تم نشره على: 19 يونيو 2025 / تحديث من: 19 يونيو 2025 - المؤلف: Konrad Wolfenstein
intuicell البدء: رؤية الجهاز العصبي الرقمي والدماغ الظاهري للروبوتات-صورة: xpert.digital
الروبوت مع التعلم الذاتي: اختراق من السويد يغير تكنولوجيا الماكينة
يتعلم جيل الروبوت الجديد من خلال التجربة بدلاً من البرمجة
تتبع شركة Intuicell السويدية نهجًا ثوريًا في الروبوتات ، والتي يمكن أن تغير بشكل أساسي الطريقة التي تتعلم بها الآلات والتفاعل مع بيئتها. يوجد في مركز هذا الابتكار تطوير نظام عصبي رقمي وعقل افتراضي يمكّن الروبوتات ، على غرار الأشخاص والحيوانات من خلال التجربة. يتجاوز هذا المفهوم إلى ما هو أبعد من البرمجة التقليدية ويمكن أن يمهد الطريق لجيل جديد من الآلات التي يمكن أن تتكيف مع محيطها بشكل مستقل والتفاعل معها.
تم الجمع بين Intuicell قبل حوالي أربع سنوات من قبل مجموعة أبحاث جامعة لوند في السويد. تتراكم الشركة لمدة حوالي 30 عامًا من الأبحاث العصبية حول الدماغ والبحوث الفنية حول قدرة التفكير الرقمي. تتضمن هذه النتائج تهيج التحفيز بين المشابك ، وخصائص الحريق العصبية والتنسيق الكامل للهول في الحركة -كل الجوانب الأساسية التي تسهم في فهم كيفية فهم الدماغ للعالم والتفاعل معه.
لونا - كلب الروبوت مع قدرة التعلم
للوهلة الأولى ، لا يبدو لونا ، كلب الروبوت من Intuicell ، غير عادي. من خلال أرجله الأربعة ، والجسم النحيف المعلوم ورأسًا مجهزًا بماسح ضوئي بالليزر ، وأجهزة استشعار الكاميرا وأجهزة استشعار التسارع ، يشبه العديد من كلاب الروبوت الأخرى المتوفرة في السوق اليوم. في الواقع ، يعتمد Luna على نموذج GO2-pro-robot-dog من الشركة المصنعة الصينية Un-Tree ، والتي يمكن شراؤها لحوالي 3500 يورو.
ومع ذلك ، فإن ما يميز لونا عن كلاب الروبوت التقليدية ليس ظهوره ، ولكن حياته الداخلية. على الرغم من أن معظم الروبوتات تعتمد على خوارزميات مبرمجة مسبقًا وسجلات بيانات واسعة النطاق ، إلا أن Luna لديه نظام عصبي رقمي يمكّنه من التعلم من خلال التفاعل المباشر مع محيطه دون التدريب التمهيدي المعقد أو مراكز بيانات ضخمة في الخلفية.
يتكون الجهاز العصبي الرقمي في لونا من الخلايا العصبية الاصطناعية ، ومع ذلك ، أكثر تعقيدًا وتعمل بشكل مختلف عن تلك التي يتم استخدامها في نماذج الذكاء الاصطناعى التقليدية. استنادًا إلى فهم الفيزيولوجيا العصبية ، تم تصميم هذه الخلايا العصبية ويمكنها وضع الأولويات بشكل مستقل وتحديد التدابير لحل مشاكلها المحلية. مع شبكة النموذج الأولي من بضع مئات من الخلايا العصبية الرقمية ، يمكن أن يتعلم لونا بشكل مستقل دون توصيله بنموذج الذكاء الاصطناعي في سحابة. الكمبيوتر الذي يمكّن التعلم في كلب الروبوت نفسه.
عملية التعلم: العالم كحلقة ملاحظات
في البداية ، كانت لونا مثل ورقة فارغة. لم يتلق كلب الروبوت أي معلومات عن نفسه أو بيئته - حتى أنه لم يكن يعلم أنه كان لديه أربع أرجل أو كيف تم فحصه. لكن الباحثين تمكنوا من منحه مهمة ، على سبيل المثال لتحقيق نقطة معينة في الغرفة.
