اللغوياتروبوتات

الروبوتات يمكنها الآن فهم ما تقوله لاتباع الأوامر

بقلم:    كريس ستوكل-ووكر

ترجمة: مي بورسلي

إن إخبار الروبوت إلى أين يذهب دون الحاجة إلى التحدث مثل الروبوت – أي ما يسمى باستخدام أوامر اللغة الطبيعية – صار الآن أسهل كثيرًا، بفضل نمذجة Model جديدة تعتمد على الكيفية التي يتحدث بها الناس بالفعل عند إعطاء التوجيهات. حاليًا، تستخدم العديدُ من الروبوتات طريقةَ التحديدِ المتزامنِ ورسمِ الخرائط Simultaneous localization and mapping (اختصارا: التقنية SLAM) لمعرفة مكان وجودها في مكان معين. ويتعين عليها تتبع موقعها على الخريطة بالتزامن، مع تحديث معرفتها بما يحيط بها باستمرار.

ويقول جيسون كورسو Jason Corso من جامعة ميشيغان University of Michigan: “إن التقنية SLAM قوية ورائعة… التحدي الذي يواجه البشر للتفاعل مع الآلات المعتمدة على التقنية SLAM هو أننا بحاجة إلى التفكير في طريقة الروبوت. إنه حقًا جامد وعلينا التكيف مع الروبوتات. فالهدف هو عكس ذلك وجعل الروبوت يتكيف مع لغة الإنسان”.

وكورسو وزملاؤه قد وجهوا روبوتا حول متاهة مساحتها 2.5 × 2 متر شكلوها في 116 طريقة مختلفة. وكان لديهم شخص واحد، السائق، يتحكم عن بعد في الروبوت دون أن يتمكن من رؤية المتاهة. وشخص آخر، الملاّح، في غرفة أخرى يعطيهم التوجيهات حول كيفية الخروج من المتاهة باستخدام الدردشة عبر الإنترنت.

وأثناء تحرك الروبوت ترجمت نمذجة معالجة اللغة الطبيعية الأوامر التي أرسلها الملاح إلى السائق. وبمجرد تطوير قائمة العبارات المستخدمة، فقد كانت النمذجة التي ترجمة الأوامر قد تدربت في محاكاة Simulation- لم يتمكن الفريق من اختبار ذلك في المختبر، بسبب إجراءات التصدي للفيروس التاجي Coronavirus. وتعلمت النمذجة  اتباع أوامر النص العادي.

ويقول شورجو بانيرجي Shurjo Banerjee من جامعة متشيغان: “لقد جمعنا قدرًا هائلاً من البيانات حول أنظمة روبوتية حقيقية مع مدخلات بشرية حقيقية… هذه بيانات نريد أن يطلع عليها مجال الروبوتيات ككل”.

ويقول ويليام وانغ William Wang من جامعة كاليفورنيا University of California في سانتا باربرا، إنها خطوة مهمة. “اللغة هي الإطار الطبيعي للتواصل مع الروبوتات”، ويقول إن هذا العمل يضيف إلى الأبحاث السابقة في هذا المجال عن طريق اختبار أوامر اللغة الطبيعية في بيئة مادية وإنشاء “مجموعة بيانات حوار الروبوت” التي يمكن استخدامها في إعدادات أخرى.

ويأمل وانغ بإمكانية استخدام النتائج الواردة في هذه الورقة البحثية لتحسين استخدام الروبوتات في مواقف الحياة الواقعية، مثل الإغاثة في حالات الكوارث ودعم الرعاية الصحية والمساعدة في المنزل.

تسوق لمجلتك المفضلة بأمان
المصدر
arXiv
اظهر المزيد

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى