content_cookies111:string(1923) "{"id":1344,"content_cookies":null,"user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/%d9%8a%d8%af-%d8%b1%d9%88%d8%a8%d9%88%d8%aa%d9%8a%d8%a9-%d8%aa%d9%85%d8%b6%d9%8a-%d9%85%d8%a7%d8%a6%d8%a9-%d8%b3%d9%86%d8%a9-%d9%88%d9%87%d9%8a-%d8%aa%d8%b9%d9%84%d9%85-%d9%86%d9%81%d8%b3%d9%87%d8%a7\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"34.204.181.91","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"80dcabfb7ec25b46-IAD","HTTP_CF_VISITOR":"{\\\"scheme\\\":\\\"https\\\"}","HTTP_USER_AGENT":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","HTTP_ACCEPT":"text\/html,application\/xhtml+xml,application\/xml;q=0.9,*\/*;q=0.8","HTTP_ACCEPT_LANGUAGE":"en-US,en;q=0.5","HTTP_CDN_LOOP":"cloudflare","PATH":"\/usr\/local\/sbin:\/usr\/local\/bin:\/usr\/sbin:\/usr\/bin:\/sbin:\/bin","SERVER_SIGNATURE":"Apache\/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80<\/address>\n","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.9","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"34.204.181.91","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":"","CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"46566","REDIRECT_URL":"\/\u064a\u062f-\u0631\u0648\u0628\u0648\u062a\u064a\u0629-\u062a\u0645\u0636\u064a-\u0645\u0627\u0626\u0629-\u0633\u0646\u0629-\u0648\u0647\u064a-\u062a\u0639\u0644\u0645-\u0646\u0641\u0633\u0647\u0627\/","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":"","SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1695911295.525796,"REQUEST_TIME":1695911295,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"user_ip":"34.204.181.91","user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)"}"
هذه الميزة مخصصة للمشتركين يمكنهم مشاركة المواضيع بحد اقصى 10 مواد من كافة مواقع مجرة
داكتيل
استعرض باحثو الذكاء الاصطناعي خوارزمية تعلُّم ذاتي تمنح يداً روبوتية قدراتٍ حركية جديدة عالية المستوى؛ فقد قام ابتكارُهم هذا بتعليم نفسه كيفية التلاعب بمكعب بمهارة عالية، عن طريق التدرب ضمن بيئة محاكاة حاسوبية لفترة مائة سنة افتراضية، على الرغم من أنها لم تستغرق فعلياً سوى بضعة أيام.
وما زالت هذه اليد الروبوتية بعيدة للغاية عن مستوى رشاقة اليد البشرية، كما أنها خرقاء لدرجة لا تسمح باستخدامها في مصنع أو مستودع، لكن هذا البحث -رغم ذلك- يبين إمكانية استخدام التعلم الآلي في إكساب الروبوتات مهارات جديدة وغير مسبوقة، كما يقترح أن الروبوتات ستتمكن يوماً ما من تعليم نفسها مهارات جديدة ضمن البيئات الافتراضية، وهو ما قد يُسرع عملية برمجتها وتدريبها إلى حد كبير.
سجل في نشرة الخوارزمية
ابق مواكباً لأحدث أخبار وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاعك، وتأثيراته المستقبلية على مجال عملك.
تم الإشتراك بنجاح !هناك خطأ ما, حاول مجدداً
وقد تم تطوير النظام الروبوتي -والذي أطلق عليه اسم "داكتيل Dactyl"- من قِبل الباحثين في أوبن إيه آي (وهي مؤسسة غير ربحية في وادي السيليكون)، ويتألف هذا النظام من يدٍ روبوتية متعددة الأغراض من شركة شادو البريطانية، وكاميرا عادية، وخوارزمية تمكَّنت قبل ذلك من إتقان لعبة دوتا (وهي لعبة فيديو كبيرة متعددة اللاعبين) باستخدام نفس مقاربة التعلم الذاتي.
وتستخدم الخوارزمية تقنية تعلم آلي تسمى التعلم المعزز، وقد أُعطِيت داكتيل مهمة التلاعب بالمكعب بحيث يظهر وجه مختلف نحو الأعلى، وتُرِكت وشأنها لحل المسألة بالمحاولة والخطأ، واستنتاج الحركات التي تعطي النتائج المطلوبة.