نتيجة لذلك ، يرسل لونا نبضات مختلفة تجعل الأطراف في الحركة وتستخدم بيانات من Lidar و Camera. يتم امتصاص كيفية تغير الحالة فيما يتعلق بموقف البداية ومعالجتها بواسطة الجهاز العصبي الافتراضي. ونتيجة لذلك ، تتعلم لونا تدريجياً كيف تحركت الأرجل ، وتعديل الطاقة ، بالإضافة إلى معلومات بيانات المستشعر من أجل تحقيق حركة مستهدفة.
تشبه عملية التعلم هذه التعلم الحركي في الحيوانات والبشر. بدلاً من استخدام الحركات المبرمجة مسبقًا ، يتعلم لونا من خلال محاولة وخطأ في كيفية العثور على طريقه في محيطه. يعد العالم نفسه بمثابة حلقة ردود الفعل-نهج يختلف اختلافًا جذريًا عن أنظمة الذكاء الاصطناعى التقليدية.
من ردود الفعل إلى التفكير: تطوير القشرة الرقمية
الجهاز العصبي الرقمي الحالي من Luna ليس سوى "نظام انعكاسي" يشبه الحبل الشوكي. لا يمكن أن تخطط أو التفكير ، ولكن يتفاعل مع مشاكل فورية. من أجل مزيد من تطوير لونا ، يعمل فريق Intuicell حاليًا على دمج مكون آخر من نظامه العصبي الرقمي: القشرة.
من المفترض أن تمثل هذه القشرة الرقمية شيئًا مثل "الدماغ الكبير" الذي يمكن من خلاله Luna تطوير الفهم النية والسياق. على سبيل المثال ، إذا طُلب من لونا القيام بشيء مع الإيماءات أو لغة الجسد ، أو إذا تم عرض كائن له يجعله فضوليًا ثم يتم إلقاؤه ، فيجب عليه أن يفهم أنه يجب أن يتفاعل معه.
من أجل تطوير هذه المهارات ، استأجر فريق Intuicell مدربًا حقيقيًا للكلاب لتدريب لونا. يختلف الوقت الذي تحتاجه لونا لتعلم قدرة جديدة بقوة - في بعض الأحيان يكون ذلك فقط دقائق ، وأحيانًا يستغرق وقتًا أطول قليلاً.
INTUICELL: مقدمي البنية التحتية لجيل الذكاء الاصطناعى التالي
لا ترى Intuicell نفسها كشركة روبوتية كلاسيكية مثل Boston Dynamics أو Figure أو AppTronik أو Unitree. بدلاً من ذلك ، ترى الناشئة نفسها كمقدم للبنية التحتية يقوم بتطوير برامج لمرحلة التطوير التالية من الذكاء الاصطناعي. ترغب الشركة في دمج برنامج AI الفريد في الشركات التي تنشأها الروبوت من أجل تمكينها من القيام بأكثر مما يمكن القيام به مع نماذج الذكاء الاصطناعى الحالية.
هناك بالتأكيد اهتمام بهذه التكنولوجيا وهناك تعاون أولي بالفعل. INTUICELL حاليًا في نقطة يتم فيها تنفيذ الهندسة المعمارية مع الشركاء الخارجيين. جميع لبنات البناء المهمة معا والعمل. ومع ذلك ، سوف يستغرق الأمر بعض الوقت حتى تأتي الروبوتات الأولى إلى السوق مع شبكات Intuicell ، حيث لا تزال المكونات والوظائف يتم اختبارها ، ويجب تنفيذ الأخطاء التي تم العثور عليها وآليات الأمان. في حوالي عام أو عامين ، يمكن أن يأتي أول روبوتات مع شبكة عصبية اصطناعية والدماغ إلى السوق.
الرؤية المستقبلية: عالم مليء بالكائنات الحية الاصطناعية
يرى Viktor Luthman ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشترك لـ Intuicell ، أن هذه التكنولوجيا نقطة تحول ممكنة. لم تعد الروبوتات ذات الجهاز العصبي الرقمي آلات بسيطة تتبع الأوامر والتعليمات المحددة مسبقًا من نموذج رقمي جامد. بدلاً من ذلك ، سيكون "المخلوقات الاصطناعية" التي يمكن أن تتكيف بمرونة مع المواقف - على غرار الأشخاص والحيوانات الذين يتعلمون من خلال التفاعل والخبرة.
