شركة IntuiCell الناشئة: رؤية نظام عصبي رقمي ودماغ افتراضي للروبوتات – الصورة: Xpert.Digital
الروبوتات ذاتية التعلم: إنجازٌ رائد من السويد يُغيّر تكنولوجيا الآلات
الجيل الجديد من الروبوتات يتعلم من خلال التجربة بدلاً من البرمجة
تتبنى شركة IntuiCell السويدية الناشئة نهجًا ثوريًا في مجال الروبوتات، من شأنه أن يُغير جذريًا كيفية تعلم الآلات وتفاعلها مع بيئتها. ويكمن جوهر هذا الابتكار في تطوير نظام عصبي رقمي ودماغ افتراضي يمكّن الروبوتات من التعلم من خلال التجربة، تمامًا كما يفعل البشر والحيوانات. يتجاوز هذا المفهوم البرمجة التقليدية بكثير، وقد يمهد الطريق لجيل جديد من الآلات القادرة على التكيف والتفاعل مع محيطها بشكل مستقل.
تأسست شركة IntuiCell قبل نحو أربع سنوات على يد فريق بحثي من جامعة لوند في السويد. وتستند الشركة إلى ما يقارب 30 عامًا من أبحاث علم الأعصاب المتعلقة بالدماغ، بالإضافة إلى أبحاث هندسية في مجال الذكاء الرقمي. وتشمل هذه الأبحاث نقل الإشارات بين المشابك العصبية، وخصائص إطلاق النبضات العصبية، وتنسيق حركة الجسم بالكامل من أجل الحركة الذاتية - وكلها جوانب أساسية تُسهم في فهم كيفية إدراك الدماغ للعالم وتفاعله معه.
لونا – الكلب الآلي ذو القدرات التعليمية
للوهلة الأولى، لا تبدو لونا، الكلبة الآلية من شركة إنتويسيل، غريبةً على الإطلاق. فهي تشبه العديد من الكلاب الآلية الأخرى المتوفرة في السوق، بأرجلها الأربعة وجسمها النحيل الذي يشبه العلبة، ورأسها المجهز بماسح ليزري وكاميرا ومقاييس تسارع. في الواقع، تستند لونا إلى نموذج GO2 Pro من شركة يونيتري الصينية، والذي يمكن شراؤه بحوالي 3500 يورو.
لكن ما يميز لونا عن كلاب الروبوت التقليدية ليس مظهرها، بل طريقة عملها الداخلية. فبينما تعتمد معظم الروبوتات على خوارزميات مبرمجة مسبقًا ومجموعات بيانات ضخمة، تمتلك لونا نظامًا عصبيًا رقميًا يسمح لها بالتعلم من خلال التفاعل المباشر مع بيئتها، دون الحاجة إلى تدريب مسبق معقد أو مراكز بيانات ضخمة في الخلفية.
يتكون الجهاز العصبي الرقمي لـ"لونا" من خلايا عصبية اصطناعية أكثر تعقيدًا بكثير وتختلف في وظيفتها عن تلك المستخدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية. صُممت هذه الخلايا العصبية بناءً على فهمٍ لعلم وظائف الأعصاب، وهي قادرة على تحديد أولويات المهام واختيار الإجراءات لحل مشاكلها المحلية بشكل مستقل. بفضل شبكة نموذجية تضم مئات الخلايا العصبية الرقمية، تستطيع "لونا" التعلم بشكل مستقل دون الحاجة إلى الاتصال بنموذج ذكاء اصطناعي سحابي. يقع الحاسوب الذي يُتيح هذا التعلم داخل الروبوت نفسه.
عملية التعلم: العالم كحلقة تغذية راجعة
في البداية، كانت لونا أشبه بصفحة بيضاء. لم يتلقَّ الكلب الآلي أي معلومات عن نفسه أو بيئته، بل لم يكن يعلم حتى أن لديه أربع أرجل أو كيف يتحكم بها. لكن الباحثين تمكنوا من تكليفه بمهمة، مثل الوصول إلى نقطة محددة في الفضاء.
