في عالم الذكاء الاصطناعي، تظل حاجة الروبوتات للتعلم الفعّال والسريع من أكبر التحديات التي تواجه الباحثين. وكشفت دراسة جديدة عن نظام مبتكر يسمى 'Steertuning' يساعد الروبوتات على تعلم مهام جديدة في بيئات مختلفة باستخدام فقط 5 مقاطع فيديو لأداء المهام من قبل البشر.

يتكون 'Steertuning' من جزئين رئيسيين:
(1) التدريب المسبق لنموذج انتشار (diffusion policy) يحتوي على 400 مليون معلمة، مُدرّب على مجموعة بيانات غنية تحتوي على 100 ساعة من التفاعلات البشرية المعبّرة عن السلوكيات، مما يجعل النظام متيناً ضد اختلافات الخلفية.

(2) عند الحصول على 5 عروض لمهمة جديدة، يتم تعديل النموذج في غضون دقيقتين فقط باستعمال 2000 تحديث تدريبي، مما يمكن النظام من اتخاذ قرارات دقيقة في بيئات جديدة. حتى الآن، حقق 'Steertuning' معدل نجاح يبلغ 71% عبر 12 مهمة في 12 بيئة جديدة، تزخر بالتنوع من مختبرات إلى مطابخ في منازل متطورة.

لم يعد يتطلب الأمر وقتاً طويلاً لجمع البيانات وتوظيف الروبوتات؛ فقد أصبح بوسعهما إتمام العملية برمتها في أقل من 5 دقائق. ولقد تم تقديم كافة البيانات والنماذج البرمجية ومقاطع فيديو الروبوت على موقعنا: Steertuning Site.

إنه لوقت مثير للذكاء الاصطناعي وابتكارات الروبوتات، فما رأيكم في هذه التقنية الجديدة؟ شاركونا بصوتكم في التعليقات!