Guessing human intentions to avoid dangerous situations in caregiving robots
تقدم هذه الورقة خوارزمية في الوقت الفعلي تعتمد على نظرية العقل الاصطناعية وسياسة "مثلي" (like-me) تُمكّن الروبوتات مقدمة الرعاية من استنتاج نوايا البشر، وكشف الأخطار المحتملة، واختيار إجراءات آمنة لتجنب المواقف الخطرة، كما تم التحقق من ذلك من خلال المحاكاة والتجارب في العالم الحقيقي.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل عالماً لا تكتفي فيه الآلات بتنفيذ الأوامر، بل تفهم الخطط غير المعلنة للأشخاص من حولها. هذا هو أفق الروبوتات الاجتماعية، وهو مجال مخصص لإنشاء آلات يمكنها التنقل في المساحات البشرية بنفس الوعي الحدسي الذي يمتلكه الإنسان. ويعد مفهوم "نظرية العقل" ركيزة أساسية لهذه القدرة، وهي ببساطة القدرة على تخمين ما يفكر فيه كائن آخر أو ما ينوي فعله لاحقاً. وبينما يفعل البشر ذلك بشكل غريزي، فإن تعليم الروبوت القيام بالمثل يتطلب منه بناء نموذج ذهني للعالم، وتشغيل عمليات محاكاة لما قد يحدث، ثم اختيار إجراء يحافظ على سلامة الجميع. لا يتعلق الأمر بشعور الروبوت بالعواطف، بل باستخدامه لنماذجه الحاسوبية الداخلية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية لحركات الشخص والتدخل قبل وقوع حادث.
في دراسة حديثة، استكشف باحثون في جامعة إكستريمادورا في إسبانيا كيف يمكن لروبوت رعاية أن يستخدم هذا النوع من التفكير التنبئي لمنع المواقف الخطرة. فقد ركزوا على نوع محدد من الروبوتات المصممة للمساعدة، وهي التي يجب أن تكون قادرة على استشعار متى أوشك إنسان على الاصطدام بعائق لا يستطيع رؤيته. طور الفريق نظاماً ينظر فيه الروبوت إلى الشخص، ويحدد أين من المرجح أن يذهب ذلك الشخص، ثم يقوم بتشغيل محاكاة ذهنية سريعة ليرى ما إذا كان هذا المسار سيؤدي إلى اصطدام. وإذا تنبأ الروبوت بوقوع تصادم، فإنه لا ينتظر حتى يتوقف الشخص؛ بل يقوم فوراً بحساب حركة يمكنه القيام بها ليعترض طريق الخطر أو يوجه الشخص بعيداً عنه، ليعمل بفعالية كحارس صامت.
اختبر الباحثون هذه الفكرة باستخدام روبوت تم بناؤه خصيصاً يسمى "شادو" (Shadow)، وهو يتحرك على أربع عجلات ومجهز بكاميرات ومستشعرات ليزر لرؤية محيطه. وفي تجاربهم، يراقب الروبوت شخصاً يسير عبر غرفة باتجاه أريكة. وعلى الأرض، وفي مسار الشخص مباشرة، يوجد جسم صغير، مثل كرة أو حقيبة ظهر، قد لا يلاحظه الشخص. مهمة الروبوت هي إدراك أن الشخص ينوي السير مباشرة نحو هذا الجسم. وللقيام بذلك، يستخدم الروبوت استراتيجية "مثلي مثلك" (like-me)؛ حيث يفترض أن الشخص سيتصرف بالطريقة التي سيتصرف بها الروبوت لو كان في ذلك الموقف: أي النظر إلى جسم ما والتحرك نحوه. ثم يقوم الروبوت بعد ذلك بتشغيل محاكاة لرحلة الشخص داخل حاسوبه الخاص، مستخدماً محرك فيزياء للتنبؤ بدقة بكيفية تحرك الشخص.