ثم تُرسل لونا نبضاتٍ مختلفة، تُحرك أطرافها مثلاً، وتُدمج بيانات من جهاز الليدار والكاميرا. يُسجل الجهاز العصبي الافتراضي كيفية تغير حالتها مقارنةً بالوضع الأولي، ويُعالجها. وبهذه الطريقة، تتعلم لونا تدريجياً كيفية تحريك ساقيها، وتعديل القوة، ودمج هذه المعلومات مع بيانات المستشعر لتحقيق حركة مُوجهة.
تشبه عملية التعلم هذه إلى حد كبير عملية التعلم الحركي لدى الحيوانات والبشر. فبدلاً من الاعتماد على تسلسلات حركية مُبرمجة مسبقاً، تتعلم لونا كيفية التنقل في بيئتها من خلال التجربة والخطأ. ويُشكل العالم نفسه حلقة تغذية راجعة، وهو نهج يختلف جوهرياً عن أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية.
من ردود الفعل إلى التفكير: تطور القشرة الرقمية
يُعدّ النظام العصبي الرقمي الحالي لـ"لونا" مجرد "نظام انعكاسي"، يشبه الحبل الشوكي. فهو لا يستطيع التخطيط أو التفكير، بل يتفاعل مع المشاكل الآنية. ولتطوير "لونا" بشكل أكبر، يعمل فريق "إنتويسيل" حاليًا على دمج مكون آخر من نظامها العصبي الرقمي: القشرة الدماغية.
تهدف هذه القشرة الدماغية الرقمية إلى تمثيل ما يشبه "الدماغ الكبير" الذي من خلاله تستطيع لونا فهم النية والسياق. على سبيل المثال، إذا طُلب من لونا القيام بشيء ما باستخدام الإيماءات أو لغة الجسد، أو إذا عُرض عليها شيء أثار فضولها ثم أُلقي بعيدًا، فمن المفترض أن تفهم أنه من المفترض أن تتفاعل مع هذا الشيء.
ولتطوير هذه المهارات، استعان فريق IntuiCell بمدرب كلاب محترف لتدريب لونا بشكل أكبر. يختلف الوقت الذي تحتاجه لونا لتعلم مهارة جديدة اختلافًا كبيرًا - أحيانًا دقائق معدودة، وأحيانًا أخرى يستغرق الأمر وقتًا أطول.
إنتوي سيل: مزود البنية التحتية للجيل القادم من الذكاء الاصطناعي
لا تعتبر شركة IntuiCell نفسها شركة روبوتات تقليدية مثل Boston Dynamics أو Figure أو Apptronik أو Unitree. بل تُعرّف الشركة الناشئة نفسها كمزود للبنية التحتية، حيث تُطوّر برمجيات للمرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي. وتهدف الشركة إلى دمج برمجياتها الفريدة للذكاء الاصطناعي في الروبوتات التي تستخدمها الشركات الكبرى، مما يُمكّنها من تحقيق إنجازات تتجاوز ما هو ممكن باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.
هناك اهتمام كبير بهذه التقنية، وقد بدأت بالفعل عمليات التعاون الأولية. وصل مشروع IntuiCell حاليًا إلى مرحلة تنفيذ بنيته بالتعاون مع شركاء خارجيين. جميع المكونات الأساسية جاهزة وتعمل بكفاءة. مع ذلك، سيستغرق الأمر بعض الوقت قبل أن تصل أولى الروبوتات المزودة بشبكات IntuiCell إلى السوق، إذ لا تزال المكونات والوظائف بحاجة إلى اختبار، وتحديد الأخطاء، وتطبيق آليات السلامة. ومع ذلك، من المتوقع أن تتوفر أولى الروبوتات المزودة بشبكة عصبية اصطناعية ودماغ اصطناعي في غضون عام إلى عامين تقريبًا.
رؤية المستقبل: عالم مليء بأشكال الحياة الاصطناعية
يرى فيكتور لوثمان، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة إنتويسيل، أن هذه التقنية تمثل نقلة نوعية محتملة. فالروبوتات المزودة بنظام عصبي رقمي لم تعد مجرد آلات بسيطة تتبع أوامر وتعليمات محددة مسبقًا من نموذج رقمي جامد، بل ستكون "كائنات اصطناعية" قادرة على التكيف بمرونة مع مختلف المواقف، تمامًا مثل البشر والحيوانات التي تتعلم من خلال التفاعل والتجربة.
