جميع المفاهيم اللازمة لفهم السيناريو الرابع لكن ما زال نموذجه لم يفهمها تقول ميلاني ميتشل:
“لا يزال التحدي الكبير في الذكاء الاصطناعي هو الحصول على آلة لديها الفطرة السليمة لطفل يبلغ من العمر 18 شهرًا”. ميتشل خبيرة في الذكاء الاصطناعي في معهد سانتا في نيو مكسيكو.
المهمة 4: فكر في أفكار جديدة
على الرغم من هذه التحديات ، فقد قطع الذكاء الاصطناعي شوطًا طويلاً – خاصة في السنوات الأخيرة في عام 2019 ، لم تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعلمت التعرف على كل من التنانين والفيلة من دمجها في مفهوم جديد ، وهو تنين الفيل بالطبع ، يمكن للطفل أن يتخيل ويرسم بسهولة تامة اعتبارًا من عام 2021 ، يمكن لجهاز الكمبيوتر أيضًا.
Dall-E هو نموذج ذكاء اصطناعي جديد تمامًا صنعته شركة OpenAI يحول الوصف النصي إلى مجموعة من الصور الجديدة والمبتكرة(الاسم “Dall-E” هو مزيج من الاسم الأخير للفنان الإسباني سلفادور دالي والإنسان الآلي Wall-E ، نجم فيلم ديزني لعام 2008). (الإنسان الآلي)
يفكر المصممون البشريون في الكلمات التي تصف الصور التي يجب على Dall-E أن يجمعها معًا نموذج AI ثم توصلوا إلى بعض تنانين الفيل الرائعة بشكل لا يصدق ما هو المفضل لديك؟
Dall-E
أصدرت OpenAI موقعًا على شبكة الإنترنت يمكن للأشخاص من خلاله اختيار مجموعات من الكلمات من قائمة منسدلة ومعرفة الصور التي تأتي بها Dall-E.
قد لا يقوم الإنسان الآلي بعمل رائع في التقاط قطع الشطرنج ولكن على الأقل يمكن لـ Dall-E رسم بعض الصور الممتعة لأسماك القرش وهي تلعب الشطرنج! (الإنسان الآلي)
Dall-E ليس لديه الفطرة السليمة لذا فإن تخيلاتها ليست دائمًا على الهدف تبدو بعض حيوانات الكنغر والجزر أشبه بنقاط برتقالية غير ملائمة ، وإذا طلبت منه أن يرسم بطريقًا يرتدي قبعة خضراء وقميصًا أصفر ، فإن كل الصور تظهر طيور البطريق ، على الرغم من بعض القبعات الرياضية الصفراء أو الحمراء.
ابتكار مجموعة واسعة من الأفكار
في بعض الأحيان ، تكون طريقة Dall-E غير البشرية في رؤية الأشياء مبهجة وخلاقة على سبيل المثال ، إذا طلبت من شخص ما تخيل سمكة قرش تلعب الشطرنج ، فمن المحتمل أن يرسم القرش باستخدام زعانفه كيد في إحدى صور Dall-E ، يستخدم القرش ذيله بدلاً من ذلك يومًا ما. (الإنسان الآلي)
يمكن أن يساعد نموذج Dall-E أو نموذج مشابه الفنانين والمصممين البشريين على ابتكار مجموعة واسعة من الأفكار “الكثير من الأشياء التي رأيتها ، لم أكن لأفكر فيها بمفردي” ، هذا ما قالته أشلي بليبسيزين ، التي كانت حتى وقت قريب مديرًا تقنيًا في شركة OpenAI.
من المحتمل جدًا أن يقوم شخص ما في السنوات القادمة بتصميم إنسان آلي رشيق أو حتى نموذج ذكاء اصطناعي مع الفطرة السليمة في الوقت الحالي ، إذا كنت تريد التغلب على إنسان آلي في لعبة الشطرنج ، اجعله يلعب على لوحة شطرنج حقيقية ومادية.
المصدر: Easy for you, tough for a robot