وتظهر داكتيل في المقاطع المرئية وهي تُدير المكعب برشاقة مثيرة للإعجاب، وقد تمكنت بشكل آلي من التوصل إلى عدة أساليب للإمساك يستخدمها البشر عادة، غير أن البحث يُبين أيضاً أن هناك طريقاً طويلةً يجب أن يقطعها الذكاء الاصطناعي، فقد تمكن الروبوت من التلاعب بالمكعب بنجاح في 13 مرة فقط من أصل 50 مرة، وذلك بعد مائة سنة افتراضية من التدريب، وهو أطول بكثير من الوقت الذي يتطلبه طفل بشري عادة لتطور مهاراته الحركية؛ يقول رودني بروكس (وهو بروفسور متقاعد من إم آي تي، ومؤسس شركة ريثينك روبوتيكس الناشئة التي تصنع روبوتات صناعية أكثر ذكاء): "إن هذا الروبوت لن يتمكن من العمل في سياق صناعي قريباً، ولكن إجراء الأبحاث أمر جيد ولا بأس فيه".
وقد استُوحِيَ التعلم المعزز من الطريقة التي يبدو أن الكائنات الحية تستخدمها في التعلم (أي عن طريق التقييم الإيجابي)، وقد اقتُرح لأول مرة منذ عدة عقود، ولكن لم تظهر فوائده العملية إلا في السنوات القليلة الأخيرة، وذلك بفضل التطورات الحادثة في الشبكات العصبونية. كما استخدمته ديب مايند (الشركة التابعة لشركة ألفابيت) في تشكيل برنامج ألفاجو؛ وهو برنامج حاسوبي علَّمَ نفسه كيفية ممارسة اللعبة اللوحية جو (والتي تتميز بصعوبة فائقة) بمهارة تفوق المستوى البشري.
وقد حاول باحثون آخرون اختبار المقاربة لبعض الوقت، ولكنهم واجهوا صعوبة كبيرة في محاكاة تعقيد العالم الحقيقي وعشوائيته، وقد حاول باحثو "أوبن إيه آي" خداع هذه المشكلة، عن طريق إجراء تغييرات عشوائية على العالم الافتراضي نفسه؛ بحيث يتعلم الروبوت الانتباه إلى الكثير من العوامل الدقيقة والمتنوعة؛ مثل الاحتكاك، والضجيج في العتاد الصلب للروبوت، ولحظات اختفاء المكعب عن (نظر) الروبوت.
ويرى أليكس راي (أحد المهندسين الذي صمموا الروبوت) أن من الممكن تحسين داكتيل عن طريق زيادة قوة المعالجة الحاسوبية، وإضافة المزيد من العوامل العشوائية، ويقول إنه لا يعتقد أنهم وصلوا إلى أقصى ما يمكنهم تحقيقه بعد، ويضيف أنهم لا يملكون حالياً أية خطة لمحاولة الاستفادة من التقنية تجارياً، بل إن الفريق يركز بشكل كامل على تطوير أفضل مقاربة ممكنة للتعلم العام.
يقول دميتري بيرينسون (أخصائي بالروبوتات في جامعة ميشيغان، ومهتم بمسألة التلاعب الآلي): "هذا ليس سهلاً على الإطلاق"، ويضيف أن المدى الذي يمكن أن تصل إليه أحدث أساليب التعلم الآلي ليس واضحاً؛ حيث "يوجد الكثير من الجهود المبذولة لبناء الشبكة العصبونية المناسبة لمهمة معينة محددة"، ولكنه يعتقد أن التعلم بالمحاكاة قد يُحدث فائدة كبيرة؛ "وإذا نجحنا في عبور الهوة التي تفصل الواقع الحقيقي عن الافتراضي، فسوف يصبح التعلم أسهل بكثير".
ويل نايت هو محرر رئيسي في إم آي تي تكنولوجي ريفيو في مجال الذكاء الاصطناعي. وهو يغطي آخر التطورات في الذكاء الاصطناعي والمجالات ذات الصلة، بما في ذلك التعلم الآلي، القيادة الآلية للمركبات، … المزيد والروبوتيات.
أصبحت الشركة الناشئة المختصة بالسيارات الذاتية القيادة، ويف (Wayve)، قادرة على استجواب سياراتها، وتوجيه الأسئلة إليها حول قراراتها التي تتخذها في أثناء القيادة، والحصول على إجابات عن هذه الأسئلة.
الروبوتات الشخصية (Personal robots) هي روبوتات تؤدي المهام أو تقدّم الخدمات للفرد أو الأسرة، كما يمكنها المساعدة في الأعمال المنزلية أو الترفيه أو التعليم أو التنقل، ويمكنها التفاعل مع البشر عن طريق الصوت أو اللمس أو الإيماءات أو تعبيرات الوجه.
اكتسبت ملابس التبريد، وخاصةً سترات التبريد، شعبية في السنوات الأخيرة، لأنها تعمل على تلطيف الحرارة في الجو الحار.
نستخدم ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربتك، استمرار استخدامك للموقع يعني موافقتك على ذلك. سياسة الخصوصيةأوافقX
Privacy & Cookies Policy
Privacy Overview
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.