يتنبأ لوثمان قائلاً: "لو كان الأمر بيدي، لكان لدينا يوماً ما عالمٌ مليءٌ بالكائنات الرقمية بشتى أنواعها. عالمٌ يختلف اختلافاً جذرياً عن عالمنا". عاجلاً أم آجلاً، قد تظهر أشكال حياة جديدة وأنواع رقمية متنوعة، بعضها يشبه الحيوانات وبعضها الآخر ذو أشكال غريبة. ستُصنع هذه الكائنات الاصطناعية بدلاً من أن تُولد، لكن ذلك لن يغير من طبيعتها. سيتعامل البشر معها بدلاً من مجرد استخدامها كأدوات أو ألعاب.
الأساس التكنولوجي: أكثر من مجرد شبكات عصبية
ما يُميّز نهج IntuiCell عن أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية هو طريقة هيكلة نظامها العصبي الرقمي. فبينما صُممت الشبكات العصبية التقليدية للتعرف على الأنماط في مجموعات البيانات الضخمة وتحديد أهميتها الإحصائية، فإن نظام IntuiCell يتجاوز ذلك بخطوة.
لا تقتصر قدرة الخلايا العصبية الاصطناعية التي طورتها شركة IntuiCell على معالجة المعلومات فحسب، بل تتعداها إلى اتخاذ قرارات مستقلة وتحديد الأولويات. فهي قادرة على التفاعل مع التغيرات البيئية في الوقت الفعلي وتعديل استجاباتها وفقًا لذلك. وهذا ما يسمح للونا بتعلم كيفية التنقل في بيئته دون الحاجة إلى برمجة أو تدريب مسبق.
يختلف هذا النهج اختلافًا جوهريًا عن أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية، التي غالبًا ما تصل إلى حدودها القصوى عند مواجهة مواقف غير متوقعة. فبينما تُحقق نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية أداءً جيدًا في البيئات المألوفة، فإنها تُعاني في التكيف مع المواقف الجديدة. وتُعد إعادة تدريب هذه الأنظمة مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، كما تتطلب مجموعات بيانات جديدة.
على النقيض من ذلك، صُمم النظام العصبي الرقمي لـ IntuiCell ليتعلم مباشرةً من التجربة. فهو يعتمد على مبادئ الاستجابة للمثيرات ويتفاعل مباشرةً مع التغيرات البيئية. لا يحدث التعلم في السحابة، بل في الواقع - من خلال الحركة والتجريب والتكيف. هذا النهج أقرب إلى التعلم الحركي لدى الحيوانات منه إلى التعلم الآلي التقليدي.
التطبيقات المحتملة: من السفر إلى الفضاء إلى الإغاثة في حالات الكوارث
قد تجد تقنية IntuiCell تطبيقات في مجالات عديدة تتطلب من الروبوتات العمل في بيئات غير متوقعة. ويُعد استكشاف الفضاء مجالًا واعدًا بشكل خاص، حيث غالبًا ما تعمل الروبوتات بمفردها وتحتاج إلى الاستجابة بسرعة للمواقف غير المتوقعة. كما يمكن للروبوتات المجهزة بنظام عصبي رقمي أن تقدم خدمات قيّمة في أبحاث أعماق البحار، حيث يكون التواصل مع السطح محدودًا.
يُعدّ مجال الإغاثة في حالات الكوارث مجالاً هاماً آخر للتطبيق. ففي هذا المجال، يمكن للروبوتات القادرة على التكيف السريع مع البيئات الجديدة أن تُسهم في البحث عن ناجين أو في إدارة المواقف الخطرة. وقد تُحدث القدرة على التعلم والاستجابة في الوقت الفعلي فرقاً جوهرياً في مثل هذه السيناريوهات.
قد تفتح الروبوتات المزودة بنظام عصبي رقمي آفاقًا جديدة في حياتنا اليومية. فمن الروبوتات المنزلية التي تتكيف مع الاحتياجات الفردية لأصحابها إلى الروبوتات المساعدة في مجال الرعاية، فإن القدرة على التعلم من خلال التفاعل قد تُغير جذريًا طريقة تفاعلنا مع الروبوتات.