يتنبأ لوثمان: "إذا سارت الأمور علي ، فسيكون لدينا عالم مليء بالمخلوقات الرقمية بجميع الأشكال الممكنة. عالم يختلف اختلافًا جذريًا عن عالمنا." عاجلاً أم آجلاً ، يمكن أن تنشأ أشكال الحياة الجديدة والأنواع الرقمية المختلفة - كل من تلك التي تشبه النماذج الحيوانية وكذلك تلك ذات الأشكال الغريبة. سيتم بناء هذه المخلوقات الاصطناعية بدلاً من المولودة ، لكن ذلك لن يغير طبيعتها. سيعمل الناس معهم بدلاً من استخدامهم فقط كأدوات أو ألعاب.
الأساس التكنولوجي: أكثر من مجرد شبكات عصبية
ما يميز نهج Intuicell عن أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدي هو الطريقة التي يتم بها تنظيم الجهاز العصبي الرقمي. في حين تم تصميم الشبكات العصبية التقليدية لتحديد الأنماط بكميات كبيرة من البيانات وتحديد الأهمية الإحصائية ، فإن نظام Intuicell يمر خطوة واحدة إلى الأمام.
لا تستطيع الخلايا العصبية الاصطناعية ، التي تطورت INTUICELL ، معالجة المعلومات فحسب ، بل يمكنها أيضًا اتخاذ القرارات وتحديد الأولويات بشكل مستقل. إنهم قادرون على الرد على التغييرات في المنطقة في الوقت الفعلي وتكييف ردود أفعالهم وفقًا لذلك. هذا يمكّن لونا دون تعلم البرمجة السابقة أو التدريب على كيفية العثور على طريقه في منطقته.
يختلف هذا النهج بشكل أساسي عن أنظمة الذكاء الاصطناعى التقليدية التي تصل غالبًا إلى حدودها عندما تواجه مواقف غير متوقعة. في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعى التقليدية تعمل بشكل جيد في بيئات معروفة ، فإنها تواجه صعوبة في التكيف مع المواقف الجديدة. تدريب الليل لهذه الأنظمة مكلف ومعقد ويتطلب سجلات بيانات جديدة.
من ناحية أخرى ، تم تصميم الجهاز العصبي الرقمي في Intuicell للتعلم مباشرة من التجربة. إنه يعتمد على مبادئ رد فعل التحفيز ويتفاعل مباشرة مع التغييرات البيئية. لا يحدث التعلم في السحابة ، ولكنه يعيش - من خلال التحرك والمحاولة والتكيف. هذا النهج يذكرنا بالتعلم الحركي في الحيوانات أكثر من التعلم الآلي التقليدي.
المجالات المحتملة للتطبيق: من السفر إلى الإغاثة من الكوارث
يمكن استخدام تقنية Intuicell في العديد من المجالات التي يتعين على الروبوتات فيها أن تعمل في بيئات لا يمكن التنبؤ بها. الحقل الواعد بشكل خاص هو السفر إلى الفضاء ، حيث تكون الروبوتات في كثير من الأحيان بمفردها ويجب أن تتفاعل بسرعة مع المواقف غير المتوقعة. حتى في الأبحاث العميقة ، حيث يتم تقييد التواصل مع السطح ، فإن الروبوتات ذات الجهاز العصبي الرقمي يمكن أن تؤدي خدمات قيمة.
مجال آخر مهم للتطبيق هو مساعدة الكوارث. هنا ، يمكن أن تساعد الروبوتات ذات القدرة على التكيف بسرعة مع بيئات جديدة في البحث عن الناجين أو التعامل مع المواقف الخطرة. الفرصة للتعلم والرد في الوقت الحقيقي يمكن أن تحدث فرقًا حاسمًا في مثل هذه السيناريوهات.
حتى في الحياة اليومية ، يمكن أن تفتح الروبوتات ذات الجهاز العصبي الرقمي إمكانيات جديدة. من الروبوتات المنزلية التي تتكيف مع الاحتياجات الفردية لأصحابها ، إلى مساعدة الروبوتات في التمريض - فإن القدرة على التعلم من خلال التفاعل يمكن أن تغير بشكل أساسي الطريقة التي نتفاعل بها مع الروبوتات.
