الروبوتات والذكاء الاصطناعي: تحديات التأخر والنمو في أولمبيا اليونانية

شهدت مدينة أولمبيا اليونانية مؤخرًا انطلاق أولمبياد دولية للروبوتات البشرية، حيث تنافست الآلات الذكية في مجالات مثل الملاكمة وكرة القدم ضمن فعاليات تركزت ما بين 29 أغسطس و2 سبتمبر، نظم الحدث شركتا Acumino وEndeavor، وجمع هذا الحدث مجموعة من قادة صناعة التكنولوجيا مع روبوتات تعرض قدراتها في مجالات متنوعة، ورغم التطور السريع في مجال الروبوتات شبه البشرية إلا أنها لا تزال بعيدة عن تنفيذ بعض الأعمال المنزلية البسيطة مثل غسل الأطباق وترتيب الخزائن، مما يجعل الأمر مثيرًا للتفكير.

هذا التفاوت في القدرات بين الروبوتات والذكاء الاصطناعي أثار الكثير من التساؤلات، حيث شهد الذكاء الاصطناعي تطورات هائلة خلال العام الماضي مع تطبيقات مثل ChatGPT، بينما لا تزال الروبوتات تتأخر بشكل ملحوظ في التعلم من البيانات، وفقًا لمصادر مثل Interesting Engineering، الأمر الذي يبرز الحاجة الملحة إلى مزيد من التحسينات في هذا المجال لضمان قدرة الروبوتات على المنافسة في مختلف القطاعات.

الأكاديمي اليوناني ميناس لياروكابيس، الذي كان من بين منظمي الأولمبياد، أعرب عن تفاؤله بمستقبل الروبوتات، حيث أشار إلى أن الإنسانية ستضع قدمها أولاً في الفضاء ثم إلى المنازل، مؤكداً أن دخول الروبوتات إلى المنازل سيتطلب أكثر من عشر سنوات، موضحًا أن الأمر ليس مجرد بيع روبوتات شكلها جذاب وإنما يتطلب إنجاز المهام بفاعلية وكفاءة.

يبدو أن الفجوة بين الروبوتات والذكاء الاصطناعي كبيرة، فالبرامج المرتبطة بالذكاء الاصطناعي تعتمد على مجموعات كبيرة من البيانات المتاحة للتدريب، بينما الروبوتات تفتقر إلى هذا الكم الهائل من المعلومات، وقدّر الخبراء تلك الفجوة بما يعادل 100 ألف عام من التعلم، لذا اقترح الأستاذ كين غولدبرغ من جامعة كاليفورنيا إمكانية إنشاء روابط لتجميع البيانات من خلال أداء مهام عملية مثل فرز الطرود أو قيادة سيارات الأجرة، مما يساعد في تسريع عملية التعلم.

من جهة أخرى، قدم هون وينج تشونج، الرئيس التنفيذي لشركة كورتيكال لابز، برنامجًا يهدف إلى تطوير دماغ حاسوبي بيولوجي يتمتع بخلايا دماغية حقيقية مُنمَّاة على شرائح إلكترونية، هذا النظام الجديد يعزز قدرة الروبوتات على التعلم بسرعة أكبر والتفاعل بمرونة أكبر مع المعلومات، مما يمهد الطريق نحو روبوتات تتمتع بقدرات مشابهة للإنسان في التفكير والتكيف.

خلال فعاليات الأولمبياد، تم اختيار مسابقات تبرز القدرات العملية للروبوتات، حيث تم استبعاد مسابقات معقدة مثل رمي القرص والقفز العالي نظرًا لصعوبتها التقنية، وتم تركيز الجهود على تحديات قابلة للتنفيذ تمكن من قياس التقدم الفعلي، ومع ذلك، تظل هذه القيود تذكيراً ملحًا بحاجتنا الماسة لتسريع التعلم الآلي للروبوتات البشرية، لتحقيق تقدم يواكب التطورات السريعة في برامج وأدوات الذكاء الاصطناعي.