استخدام نماذج ذكاء اصطناعي متعددة لمساعدة الروبوتات في تنفيذ خطط معقدة بشكل أكثر شفافية

منصة الذكاء الاصطناعي – متابعات

تمكن فريق مختبر MIT للذكاء الاصطناعي غير المحتمل، وهو فرع ضمن مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في MIT، الروبوتات من تنفيذ خطط معقدة بشكل متفوق وشفاف من خلال استخدام نماذج ذكاء اصطناعي متعددة. يعتمد هذا التقدم على إطار عمل جديد يسمى “نماذج الأساس التكويني للتخطيط التسلسلي الهرمي” (HiP)، والذي يطور خططًا مفصلة وقابلة للتنفيذ باستخدام خبرات ثلاثة نماذج أساسية مختلفة. تم تدريب هذه النماذج الأساسية على كميات ضخمة من البيانات لتطبيقات متنوعة، مثل إنشاء الصور وترجمة النصوص والروبوتات.

بدلاً من الاعتماد على نماذج أحادية الوسائط التي تتطلب بيانات مقترنة بين الرؤية واللغة والحركة، يُستخدم نموذج HiP ثلاثة نماذج أساسية مختلفة تم تدريبها على وسائط بيانات مختلفة. يقوم كل نموذج أساسي بالتقاط جزء مختلف من عملية اتخاذ القرار، ثم يتعاونون معًا عندما يحين الوقت لاتخاذ القرارات. يساهم نموذج HiP في تبسيط العملية وجعلها أكثر شفافية، كما أنه يُزيل الحاجة إلى الوصول إلى بيانات مقترنة بشكل معقد وصعب الحصول عليها.

يعتقد الفريق أن هذا النظام يستطيع مساعدة الروبوتات على أداء مهام المنزل، مثل وضع كتاب في الرف أو وضع وعاء في غسالة الأطباق. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنموذج HiP أن يساعد في المهام الإنشائية والتصنيعية المتعددة الخطوات، مثل تكديس وترتيب مواد مختلفة بتسلسلات محددة.

هذا المحتوى تم بمعرفة وحدة الذكاء الاصطناعي.