- روبوت الذكاء الاصطناعي CyberRunner يتفوق على البشر في لعبة Labyrinth، حيث أتقنها خلال 6 ساعات.
- يستخدم الباحثون التعلم التعزيزي القائم على النماذج ويشاركون أعمالهم لتعزيز التعاون في مجال الذكاء الاصطناعي.
- تدعو منصة CyberRunner المفتوحة المصدر بسعر 200 دولار إلى الابتكار في مجال روبوتات الذكاء الاصطناعي.
في إنجاز رائد، طوّر باحثون في معهد زيوريخ للفيدرالي للتكنولوجيا (ETH Zurich) روبوت ذكاء اصطناعي يُدعى CyberRunner، تفوق على البشر في لعبة المتاهة (Labyrinth) الشهيرة. وقد حقق الروبوت هذا الإنجاز من خلال توجيه كرة معدنية صغيرة عبر متاهة باستخدام المهارات الحركية الدقيقة والتفكير المكاني، مما أتقن اللعبة في ست ساعات.
يُعد هذا أحد الأمثلة الأولى التي يتفوق فيها الذكاء الاصطناعي في تطبيق مادي مباشر، مما يبرز قدرته على التفكير والتعلم والتطور الذاتي في المهام القائمة على المهارة الحركية.
التعلم المعزز القائم على النماذج: مفتاح النجاح
استغل الباحثان، رافاييلو د'أندريا وتوماس بي، التطورات الأخيرة في مجال يُعرف بالتعلم المعزز القائم على النماذج لتعليم CyberRunner كيفية التفوق في لعبة المتاهة. يتضمن هذا النوع من التعلم الآلي تعلم الذكاء الاصطناعي لكيفية التصرف في بيئة ديناميكية من خلال التجربة والخطأ.
من خلال مشاركة عملهم في ورقة أكاديمية، مكّن الباحثون الآخرين من البناء على نتائجهم، مما يؤكد الطبيعة التعاونية ومفتوحة المصدر لمشروعهم.
من الجوانب الرائعة لهذا المشروع هي إمكانية الوصول إليه. يقوم د'أندريا وبي بجعل عملهم متاحاً على منصة مفتوحة المصدر، مما يتيح لمجتمع أوسع استكشاف وتجربة والابتكار في مجال روبوتات الذكاء الاصطناعي.
بنقطة سعرية تبلغ 200 دولار فقط، يمكن للمستخدمين استخدام منصة CyberRunner لإجراء تجارب واسعة النطاق، مما يعزز التواصل ومشاركة أفضل الممارسات بين عشاق الذكاء الاصطناعي والباحثين.
تطور الذكاء الاصطناعي من التكرار إلى التكيف
لطالما كانت الروبوتات الصناعية ماهرة في أداء مهام التصنيع المتكررة والدقيقة. ومع ذلك، فإن المرونة والقدرة على التكيف التي أظهرها CyberRunner تمثل قفزة كبيرة في قدرات الآلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
كان يُعتقد سابقاً أن قدرة هذا الروبوت على التفكير والتعلم والتكيف في الوقت الفعلي مع مهمة فيزيائية ديناميكية لا يمكن تحقيقها إلا من خلال الذكاء البشري.
التعلم من خلال التجربة: النهج الفريد لـ CyberRunner
تعد عملية تعلم CyberRunner جانباً مثيراً للاهتمام من نجاحها. ومجهزة بكاميرا تراقب المتاهة من الأعلى، يتعلم الروبوت من خلال التجربة، واكتشف طرقاً مفاجئة للتنقل عبر المتاهة، بما في ذلك أخذ اختصارات.
ومع ذلك، اضطر الباحثون للتدخل لتعليمه عدم استغلال هذه الاختصارات، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى مراعاة الاعتبارات الأخلاقية في تطوير الذكاء الاصطناعي.
أكد د'أندريا أن مشروعهم ليس منصة باهظة الثمن ومصممة خصيصاً. وبدلاً من ذلك، فهو مورد مفتوح وبأسعار معقولة لأي شخص مهتم بتطوير روبوتات الذكاء الاصطناعي. إن هذا الشمول والقدرة على تحمل التكاليف هما عاملان رئيسيان في إمكانية التقدم السريع في هذا المجال.
أذكى العقول في عالم العملات الرقمية يقرأون بالفعل نشرتنا الإخبارية. هل تريد الانضمام؟ انضم إليهم.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا تتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات المقدمة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.
بريان كوم
يتمتع برايان كوم بخبرة تزيد عن سبع سنوات في تغطية سلاسل الكتل والعملات المشفرة، حيث كان نشطاً في هذا القطاع منذ عام 2017. وقد أسهم في نشرات رائدة، بما في ذلك BlockToday.com. علاوة على ذلك، طور دورة «إيثريوم للمبتدئين» (Ethereum 101) لموقع BitDegree.org قبل انضمامه إلى Cryptopolitan كاتباً بدوام كامل. يغطي برايان أدلةً دائمة الصلاحية (EGs)، وتحليلات عميقة، ومقابلات، وتحليلات الأسعار. وتركيزه على التمويل اللامركزي (DeFi)، وابتكارات سلاسل الكتل، والمشاريع الناشئة في عالم العملات المشفرة يسعد القراء.
