الروبوتات المنزلية تتعلم تخطي العقبات
على الرغم من أنه تم تحقيق النجاح في صناعة بعض الروبوتات البسيطة المستخدمة في المنازل مثل الروبوت الكهربائي المعروف باسم “رومبا” الذي يقوم بشفط الغبار، إلا أن الكثير من الشركات واجهت صعوبات في تطوير روبوتات منزلية ذات تعقيدات أكبر. تلك الصعوبات تتضمن عقبات تتعلق بالتكلفة والكفاءة والتصميم، بالإضافة إلى مشكلات في رسم خرائط للمنازل.
تعد إحدى أبرز التحديات التي تواجه الروبوتات في الوقت الراهن هي معضلة التعاطي مع الأخطاء التي لا مفر من وقوعها. يشكّل الحاجة إلى إجراء إعادة لبرمجة الروبوت أو الاستعانة بخبير متخصص في كل حين معضلة جوهرية تسبب إزعاجًا ملحوظًا للمستعملين.
نماذج اللغات الكبيرة الحجم.
نحمل أخبارًا مفرحة لعالم الآليين المنزليين، حيث قام مجموعة من العلماء في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بتطوير نظام حديث يستند إلى نماذج لغوية معقدة تمكن الروبوتات من التغلب على المصاعب وتدارك الأخطاء دون مساعدة خارجية، ما يشبه إلى حد كبير منحها قدرة تشبه الفطنة البشرية.
بحسب الدراسة التي ستقدم في المؤتمر الدولي المقبل للتعلم التمثيلي (ICLR)، تمتاز الروبوتات بمهارة عالية في أداء المهام. ومع ذلك، في حال لم تُجهز بمرونة الاستجابة للتغييرات الطفيفة، تجد صعوبة في متابعة العمل أمام أي تحدي، مما يستلزم إعادة البدء في المهمة من الصفر.
تحديدًا في البيوت، التي تتسم بأنها بيئات غير مرتبة بطبعها، قد تسبب حتى التغييرات الصغيرة في إحداث الفوضى بأداء الروبوت. مثلاً، إذا تم برمجة الروبوت لتنظيف غرفة محددة، فإن وجود لعبة متروكة على الأرض أو تحريك كرسي من موضعه قد يُعيقه ويستلزم إعادة برمجة الروبوت مرة أخرى للمهمة من البداية.
في الوقت الراهن، تعتمد الروبوتات المستخدمة في المنازل إلى حد كبير على أسلوب “التعلم عن طريق المراقبة”، حيث تقوم بتعلّم كيفية أداء المهام بواسطة مراقبة الإنسان وهو يقوم بهذه المهام. ولكن، هذه الأسلوب لا يراعي الاختلافات الدقيقة التي قد تطرأ على البيئة المحيطة، الأمر الذي يؤدي إلى إعاقة عمل الروبوت في حال واجهت تغيرات غير متوقعة.
تلعب نماذج اللغات الطبيعية الشاملة (LLMs) دورًا هامًا في التغلب على هذه الصعوبة، حيث تستطيع تفكيك المهام إلى مجموعة من الخطوات البسيطة بدلاً من التعامل معها كعملية واحدة متواصلة.
يشير تسون-هسوان وانغ، الطالب المشترك في الدراسات العليا، إلى أن أنماط اللغة الطبيعية قادرة على توضيح كل مرحلة من مراحل المهمة باستخدام اللغة الطبيعية، بنفس الطريقة التي يقوم بها الإنسان عندما يشرح كيفية تنفيذ شيء معين.
قال وانغ: “مع هذا النظام، يستطيع الروبوت تحديد الجزء الذي وصل إليه في إنجاز المهمة، ويتخذ الإجراءات بشكل ذاتي لمعالجة الأخطاء أو إعادة تخطيط المهمة إذا ظهرت أي صعوبات”.
كمثال، تم إجراء تجربة على نظام مستخدم في روبوت مهمته جمع كريات صغيرة ووضعها داخل حاوية. وأظهر الروبوت قدرة على الاستمرار في تأدية مهمته وتعديل الأخطاء التي قد تصادفه بنفسه، حتى في وجود بعض العقبات كالانحراف عن مساره المحدد أو تساقط الكريات.
تشير هذه الدراسة إلى أن استخدام النماذج الكبيرة للغة الطبيعية قد يمنح الروبوتات المخصصة للاستعمال المنزلي الإمكانية للتفاعل مع البيئات التي لا تتميز بالتنظيم، والتغلب على المصاعب بذكاء، وهو ما يعزز من فائدتها وكفاءتها في تنفيذ الوظائف الموكلة إليها.