مثير للإعجاب

هذا الروبوت MIT علم نفسه للعب Jenga

هذا الروبوت MIT علم نفسه للعب Jenga

لقد سار تطور الروبوتات بوتيرة لا تصدق في السنوات القليلة الماضية مما أدى إلى كل شيء من الروبوتات التي يمكنها الاحتفاظ بالأبواب إلى الروبوتات التي تساعد البشر في صيانة الروبوتات الأخرى. ومع ذلك ، لا تزال إحدى أكثر المهارات المطلوبة في مجال الروبوتات هي قدرة الروبوتات على التعلم من أجل التكيف بشكل أفضل مع مهامهم وبيئاتهم.

لعب Jenga

الآن ، قدم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا روبوتًا يقوم بذلك باستخدام لعبة Jenga الشهيرة. قبل أن تعتقد أن هذا قد يكون مبالغة ، قد ترغب في قراءة وصف تصرفات الروبوت الغريبة من إعلان MIT.

"في الطابق السفلي من المبنى رقم 3 التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، يفكر الإنسان الآلي بحذر في خطوته التالية. فهو يدق برفق في برج من الكتل ، باحثًا عن أفضل كتلة لاستخراجها دون قلب البرج ، في وحدة انفرادية ، بطيئة الحركة ، لكنها سريعة الحركة بشكل مدهش لعبة Jenga "، كما جاء في البيان الصحفي للكلية.

بالنسبة للمبتدئين ، فإن Jenga هي لعبة مهارة بدنية ترى اللاعبين يزيلون الكتل من برج 54 قطع ووضعها فوق. تستمر اللعبة حتى يصبح البرج غير مستقر للغاية ويسقط.

يبدو الروبوت بسيطًا إلى حد ما ليتمكن من لعب مثل هذه اللعبة المعقدة. إنه يتميز فقط بإمساك ناعم ، وأساور معصم تستشعر القوة ، وكاميرا. ومع ذلك ، فإن ما تحققه ليس أقل من مثير للإعجاب.

في كل مرة يدفع فيها الروبوت كتلة جينغا ، يتم تغذية الكمبيوتر بالمعلومات المرئية من الكاميرا والمعلومات التكتيكية من الكفة. ثم يقوم الكمبيوتر بتحليل هذه البيانات جنبًا إلى جنب مع الحركات التي قام بها الروبوت سابقًا واستنتاج النتائج المحتملة ، وإيجاد مكان آمن لوضع الكتلة التالية دون الإخلال بالهيكل.

"على عكس المهام أو الألعاب المعرفية البحتة مثل الشطرنج أو Go ، فإن لعب لعبة Jenga يتطلب أيضًا إتقان المهارات البدنية مثل التحقيق والدفع والسحب والوضع ومحاذاة القطع. يتطلب الأمر إدراكًا تفاعليًا ومعالجة ، حيث يتعين عليك الذهاب ولمس البرج لتتعلم كيف ومتى تتحرك الكتل "، كما يقول ألبرتو رودريغيز ، الأستاذ المساعد في التطوير الوظيفي والتر هنري جيل في قسم الهندسة الميكانيكية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

"من الصعب للغاية محاكاة هذا ، لذلك يجب أن يتعلم الروبوت في العالم الحقيقي ، من خلال التفاعل مع برج Jenga الحقيقي. يتمثل التحدي الرئيسي في التعلم من عدد صغير نسبيًا من التجارب من خلال استغلال الفطرة السليمة حول الأشياء والفيزياء ".

مقارنة باللاعبين البشر

ولكن ما مدى جودة أداء الروبوت في اللعبة؟ كان من حسن حظنا أن الباحثين كانوا فضوليين بشأن ذلك أيضًا وقارنوه باللاعبين البشريين الفعليين.

يقول المؤلف المشارك للدراسة ميكيل أولر: "لقد رأينا عدد الكتل التي كان الإنسان قادرًا على استخراجها قبل سقوط البرج ، ولم يكن الاختلاف كبيرًا.

قبل أن تعتقد أن هذه مهارة ممتعة ولكنها غير مجدية ، يحرص الباحثون على الإشارة إلى أن لها في الواقع تطبيقات محتملة متنوعة أخرى مثل فصل الأشياء القابلة لإعادة التدوير عن مكب النفايات وغير ذلك.

يقول رودريغيز: "في خط تجميع الهواتف المحمولة ، في كل خطوة تقريبًا ، يأتي الشعور بالتوافق المفاجئ ، أو اللولب الملولب ، من القوة واللمس بدلاً من الرؤية". "نماذج التعلم لتلك الإجراءات هي ملكية أساسية لهذا النوع من التكنولوجيا."

تم نشر الدراسة في المجلةعلوم الروبوتات.


شاهد الفيديو: 9 حقائق ستثير رعبك عن الذكاء الإصطناعي ومستقبل الروبوتات فى العالم! (ديسمبر 2021).