مؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية تستثمر 30 مليون دولار لتأسيس مركز أبحاث للتكيف المشترك بين الإنسان والروبوت

أخبار ar.wedoany.com، ستقود جامعة تكساس في أوستن (University of Texas at Austin، UT Austin) تأسيس مركز أبحاث تابع لمؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية (National Science Foundation، NSF) بميزانية 30 مليون دولار ولمدة خمس سنوات، يركز على معالجة تحدٍّ يتعين على الروبوتات مواجهته خارج نطاق المصانع والمستودعات: السلوك البشري غير المتوقع والمتغير باستمرار.

يجمع هذا المشروع البحثي، الذي يحمل اسم "مركز التكيف المشترك بين الإنسان والروبوت" (Center for Human and Robot Co-Adaptation)، 39 باحثًا من ست جامعات، ويركز على كيفية تعلم الإنسان والروبوت من بعضهما البعض وتكييف سلوك كل منهما مع الآخر عبر التفاعل طويل الأمد. ولا يدرس المركز ما إذا كان الروبوت قادرًا على إنجاز المهمة بنجاح في العروض التجريبية فحسب، بل يبحث في التغيرات التي تطرأ على الطرفين عندما تتفاعل نفس المجموعة من البشر مع الروبوتات على مدى أشهر أو حتى سنوات.

تشارك شركات مثل أمازون (Amazon) وApptronik وDiligent Robotics وGoogle DeepMind وHello Robot وMassRobotics وNVIDIA وRobust AI كشركاء صناعيين، وتغطي مجالات متعددة تشمل الروبوتات البشرية، والتنقل مع المناولة، والذكاء الاصطناعي، والروبوتات التجارية. وقال Joydeep Biswas، مدير المركز والأستاذ المشارك في علوم الحاسوب بجامعة تكساس في أوستن: "إن القفزة التالية في تكنولوجيا الروبوتات لا تقتصر على تمكين الروبوتات من تنفيذ المزيد من المهام، بل تتعداها إلى جعلها تفهم الأشخاص المحيطين بها، وتدرك احتياجاتهم وتفضيلاتهم وقيمهم وقيودهم، مع الإدراك أيضًا أن الناس يعدلون سلوكهم هم الآخرون عند إدخال الروبوتات إلى بيئاتهم."

اعتمدت تكنولوجيا الروبوتات لفترة طويلة على تقليل المتغيرات البيئية إلى أدنى حد لضمان التشغيل المستقر. تعمل الروبوتات الصناعية في محطات عمل مصممة بعناية، حيث تصل القطع إلى المواقع المحددة كما هو متوقع، وتفصل الحواجز وأجهزة الاستشعار البشر عن المخاطر المحتملة. ورغم أن الجيل الجديد من الروبوتات التعاونية والروبوتات المتنقلة المستقلة قادر على التكيف مع تغير الظروف، إلا أنها لا تزال مقيدة بإجراءات عمل واضحة وحدود بيئية محددة. يعمل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي على دفع الروبوتات لتجاوز هذه الافتراضات المسبقة. فالروبوتات المطورة للرعاية الصحية ورعاية المسنين والفنادق والبناء وحتى المنازل، ستعمل مستقبلًا في مساحات لا يمكن إعادة تصميمها من أجل الآلات، حيث لا يقتصر التحدي على تغير البيئة فحسب، بل يتغير أيضًا الأشخاص الذين يعيشون فيها — فالقدرات البدنية للمريض قد تتغير من أسبوع لآخر، واحتياجات المسن قد تختلف خلال بضع سنوات، والعمال قد يطورون أساليب تعاون جديدة بعد أن يتعرفوا على نقاط القوة والضعف لدى الروبوت.

