الأشخاص والحيوانات عند الحركة سريعة نسبيًا ، مع تجنب العوائق في الانعكاس تقريبًا. بالإضافة إلى ذلك ، إذا لم يتمكن الشخص من التغلب على الفور على مشكلة أخرى في طريقه - على سبيل المثال ، افتح بابًا بمقبض غير عادي ، ثم في بضع ثوانٍ أو دقائق من المداولات يتم حل المشكلة والباب ، كقاعدة عامة ، يتأقلم. في المرة القادمة ، لن يكون هذا القلم مشكلة. هذا ، بالطبع ، لا يتعلق فقط بالأبواب والمقابض ، ولكن حول حل هذه المواقف بشكل عام.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للأشخاص (وكذلك بعض الحيوانات) التنبؤ بنوع العائق الذي سيظهر في الثواني القليلة القادمة أو حتى الدقائق. عند رؤية كشك مع الصحف في طريقه ، يدرك الشخص أنه بعد 10-20 ثانية يجب أن يكون محاطًا بدائرة. مع الروبوتات (بما في ذلك المركبات بدون طيار والمركبات الطائرة) كل شيء أكثر تعقيدًا. لكي يتمكنوا من حل مشاكلهم بأنفسهم ، يحتاجون إلى التدريب. تعالج Microsoft ، من بين منظمات أخرى ، هذه المشكلة وتحرز بعض التقدم.
الآن ، يقوم مطورو Microsoft
بإنشاء مجموعة من الأدوات التي ستساعد الباحثين والمطورين الخارجيين على تدريب واختبار الروبوتات الخاصة بهم. النسخة التجريبية من النظام الأساسي للبرنامج
متاحة للجمهور على GitHub بموجب ترخيص مفتوح المصدر.
كل هذا هو جزء من مشروع البحث
منصة المعلوماتية الجوية والروبوتات (AirSim). كجزء من المشروع ، يقوم باحثو Microsoft بتطوير برنامج يعمل كأساس للإنشاء السريع لتطبيقات الطرف الثالث لإدارة الطائرات بدون طيار وغيرها من الأدوات. أيضا ، باستخدام هذا النظام ، يمكنك تدريب مختلف الأجهزة التي تدعم التعلم الذاتي.
يأمل اشيش كابور ، رئيس المشروع ، في أن يصبح عمل فريقه حافزًا للتقدم في مجال "الأجهزة الذكية" ، بما في ذلك الروبوتات وأنظمة توصيل البضائع وجميع الأجهزة الآلية الأخرى. الهدف من المشروع هو إنشاء أنظمة يمكن أن تعمل في العالم الحقيقي. هذا هو الفرق بين مشروع Microsoft ومشاريع المنظمات الأخرى ، حيث يتمثل الهدف في تدريب الذكاء الاصطناعي للتحكم في الروبوتات في بيئة اصطناعية مع قواعد محددة بوضوح. مثال على ذلك ألعاب اللوح.
ويقول: "هذه هي الخطوة التالية في تطوير الذكاء الاصطناعي ، ونحن نفكر في أنظمة للعالم الحقيقي".
ومن الأمثلة على ذلك الحالة التي تحتاج فيها طائرة بدون طيار إلى "تفسير" الفرق بين الظل والجدار. يبدو الأمر بسيطًا ، ولكن في الواقع ، إذا بدأ المروحيون في "فهم" هذا الاختلاف ، فسوف يتوقفون عن اختراق العقبات. أو ، على أي حال ، فإن عدد الحوادث سينخفض بشكل كبير.
من المثير للاهتمام أن الشركة تقدم التدريب في عالم افتراضي يحاكي العالم الحقيقي. في السابق ، لم يكن هذا ممكنًا بسبب قيود الأجهزة ، ولكن الآن ، بفضل محولات الرسومات القوية والمكونات الأخرى لأنظمة الكمبيوتر ، يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على الطيران بطائرة بدون طيار في بيئة رسومية تنسخ ، على سبيل المثال ، غابة أو مستوطنة.