الآثار الأخلاقية والمجتمعية
يثير تطوير الروبوتات ذات الجهاز العصبي الرقمي تساؤلات أخلاقية واجتماعية هامة. فإذا أصبحت الروبوتات قادرة بشكل متزايد على التعلم الذاتي واتخاذ القرارات، فكيف ينبغي لنا التعامل معها؟ وما هو الوضع الأخلاقي الذي يجب أن نمنحه لها؟
يدرك فيكتور لوثمان هذه التساؤلات، ويؤكد على ضرورة دراسة الآثار الأخلاقية لهذه التقنية منذ البداية. يقول: "نحن بحاجة إلى قواعد وإرشادات في هذا الشأن. وسيسعدني أن نناقش هذا الأمر مع ألمع العقول في العالم، وأن نساهم في وضع رؤية لهذا العالم"
قد يكون لتطوير الروبوتات ذات النظام العصبي الرقمي آثارٌ بالغة الأهمية على عالم العمل. فمع ازدياد قدرة الروبوتات على إنجاز المهام المعقدة والتكيف مع الظروف الجديدة، يُمكن نشرها في مجالاتٍ أوسع. وهذا بدوره قد يُحدث تغييرات في بيئة العمل، ولكنه سيفتح آفاقًا جديدة للتعاون بين الإنسان والآلة.
هل تشبيه ذلك بفيلم Blade Runner: هل يتحول الخيال العلمي إلى حقيقة؟
تُذكّرنا رؤية فيكتور لوثمان لخلق عالم مليء بالكائنات الرقمية بسيناريوهات الخيال العلمي، كتلك التي ظهرت في فيلم "بليد رانر". في هذا الفيلم، توجد كائنات مُستنسخة - كائنات اصطناعية لا يمكن تمييزها تقريبًا عن البشر، وتمتلك أفكارها ومشاعرها الخاصة. ورغم أننا ما زلنا بعيدين عن مثل هذه السيناريوهات، فإن تطوير روبوتات ذات جهاز عصبي رقمي يثير تساؤلات مماثلة: ما الذي يُشكّل الكائن الحي؟ وما هي المكانة الأخلاقية التي يجب أن نمنحها للكائنات الاصطناعية؟
لا تُعدّ أوجه التشابه مع فيلم "بليد رانر" محض صدفة. يتناول الفيلم المخاطر والشكوك والغموض الأخلاقي المرتبط بصناعة الذكاء الاصطناعي المتقدم. وتُصوّر التفاعلات بين البشر والروبوتات المتطورة، أو ما يُعرف بالنسخ، عالماً تتلاشى فيه الحدود بين البشر "الحقيقيين" و"الاصطناعيين" بشكل لا ينفصم.
رغم أننا ما زلنا بعيدين عن عالم تمتلك فيه الروبوتات وعياً وتكاد لا تُفرّق عن البشر، فإن تقنيات مثل النظام العصبي الرقمي لشركة IntuiCell قد تُمثّل خطوة في هذا الاتجاه. فالقدرة على التعلّم من خلال التجربة والتكيّف مع المواقف الجديدة تُعدّ جانباً أساسياً مما نعتبره ذكاءً.
التنفيذ التقني: من الفكرة إلى الواقع
إن تطوير نظام عصبي رقمي ليس بالأمر الهين، فهو يتطلب فهمًا عميقًا لكل من علم الأحياء العصبي وعلوم الحاسوب. وقد تصدت شركة IntuiCell لهذا التحدي وطورت نظامًا يترجم المبادئ الأساسية للجهاز العصبي البيولوجي إلى برمجيات.
يعتمد النظام العصبي الرقمي للونا على شبكة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تتواصل فيما بينها وتعالج المعلومات. مع ذلك، فإن هذه الخلايا ليست مجرد نماذج رياضية كتلك المستخدمة في الشبكات العصبية التقليدية، بل صُممت بناءً على فهمٍ لعلم وظائف الأعصاب، وهي قادرة على تحديد الأولويات واتخاذ القرارات بشكل مستقل.
يُعدّ أسلوب معالجة بيانات المستشعرات أحد الجوانب الرئيسية للنظام. فبدلاً من مجرد معالجة هذه البيانات والتفاعل بطريقة مُبرمجة مسبقاً، يستخدمها النظام لفهم بيئته وجسمه. وهذا ما يسمح لـ"لونا" بالتعلم من خلال التجربة والخطأ كيفية التنقل في محيطها.