يطلق المركز على هذا التعديل المتبادل اسم "التكيف المشترك بين الإنسان والروبوت". توضح جامعة تكساس في أوستن ذلك بمثال بسيط: تعليم الروبوت ترتيب الطاولة ليس بالأمر الصعب، لكن أن يلاحظ الروبوت أن شخصًا ما يعدّ طبقًا حارًا (تشيلي) فيبادر بوضع الملعقة دون تلقي تعليمات صريحة، يتطلب فهمًا أعمق للسياق والسلوك والتفضيلات. وفي السيناريوهات الطبية يكون الأمر أكثر أهمية: يمكن للروبوت المساعد أن يتعلم تعديل مدى وصوله وفقًا للقيود البدنية للشخص لمساعدته في تناول كوب الماء؛ كما يتعلم الشخص تدريجيًا ما يمكن للروبوت فعله وكيفية طلب المساعدة منه، فيتشكل بين الطرفين حلقة تغذية راجعة من التعديل المتبادل.

يضفي هذا التغير بُعدًا جديدًا لتقييم الأداء على شركات الروبوتات. فالنظام لا يحتاج فقط إلى إنجاز المهام الحالية بشكل موثوق، بل يجب أيضًا أن يقيّم ما إذا كان السلوك الناجح بالأمس لا يزال مناسبًا اليوم. وتعد النماذج المستدامة للمستخدمين والبيئة، والفهم الأعمق للسياق، والقدرة على التعلم في ظل سلوكيات غير متوقعة، عناصر ضرورية، كما تثير هذه التطورات سلسلة من القضايا المتعلقة بالخصوصية والأمان والموافقة: ما مدى الاستقلالية التي ينبغي منحها لروبوت يتكيف باستمرار مع البشر؟ ومع انتقال الروبوتات من ورش العمل الخاضعة للرقابة إلى المنازل والمستشفيات ومرافق المعيشة المساعدة، فإن تعقيد هذه القضايا سيزداد حتمًا.

يخطط المركز للاعتماد على شبكة نشر في بيئات واقعية لإجراء أبحاثه، وتحمل هذه الشبكة اسم "شبكة مرافق البيئة البشرية مع الروبوتات" (Human Environment with Robots، HERO). ستقام المواقع في جامعة تكساس في أوستن ومؤسساتها الشريكة — معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (Massachusetts Institute of Technology، MIT)، وجامعة ييل (Yale University)، وجامعة إنديانا بلومنجتون (Indiana University Bloomington)، وجامعة يوتا (University of Utah)، وجامعة تافتس (Tufts University) — في المنازل والمساكن الطلابية والمقاهي والمتاحف العامة ومستشفيات إعادة التأهيل ومساكن رعاية المسنين والمعيشة المساعدة. يساعد النشر طويل الأمد الباحثين على ملاحظة ما يحدث بعد زوال حداثة التجربة: فقد يكتشف السكان طرقًا مختصرة، أو يغيرون طريقة تواصلهم مع الآلات، أو يجدون استخدامات لم يتوقعها المطورون أبدًا، كما يمكن لأفراد المجتمع إبداء آرائهم حول توقيت النشر ومكانه وطريقته.

يرتبط المركز أيضًا بالعديد من التقنيات التي تدفع حاليًا الاستثمار في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي. سيقدم مركز تكساس المتقدم للحوسبة (Texas Advanced Computing Center، TACC) التابع لجامعة تكساس في أوستن القدرة الحاسوبية اللازمة للمحاكاة والتعلم الآلي وتخزين البيانات والتوأم الرقمي لمواقع HERO، حيث يمكن للباحثين اختبار أساليبهم في بيئات افتراضية أولًا قبل نشرها في سيناريوهات مثل المساكن الطلابية أو دور رعاية المسنين. وستوفر NVIDIA منصات الحوسبة المتسارعة والمحاكاة والروبوتات للتدريب والتقييم على نطاق واسع، مع فحص النماذج الأساسية التي تدعم التعاون بين الإنسان والروبوت. وقال Deepu Talla، نائب رئيس NVIDIA لقسم الروبوتات والحوسبة الطرفية: "لكي تصبح الروبوتات جزءًا من الحياة اليومية، يجب أن تظل مفيدة مع تغير احتياجات الناس ومهامهم وبيئاتهم بمرور الوقت."