يمكن تسمية الجانب الإيجابي لطريقة التدريب هذه بالقدرة على تغيير ظروف العالم الافتراضي: الوقت من اليوم ، والظروف الجوية ، والإغاثة. ميزة أخرى هي عمل الذكاء الاصطناعي بطائرات بدون طيار افتراضية وليست حقيقية. وهذا يوفر التكلفة ، حيث لا توجد حاجة لطائرات بدون طيار في مثل هذه الاختبارات ، لا توجد حوادث مع الحاجة إلى شراء أجهزة جديدة. بالإضافة إلى ذلك ، ليست هناك حاجة للذهاب إلى الخارج أو تغيير البطاريات أو شحن طائرة بدون طيار. إذا كان الطقس سيئًا ، فلا يمكنك اختبار مروحية في العالم الحقيقي. وفي العالم الافتراضي ، يكون الطقس دائمًا ما يحتاجه المطور. يتم تقليل ضياع الوقت.
شيتال شاه (شيتال شاه) ، المطور الرئيسي للمحاكاة ، يجادل بأن تدريب الذكاء الاصطناعي لا يمكن تحقيقه إلا إذا قمت بإنشاء رسومات عالية الجودة مع تفاصيل واضحة عن البيئة.
بالإضافة إلى المحاكي ، تتضمن منصة Microsoft مكتبة برمجية تسهل على المطور كتابة التعليمات البرمجية الخاصة به للطائرات بدون طيار لأشهر مطوري الطائرات بدون طيار: DJI و MavLink. عادة ، يتعين على المطورين قضاء الكثير من الوقت في تحليل واجهة برمجة التطبيقات عند كتابة التعليمات البرمجية لمنصة أجهزة معينة. ربما ستضيف مايكروسوفت في المستقبل القريب طائرات بدون طيار من الشركات المصنعة الأخرى.
وفقًا لممثلي Microsoft ، تسمح لك AirSim بتدريب الذكاء الاصطناعي على توقع ظهور العوائق ، كما هو موضح أعلاه. يعد ذلك ضروريًا إذا كان الشخص يريد توجيه الذكاء الاصطناعي لقيادة المركبات والمروحيات وأنواع أخرى من الأجهزة.
يعمل موظفو Microsoft على نظامهم الأساسي منذ أقل من عام. لكن قبل ذلك ، شاركوا في مشاريع أخرى. تعامل بعض الخبراء مع رؤية الكمبيوتر ، والبعض الآخر بالذكاء الاصطناعي أو الروبوتات. من خلال الجمع بين جميع خبرة أعضاء الفريق معًا ، حصلت Microsoft على تطور واعد جديد.
يخطط أعضاء الفريق الآن لإنشاء وكلاء AI يمكنهم التعاون معًا ، بدلاً من التنافس. بالمناسبة ، قسم Google ، DeepMind ،
يتعامل أيضًا
مع نفس المشكلة. في السابق ، أجرت هذه الوحدة تحليلاً مفصلاً للحالات التي لا يتنافس فيها وكلاء الذكاء الاصطناعي ، ولكنهم يعملون معًا لتحقيق نفس الهدف. وجد الخبراء أن سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي يتغير وفقًا لظروف وقيود بيئتهم. إذا كانت القواعد تنطوي على فوائد في حالة السلوك العدواني ، فسيصبح الذكاء الاصطناعي أكثر عدوانية. خلاف ذلك ، سيصبح الذكاء الاصطناعي أكثر فأكثر يميل إلى التعاون مع شريك أو شركاء.
أما بالنسبة لمايكروسوفت ، تأمل الشركة أن تسمح منصة التدريب الجديدة الخاصة بالذكاء الاصطناعي للصناعة بأكملها بالنمو بوتيرة أسرع. بالإضافة إلى ذلك ، تعتقد الشركة أنه من الضروري البدء في توحيد عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال تقديم معايير وقواعد تصف سلوك هؤلاء الوكلاء في العالم الحقيقي.