في سبعينيات القرن الماضي، كانت الروبوتات المتنقلة التجريبية المستقلة تتحرك ببطء وتردد عبر العقبات الموضوعة في طريقها. لم يكن لبطئها علاقة بضعف المحركات أو إمكانية التنقل أو عدم فعاليتهما كان ذلك لأن هذه الروبوتات، التي يمثلها الروبوت البارز «شاكي» التابع لمعهد ستانفورد للأبحاث لديها أنظمة تحكم تعتمد على نهج الذكاء الاصطناعي السائد في ذلك الوقت، والمعروف باسم التمثيل الرمزي.

استخدمت الروبوتات مثل «شاكي» طريقة تحكم تشاورية تعرف باسم «الاستشعار-التخطيط الفعل». الفكرة التي يستند إليها هذا النهج أن يستخدم الروبوت البيانات الواردة من مستشعراته لتكوين تمثيل داخلي لعالمه والاحتفاظ به. فعلى سبيل المثال، يلتقط الروبوت صورة بالكاميرا الخاصة به ومن خلال معالجة الصور، يتعرف على الأجسام في مجال رؤيته، ويحدد مكان الزوايا والحواف، والفجوات بين الأجسام المختلفة؛ ومن ثم يرسم نوعًا من الخريطة المكانية لما يراه». ويستخدم الروبوت هذه الخريطة الداخلية للتخطيط لحركته التالية قبل تنفيذ هذه الحركة فعليا، ليكمل بذلك دورة واحدة من دورات الاستشعار - التخطيط الفعل». بعد ذلك، يتحرك الروبوت للأمام ربما بضعة سنتيمترات، ثم يلتقط مجددًا صورةً أخرى ويبدأ في تنفيذ دورة جديدة من الاستشعار التخطيط الفعل».

وهنا تكمن المشكلة. فنظرًا لأن الروبوت قد تحرك، فإن طريقة رؤيته للعالم صارت الآن مختلفة؛ ومن ثم يتعين عليه إجراء بعض العمليات الحسابية المعقدة إلى حد ما لاستنتاج على سبيل المثال، أن الكتلة الحمراء الموجودة على اليسار هي نفس الكتلة الحمراء التي رآها» في الصورة السابقة حيث تغيرت نظرته لهذا الجسم)؛ ومن ثم يحافظ على خريطته الداخلية ويحدث موقعه واتجاهه في تلك الخريطة. من السهل أن ترى أن هذه عملية معقدة وبطيئة، حتى في البيئات الساكنة تماما حيث يكون الشيء الوحيد الذي يتحرك هو الروبوت نفسه. إنَّ جسدًا متحركًا واحدًا في مجال رؤية الروبوت، شخصًا ما على سبيل المثال، يمكن أن يتسبب في عجز الروبوت عن الحركة، وعدم قدرته على مطابقة ما يراه» مع خريطته الداخلية والتخطيط لخطوته التالية قارن هذا مع سولاربوت، الذي لا يخطط على الإطلاق فنظام التحكم الخاص به هو مجرد استشعار فعل، أو رد فعل.

في منتصف الثمانينيات، أدرك عالم الروبوتات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا رودني بروكس أن النهج السائد للتحكم في الروبوتات المتنقلة المستقلة ينطوي لا بد على خطأ ما واتجه تفكيره إلى ما يلي معظم الحيوانات على هذا الكوكب، الحشرات على سبيل المثال لا تمتلك آلية الإدراك لتكوين التمثيلات الداخلية للبيئات الديناميكية المعقدة التي يتعين عليها العيش فيها، والحفاظ أيضًا على هذه التمثيلات. ومع ذلك، فإن هذه الحيوانات ناجحة للغاية في التنقل في بيئتها، والبحث عن الطعام، والتزاوج، وتجنب الحيوانات المفترسة فهي لا تحتاج إلى تمثيل داخلي؛ لأن لديها العالم ذاته، والعالم، كما كتب بروكس، أفضل نموذج لنفسه». وبناءً على هذا، يجب أن يكون الروبوت المتنقل مثل الحشرة تماما، قادرًا على التجول في جميع أنحاء العالم، متجنبا الاصطدام بالعوائق الثابتة مع الابتعاد بأمان عن الأجسام المتحركة، وذلك ببساطة عن طريق استشعار تلك الأجسام والتفاعل معها فقط عندما تقترب بما يكفي لتشكل تهديدًا.

في واحدة من أكثر الأوراق البحثية تأثيرا في مجال الروبوتات الحديثة بعنوان «نظام تحكم قوي متعدد الطبقات لروبوت متنقل»، اقترح بروكس بديلًا لنهج «الاستشعار التخطيط الفعل»، ينطوي على تصميم نظام التحكم في الروبوت من طبقات مُرتَّبة تصاعديا باستخدام مجموعة من السلوكيات» المتفرقة لتنفيذ المهام. تقبل كل طبقة من هذه الطبقات مدخلات من مستشعرات الروبوت، وتتحكم في قيادة محركات الروبوت.