الآثار الأخلاقية والاجتماعية
يثير تطور الروبوتات ذات الجهاز العصبي الرقمي أيضًا أسئلة أخلاقية واجتماعية مهمة. إذا كانت الروبوتات قادرة بشكل متزايد على التعلم بشكل مستقل واتخاذ القرارات ، فكيف يجب أن نتعامل معها؟ ما هي الحالة الأخلاقية التي يجب أن نعزوها إليك؟
يدرك Viktor Luthman هذه الأسئلة ويؤكد على الحاجة إلى التفكير في الآثار الأخلاقية لهذه التكنولوجيا في مرحلة مبكرة. يقول: "نحتاج إلى قواعد وإرشادات لهذا". "سأكون سعيدًا إذا تمكنا من التحدث إلى أذكى الرؤوس في العالم. إذا تمكنا من المساعدة في تصميم رؤية لهذا العالم."
يمكن أن يكون لتطوير الروبوتات ذات الجهاز العصبي الرقمي تأثيرات عميقة على عالم العمل. إذا كانت الروبوتات قادرة بشكل متزايد على التعامل مع المهام المعقدة والتكيف مع المواقف الجديدة ، فيمكن استخدامها في المزيد والمزيد من المناطق. قد يؤدي ذلك إلى تغييرات في عالم العمل ، ولكنه أيضًا يفتح فرصًا جديدة للعمل بين الأشخاص والآلة.
المقارنة مع Blade Runner: يصبح الخيال العلمي حقيقة؟
تذكّر رؤية Viktor Luthman لإنشاء عالم مليء بالمخلوقات الرقمية لسيناريوهات الخيال العلمي كما هو الحال في "Blade Runner". في هذا الفيلم ، توجد النسخ المتماثلة - كائنات اصطناعية يصعب تمييزها عن الأشخاص في الخارج ولديهم أفكارهم ومشاعرهم الخاصة. على الرغم من أننا ما زلنا بعيدون عن مثل هذه السيناريوهات ، فإن تطور الروبوتات ذات الجهاز العصبي الرقمي يثير أسئلة مماثلة: ماذا يفعل العيش؟ ما هو الوضع الأخلاقي الذي يجب أن ننسبه كائنات اصطناعية؟
أوجه التشابه مع "Blade Runner" ليست عرضية. يعالج الفيلم المخاطر والشكوك والتناقضات الأخلاقية والأخلاقية المرتبطة بإنشاء الذكاء الاصطناعي المتقدم. تُظهر التفاعلات بين البشر والأندريدات المتقدمة ، النسخ المتماثل ، عالمًا يكون فيه الحدود بين الأشخاص "الحقيقيين" و "الاصطناعي" بشكل لا ينفصم.
على الرغم من أننا ما زلنا بعيدون عن عالم تتمتع فيه الروبوتات بالوعي ولا يمكن التمييز عن الناس ، إلا أن التقنيات مثل الجهاز العصبي الرقمي من Intuicell يمكن أن تكون خطوة في هذا الاتجاه. تعد القدرة على التعلم من خلال التجربة والتكيف مع المواقف الجديدة جانبًا مهمًا لما نعتبره ذكاءً.
التنفيذ الفني: من المفهوم إلى الواقع
إن تطوير الجهاز العصبي الرقمي ليس مهمة سهلة. الفهم العميق يتطلب كل من علم الأعصاب وعلوم الكمبيوتر. قبلت Intuicell هذا التحدي وقام بتطوير نظام ينفذ المبادئ الأساسية للجهاز العصبي البيولوجي في البرمجيات.
يعتمد الجهاز العصبي الرقمي في لونا على شبكة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تتواصل مع بعضها البعض ومعالجة المعلومات. ومع ذلك ، فإن هذه الخلايا العصبية ليست فقط نماذج رياضية تستخدم في الشبكات العصبية التقليدية. بدلاً من ذلك ، تم تصميمها بناءً على فهم الفيزيولوجيا العصبية ويمكنها وضع الأولويات بشكل مستقل واتخاذ القرارات.