وعندما تظهر المحاكاة أن الشخص سيصطدم بالجسم، يدرك الروبوت أن موقفاً خطيراً يتطور. عندها ينتقل إلى مرحلة ثانية من التفكير؛ حيث يسأل الروبوت نفسه: "ماذا يمكنني أن أفعل لإيقاف هذا؟". يقوم بمحاكاة إجراءات مختلفة، مثل التحرك إلى مكان محدد في الغرفة. ويتحقق مما إذا كان وضع الروبوت في ذلك الموقع الجديد سيجبر الشخص على تغيير مساره وتجنب العائق. وإذا أكدت المحاكاة أن موقع الروبوت الجديد من شأنه أن يمنع التصادم بنجاح، يقوم الروبوت بتنفيذ هذه الحركة في العالم الحقيقي. الهدف ليس منع الشخص من المشي، بل تغيير البيئة ببراعة بحيث يبتعد الشخص طبيعياً عن الخطر دون أن يدرك حتى أن الروبوت كان يساعده.
ولمعرفة ما إذا كان هذا النظام قد نجح، أجرى الفريق ثلاثة أنواع مختلفة من الاختبارات. أولاً، استخدموا محاكاة حاسوبية لتشغيل السيناريو 180 مرة مع تغيير مواقع الروبوت والشخص والعائق. في هذه التجارب الافتراضية، نجح الروبوت في تحديد المواقف الخطرة وتوليد إجراء آمن في معظم الحالات. ومع ذلك، أنتج النظام عدداً كبيراً من "الإيجابيات الكاذبة"، مما يعني أنه اكتشف أحياناً مواقف خطرة بشكل خاطئ لم تكن لتشكل خطراً في الواقع. ورغم ذلك، لم ينتج الخوارزمي أي "سلبيات كاذبة"، مما ضمن عدم ترك أي موقف غير آمن دون معالجة. وقد اتخذ الروبوت قراراته في أقل من ثانية، وهي سرعة كافية للاستجابة في الوقت الفعلي.
انتقل الباحثون بعد ذلك إلى اختبارات أكثر تعقيداً تشمل أشخاصاً حقيقيين. في إحدى التجارب، قام متطوعون بشريون بالتحكم في شخصية رقمية (Avatar) في المحاكاة، محاولين السير نحو أريكة بينما توجد كرة مخفية في طريقهم. لم يتمكنوا من رؤية الكرة لأن رؤيتهم كانت محجوبة، ولكن عندما تحرك الروبوت في مسارهم لاعتراض الكرة، غير الناس اتجاههم غريزياً لتجنب الروبوت، وبذلك تجنبوا العائق المخفي. وفي اختبار نهائي في العالم الحقيقي، وُضع روبوت "شادو" المادي في غرفة مع خمسة أشخاص مختلفين. طُلب من هؤلاء الأشخاص السير عبر الغرفة أثناء قراءة ورقة، متجاهلين حقيبة ظهر موضوعة على الأرض في مسارهم. وبينما كانوا يسيرون، رصد الروبوت نيتهم في السير نحو حقيبة الظهر. تحرك الروبوت إلى موقع قريب من حقيبة الظهر، وفي كل حالة، لاحظ الشخص الروبوت، وتفاعل بدهشة، وواصل طريقه نحو الهدف المحدد، متجنباً العائق بنجاح.
تشير الدراسة إلى أن هذا النهج المتمثل في استخدام المحاكاة الداخلية لتخمين النوايا البشرية يعد وسيلة قابلة للتطبيق لجعل الروبوتات أكثر أماناً وفائدة في البيئات البشرية. لقد أثبت النظام قدرته على التعامل مع عدم القدرة على التنبؤ التي يتسم بها البشر الحقيقيون، حتى عندما كانوا مشتتين أو غير مدركين للخطر. ومع ذلك، يشير الباحثون إلى أنه لكي يعمل هذا النوع من التكنولوجيا في مساحات أكثر ازدحاماً أو تعقيداً، سيتعين على الروبوت أن يصبح أسرع في فرز العديد من الإجراءات والأشخاص المحتملين. كما أشاروا إلى أنه مع زيادة قدرة الروبوتات على اتخاذ مثل هذه القرارات في أجزاء من الثانية، ستبرز تساؤلات حول كيفية اختيارها بين عدة أشخاص في خطر. أما في الوقت الحالي، فإن هذا العمل يوضح أن الروبوت يمكنه بنجاح استخدام شكل من أشكال المحاكاة الذهنية لتوقع الاحتياجات البشرية والعمل على منع الحوادث قبل وقوعها.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.