تمثل الطبقات العليا مستويات أعلى من الكفاءة، وتعمل جميع الطبقات بالتوازي. وفقا لمجمل الأعمال التي صُمم الروبوت لتنفيذها، قد تكون هناك حاجة لوجود طبقات عالية المستوى لإنشاء خرائط لبيئة عمل الروبوت، لكن الأهم من ذلك أن السلوكيات المنخفضة المستوى مثل تجنب العوائق لن تعتمد على تلك الخرائط. وبهذا، سيتمكن الروبوت المصمم وفقًا لهذه الشروط من التحرك بأمان، والاستجابة للعقبات أو المخاطر بسرعة، وفي الوقت ذاته تحقيق أهداف ذات مستوى أعلى مثل الانتقال من مكان إلى آخر.

يجمع النهج القائم على السلوك بين نقاط قوة النهج التفاعلي والنهج التشاوري، التي تتناسب مع طبقات مختلفة من وحدة التحكم في الروبوت والأهم من ذلك أن السلوكيات مستقلة. فعلى سبيل المثال ليست جميعها من السلوكيات التي يستلزم الاطلاع على خريطة العالم. وقد يؤدي السلوك العالي المستوى إلى إنشاء خريطة والاحتفاظ بها، لكن السلوك المنخفض المستوى لا يحتاج إلى هذه الخريطة؛ فهو يتفاعل مباشرة مع مدخلات المستشعر. وبسبب استقلالية الطبقات السلوكية، ينتج سلوك الروبوت الملاحظ بشكل عام - ووظائفه عن تفاعل سلوكيات الروبوت الفردية وتفاعل الروبوت مع بيئته.

يقدم روبوت مايا ماتاريك «توتو» المستوحى من علم الأعصاب مثالا رائعا جدا على هذا النهج. فقد أدى سلوك منخفض المستوى يُسمى تتبع الحدود» إلى تزويد توتو بإمكانية التجول بدون اصطدامات من خلال العثور على حدود (أي الجدران) وتتبعها. وثمة سلوك متوسط المستوى يُسمى «اكتشاف المعالم» تتبع قراءات مستشعر توتو وتعرف على وجود معالم مثل جدار على يسار الروبوت أو على يمينه أو على كلا الجانبين، أي ممر. وثَمة سلوك عالي المستوى التوجه نحو هدف محدد وتعلم استخدام الخرائط»، قد تعلم هذا التسلسل من المعالم، ومن ثم صمم خريطة؛ مما سمح لتوتو بالعثور على موقعه في الخريطة والتنقل إلى مواقع جديدة. وبما أنَّ الجرذان تتنقل بتتبع الحدود، حاجج ماتاريك أن الذكاء الاصطناعي لتوتو قد يساعد في فهم الجزء الموجود في مخ الجرذ المسئول عن التنقل، وهو الحصين.

اخر الاخبار

اخبار العتبة العباسية المقدسة

فرقة العباس (عليه السلام) تقدم أكثر من 15 ألف وجبة طعام يوميًا لزائري مدينة الكاظمية

العتبة العباسية المقدسة تقيم مجلس عزاء بذكرى شهادة الإمام الكاظم (عليه السلام) قرب مرقده الطاهر

المجمع العلمي يقيم محطة لتعليم القراءة الصحيحة للزائرين بمدينة الكاظمية بذكرى شهادة الإمام الكاظم (عليه السلام)

سماحة السيد الصافي يؤكد أهمية إعداد قواعد بيانات دقيقة لمتابعة احتياج مواقع العتبة العباسية المقدسة الخارجية

المزيد

الآخبار الصحية

6 فواكة تساعدك على الشعور بتحسّن عند المرض

حفاظا على صحة العين.. هذا أفضل وقت لتناول فيتامين أ

الاستخدام اليومي لسماعات الأذن.. أخطر مما تتصور !

هل توقيت نشاطك اليومي يؤثر على صحة دماغك؟.. العلماء يجيبون

المزيد

الآخبار التكنلوجية

ابتكار ألماني قد يغيّر مستقبل صناعة البلاستيك

تحديثات وأرباح عبر المشاهدات.. ما الذي تخطط له "لينكد إن"؟

"الكوكايين الوردي".. مخدر جديد يثير قلق السلطات الأميركية

دراسة: تغيّرات في أسلوب القيادة قد تكشف مبكرا عن الخرف !

المزيد

مواضيع ذات صلة

كيفية تصميم روبوت مستقل

الروبوتات الحيوية

تصنيف الروبوتات

روبوتات قابلة للتعلم

الروبوتات الجراحية

مركبات الكواكب الجوالة

الطائرات بدون طيار

الروبوتات العسكرية

الروبوتات المشغلة عن بعد إطلاع الإنسان على المستجدات

روبوتات نقل البضائع الروبوتات التي تجلب البضائع وتحملها

كيفية برمجة ذراع الروبوت

روبوتات خطوط التجميع روبوتات لصنع الأشياء