جانب مهم من النظام هو الطريقة التي يتعامل بها مع بيانات المستشعر. بدلاً من سهولة معالجة هذه البيانات والتفاعل بطريقة مبرمجة مسبقًا ، يستخدمك النظام لتطوير فهم للبيئة وجسمك. هذا يمكّن لونا من تعلم كيفية العثور على طريقه حول محيطه من خلال المحاولة والخطأ.
يمثل تكامل القشرة الرقمية تحديًا آخر. هذا من شأنه أن يمكّن لونا من فهم النية والسياق- القدرة التي تتجاوز ردود الفعل البسيطة. يتطلب تطوير مثل هذا النظام فهمًا عميقًا لكيفية عمل الدماغ والطريقة التي يعالج بها المعلومات واتخاذ القرارات.
الطريق إلى المستقبل: التحديات والفرص
لا يزال تطور الروبوتات ذات الجهاز العصبي الرقمي في البداية وهناك تحديات عديدة للتعامل معها. أحد أكبر التحديات هو توسيع نطاق النظام. بينما يعمل لونا مع شبكة من عدة مئات من الخلايا العصبية الرقمية ، فإن الدماغ البشري لديه مليارات الخلايا العصبية. يعد تحجيم النظام إلى حجم يمكّن السلوكيات الأكثر تعقيدًا تحديًا تقنيًا مهمًا.
التحدي الآخر هو دمج النظام في منصات روبوت مختلفة. تريد Intuicell دمج تقنيتها في الشركات التي تنشأها الروبوت ، والتي تتطلب تعاونًا وثيقًا والتكيف مع منصات الأجهزة المختلفة.
على الرغم من هذه التحديات ، توفر تقنية Intuicell فرصًا هائلة. إن القدرة على التعلم من خلال التجربة والتكيف مع المواقف الجديدة يمكن أن تمكن الروبوتات من العمل في بيئات لا يمكن التنبؤ بها للغاية بالنسبة للروبوتات التقليدية. يمكن أن يفتح هذا مجالات جديدة للتطبيق وتغيير الطريقة التي نتفاعل بها مع الروبوتات.
الخلاصة: عصر جديد من الروبوتات
إن intuicell البدء السويدي على عتبة حقبة جديدة من الروبوتات. من خلال نظامه العصبي الرقمي والدماغ الافتراضي ، يمكن أن يغير بشكل أساسي الطريقة التي يتعلم بها الروبوتات والتفاعل مع بيئتها. إن القدرة على التعلم من خلال التجربة والتكيف مع المواقف الجديدة يمكن أن تمكن الروبوتات من العمل في بيئات لا يمكن التنبؤ بها للغاية بالنسبة للروبوتات التقليدية.
قد لا تزال رؤية Viktor Luthman لإنشاء عالم مليء بالمخلوقات الرقمية يبدو مثل الخيال العلمي اليوم. ولكن مع كل تقدم في تطور الجهاز العصبي الرقمي ، فإن هذه الرؤية تقترب قليلاً من الواقع. في عالم تكون فيه الروبوتات قادرة بشكل متزايد على التعلم بشكل مستقل واتخاذ القرارات ، سيتعين علينا التعامل مع القضايا الأخلاقية والاجتماعية الجديدة.
لا يزال تطور الروبوتات ذات الجهاز العصبي الرقمي في البداية وهناك تحديات عديدة للتعامل معها. لكن تقنية Intuicell توفر فرصًا هائلة ويمكن أن تمهد الطريق لجيل جديد من الروبوتات التي لم تبرمج فحسب ، بل تتمكن فعليًا من التعلم والتكيف - على غرار البشر والحيوانات.
في السنوات القادمة ، ربما سنرى المزيد من التقدم في هذا المجال. مع كل خطوة نحو عالم يمكن أن يتعلم فيه الروبوتات من خلال التجربة ، سيتعين علينا أيضًا التعامل مع مسألة ما يعنيه أن يكون كائنًا حيًا وما هو المكان الذي يجب أن تأخذه هذه المخلوقات الاصطناعية الجديدة في مجتمعنا.
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
كونراد ولفنشتاين
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
