التكنولوجيا اليومية
·11-05 02:02
تدريب روبوت شبيه بالإنسان، وهو آلة بنيت لتكرار حركات الإنسان، يواجه صعوبة كبيرة. كتابة تعليمات يدوية لكل مفصل ولكل موقف ممكن غير عملية. الحل يكمن في فرع متقدم من الذكاء الاصطناعي يُعرف بالتعلم المعزز (RL).
بدلاً من استلام أوامر جاهزة، يجرب الوكيل البرمجي مجموعة من التصرّفات في بيئة محاكاة، ويحتفظ بالحركات التي تؤدي إلى نتائج جيدة ويتخلى عن التي تؤدي إلى نتائج سيئة. هذه الاستراتيجية تُسمى «من المحاكاة إلى الواقع». تمنح الحياة الافتراضية فرصة لتدريب سريع وبتكلفة منخفضة وبدون خوف من تضرر الروبوت أو تضرر الأشخاص. كل حركة مفيدة، مثل المحافظة على الوقوف، تأخذ قيمة رقمية موجبة تسمى «مكافأة». أي حركة ضارة، مثل السقوط، تؤدي إلى قيمة سالبة تُعرف بـ«العقوبة». الهدف الوحيد للوكيل البرمجي هو تحقيق أكبر مجموع ممكن من تلك المكافآت.
تقود العملية مكتبات بايثون وبرامج محاكاة الفيزياء. توفر أدوات مثل OpenAI Gym واجهة موحدة لاختبار خوارزميات التعلم المعزز. تحاكي برامج مثل MuJoCo بيئة ثلاثية الأبعاد قريبة من الواقع. داخل هذا العالم الافتراضي يتدرب نموذج روبوت ثنائي الأرجل على ملايين اللمحات خلال زمن أقصر كثيراً من الزمن نفسه في العالم الحقيقي.
تُعد خوارجات خوارزمية PPO دماغ الوكيل البرمجي. تقرأ البيانات الواردة من البيئة الافتراضية (أماكن المفاصل، سرعاتها)، وتُحدّث خياراتها ببطء. لا تحفظ بسلسلة خطوات مكتوبة من قبل المبرمجين، بل تكتشف بمفردها قواعد التوازن والانسياب.
تظهر النتائج جلية. من روبوت كان يتمايل ويسقط في البداية يتعلّبثبات في الوقوف بعد تدريب كافٍ. بزيادة عدد المحاولات ببضع دورات إضافية يخطو ثم يمشي ويتجول. هذا التغير يوضح اتجاهاً جديداً في مجال الروبوتات: الفارق ليس في برمجة كل حركة، بل في تصميم أنظمة ذكية قادرة على التعلم مستقلة.














