أولمبيا اليونانية تعلن تأخر الروبوتات في مواكبة الذكاء الاصطناعي

شهدت مدينة أولمبيا في اليونان مؤخرًا انطلاق أولمبياد دولية للروبوتات البشرية، حيث تنافست الآلات الذكية في مباريات مثيرة منها الملاكمة وكرة القدم خلال فعاليات استمرت بين 29 أغسطس و2 سبتمبر، وقد نظمت هذا الحدث شركتا Acumino وEndeavor، ليجمع أبرز قادة صناعة التكنولوجيا مع روبوتات أظهرت إمكانياتها المتعددة، ورغم تزايد شعبية الروبوتات الشبيهة بالبشر في محاكاة الأفعال الإنسانية، إلا أنها لا تزال بعيدة عن القدرة على إنجاز الأعمال المنزلية البسيطة مثل غسل الأطباق أو ترتيب الخزائن.

هذه الفجوة التكنولوجية تفتح المجال لإجراء مقارنات مع الذكاء الاصطناعي الذي شهد تطورًا ملحوظًا العام الماضي مع إطلاق تطبيقات مثل ChatGPT، بينما تبقى الروبوتات في حالة تأخر ملحوظ من حيث التعلم من البيانات، وهذا ما أشار إليه تقرير من موقع interesting engineering.

الأكاديمي اليوناني ميناس لياروكابيس، أحد منظمي الأولمبياد، أعرب عن تفاؤله بشأن مستقبل الروبوتات قائلًا: “البشر سيتوجهون أولًا إلى الفضاء، ثم إلى المنازل، ودخول الروبوتات إلى المنازل سيستغرق أكثر من عشر سنوات”، وأوضح أن الكفاءة في إنجاز المهام هي الأساس وليس مجرد تقديم روبوتات جذابة الشكل.

تظهر الفجوة بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات بوضوح، حيث تعتمد أدوات الذكاء الاصطناعي على بيانات ضخمة متاحة للتدريب، في حين تفتقر الروبوتات إلى نفس الكم من المعلومات، وقدّر بعض الخبراء أن الروبوتات متأخرة بما يعادل 100 ألف عام من التعلم مقارنة بالذكاء الاصطناعي، ولتجاوز هذه العقبة، اقترح الأستاذ كين غولدبيرغ من جامعة كاليفورنيا أن تجمع الروبوتات بيانات من خلال الانخراط في مهام عملية مثل فرز الطرود أو قيادة سيارات الأجرة.

في سياق متصل، كشف هون وينج تشونج، الرئيس التنفيذي لشركة كورتيكال لابز، عن مشروع مبتكر لتطوير دماغ حاسوبي بيولوجي يعتمد على خلايا دماغية حقيقية مُنمّاة على شرائح إلكترونية، مما يعزز قدرة النظام على التعلم بسرعة أكبر والاستجابة بمرونة، وهكذا يفتح هذا المشروع الطريق نحو روبوتات تتمتع بقدرات تفكير تتماشى مع البشر.

خلال فعاليات الأولمبياد، اختار المنظمون مسابقات واقعية تسلط الضوء على قدرات الروبوتات بشكل عملي، حيث تم استبعاد مسابقات تعقيدها تقني مثل رمي القرص أو القفز العالي، وجرى التركيز على تحديات قابلة للتنفيذ تتيح قياس التقدم الفعلي، ومع ذلك، تظل هذه القيود تذكيرًا واضحًا بأهمية تسريع عملية التعلم الآلي للروبوتات البشرية لكي تتمكن يومًا ما من مواكبة التطور السريع لبرامج وأدوات الذكاء الاصطناعي.