يمثل دمج القشرة الدماغية الرقمية تحديًا إضافيًا. يهدف هذا إلى تمكين لونا من فهم النوايا والسياق، وهي قدرة تتجاوز بكثير مجرد ردود الفعل التلقائية. يتطلب تطوير مثل هذا النظام فهمًا عميقًا لكيفية عمل الدماغ وكيفية معالجته للمعلومات واتخاذه للقرارات.
الطريق إلى المستقبل: التحديات والفرص
لا يزال تطوير الروبوتات ذات النظام العصبي الرقمي في مراحله الأولى، وتواجه العديد من التحديات. أحد أكبر هذه التحديات هو توسيع نطاق النظام. فبينما يعمل روبوت لونا بشبكة من بضع مئات من الخلايا العصبية الرقمية، يحتوي الدماغ البشري على مليارات الخلايا العصبية. لذا، فإن توسيع نطاق النظام إلى حجم يسمح بسلوكيات أكثر تعقيدًا يمثل تحديًا هندسيًا كبيرًا.
يتمثل تحدٍ آخر في دمج النظام في منصات الروبوتات المختلفة. تهدف شركة IntuiCell إلى دمج تقنيتها في روبوتات من شركات راسخة، الأمر الذي يتطلب تعاونًا وثيقًا وتكييفًا مع منصات الأجهزة المختلفة.
رغم هذه التحديات، تُتيح تقنية IntuiCell فرصًا هائلة. فقدرتها على التعلم من التجارب والتكيف مع المواقف الجديدة قد تُمكّن الروبوتات من العمل في بيئات يصعب التنبؤ بها بالنسبة للروبوتات التقليدية. وهذا من شأنه أن يفتح آفاقًا جديدة للتطبيقات ويُغير جذريًا طريقة تفاعلنا مع الروبوتات.
الخلاصة: عصر جديد في مجال الروبوتات
تقف شركة IntuiCell السويدية الناشئة على أعتاب حقبة جديدة في عالم الروبوتات. فبفضل نظامها العصبي الرقمي ودماغها الافتراضي، يُمكنها تغيير طريقة تعلم الروبوتات وتفاعلها مع بيئتها تغييراً جذرياً. إن القدرة على التعلم من خلال التجربة والتكيف مع المواقف الجديدة قد تُمكّن الروبوتات من العمل في بيئات يصعب على الروبوتات التقليدية التنبؤ بها.
قد تبدو رؤية فيكتور لوثمان لخلق عالم مليء بالكائنات الرقمية ضربًا من الخيال العلمي اليوم. لكن مع كل تقدم في تطوير الجهاز العصبي الرقمي، تقترب هذه الرؤية خطوةً نحو الواقع. في عالم تزداد فيه قدرة الروبوتات على التعلم الذاتي واتخاذ القرارات، سنضطر إلى مواجهة أسئلة أخلاقية واجتماعية جديدة.
لا يزال تطوير الروبوتات ذات النظام العصبي الرقمي في مراحله الأولى، وتواجه العديد من التحديات. ومع ذلك، توفر تقنية IntuiCell فرصًا هائلة، وقد تمهد الطريق لجيل جديد من الروبوتات التي لا تقتصر على كونها مبرمجة فحسب، بل قادرة أيضًا على التعلم والتكيف، تمامًا مثل البشر والحيوانات.
في السنوات القادمة، من المرجح أن نشهد مزيدًا من التقدم في هذا المجال. ومع كل خطوة نحو عالم تستطيع فيه الروبوتات التعلم من خلال التجربة، سيتعين علينا أيضًا أن نتناول مسألة معنى أن يكون المرء كائنًا حيًا، وما هو المكان الذي ينبغي أن تشغله هذه الكائنات الاصطناعية الجديدة في مجتمعنا.
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة أعمالنا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: مراسلات بلغتك الأم!
Konrad Wolfenstein
يسعدني أنا وفريقي أن نكون متاحين لكم بصفتنا مستشاركم الشخصي.
يمكنكم التواصل معي عبر ملء نموذج الاتصال هنا wolfenstein@xpert.digital:أو الاتصال بي مباشرةً على الرقم +49 7348 4088 965. عنوان بريدي الإلكتروني هو
أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