لشركة Apptronik المتخصصة في الروبوتات البشرية علاقة أعمق بجامعة تكساس في أوستن، فهذه الشركة ومقرها أوستن انبثقت في عام 2016 من مختبر الروبوتات المتمحورة حول الإنسان (Human Centered Robotics Lab) بالجامعة، ويخطط الباحثون لدمج تصميمات روبوتاتها ونماذجها الحاسوبية في استكشاف النشر الآمن للروبوتات البشرية في البيئات البشرية. وتقدم كل من Diligent Robotics وHello Robot وRobust AI خبراتها في مجال التنقل مع المناولة وتصميم الروبوتات المصممة للعمل حول البشر، بينما توفر أمازون وGoogle DeepMind منظورًا واسعًا في الأتمتة واسعة النطاق والذكاء الاصطناعي. إن مشاركة هؤلاء الشركاء الصناعيين تجعل المركز أكثر من مجرد مشروع أكاديمي، بل يشكل جسرًا بين الأبحاث الأساسية في السلوك البشري والمنصات التجارية التي تسعى إلى إدخال الذكاء الاصطناعي الفيزيائي إلى البيئات اليومية.

تتجلى القيمة التجارية للتكيف المشترك في نهاية المطاف في معدل الاستخدام والعائد على الاستثمار. فالروبوت المصمم لمهمة واحدة يمكن أن يخلق قيمة طالما أن تكرار المهمة مرتفع بما يكفي لتوزيع الاستثمار، وقد أثبتت القطاعات عالية التكرار مثل تصنيع السيارات صحة هذا النموذج. غير أن العديد من الأسواق التي تستهدفها شركات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي ليست كذلك: فالمهام متنوعة، والبيئات متغيرة باستمرار، وقد يتوقع العملاء أن يؤدي الروبوت نفسه وظائف إضافية بمرور الوقت. والروبوت القادر على تعلم تفضيلات المستخدمين، والتكيف مع تغيرات العمليات، واكتساب قدرات جديدة دون الحاجة إلى إعادة برمجة مكثفة، يتمتع بنطاق استخدام أوسع ويحقق بسهولة أكبر معدل الاستخدام اللازم لدعم الاستثمار؛ وعلى النقيض، فإن الأنظمة التي تتطلب تدخلًا بشريًا عند كل تغيير في البيئة أو العملية، حتى لو كانت مثيرة للإعجاب تقنيًا، قد لا تنجح تجاريًا على المدى الطويل.

عند استعراض معظم تاريخ صناعة الروبوتات، نجد أن القطاع تعامل مع التباين من خلال هندسته خارج البيئة: فقد بُنيت المصانع حول الروبوتات لأن الآلات تحقق كفاءة قصوى عندما يظل العالم المحيط قابلاً للتنبؤ. ويحاول الجيل الجديد من تكنولوجيا الروبوتات القيام بأمر أصعب، فالذكاء الاصطناعي الفيزيائي يهدف إلى صنع آلات قادرة على الإدراك والاستدلال والعمل في بيئات مصممة للبشر وليس للآلات، وتعد النماذج الأساسية والمحاكاة والمناولة الأكثر براعة والأجهزة الأقوى جميعها عناصر في هذه المعادلة. لكن وضع الروبوتات في البيئات البشرية يُدخل متغيرًا لا يمكن إزالته بالوسائل الهندسية — ألا وهو الإنسان. فسوف يألف الناس أنماط سلوك الآلات، ويعدلون عملياتهم حولها، أو يعتمدون عليها بطرق لم يتوقعها المطورون. وإن استثمار NSF لهذه الـ 30 مليون دولار في التكيف المشترك بين الإنسان والروبوت يهدف تحديدًا إلى فهم كيفية تطور هذه العلاقة؛ وبالنسبة لصناعة استثمرت مليارات الدولارات في محاولة نقل الروبوتات من البيئات الخاضعة للتحكم إلى العالم البشري، قد تحدد الإجابة أي الأنظمة ستستمر فعلًا.