الدماغ أولاً ثم الفطائر: مختبر «DAMO Academy» التابع لعلي بابا يطوّر ذكاء الروبوتات

# الدماغ أولاً ثم الفطائر: مختبر «DAMO Academy» التابع لعلي بابا يطوّر ذكاء الروبوتات

تخيّلوا هذا المشهد: روبوت يقف في المطبخ أمام وعاء من العجين وكومة من مكوّنات الفطائر المحشوة (البيلميني). أذرعه لا تشوبها شائبة، فهي قادرة على التقاط عملة معدنية وعقد عقدة وتشكيل قطعة معقدة الشكل. لكنه يقف منتظراً التعليمات. فالمشكلة الرئيسية في الروبوتات الحديثة ليست في يدي الآلة على الإطلاق، بل في «رأسها». هذه هي الحقيقة التي أوصلها تقرير حديث أصدرته Alibaba DAMO Academy، الذراع البحثية للعملاق الصيني. وهذه الحقيقة البسيطة تغيّر نهج القطاع بأكمله في تطوير الروبوتات المنزلية.

لسنوات طويلة ركّز مهندسو الروبوتات على الميكانيكا. كم عدد المحاور في الذراع؟ ما دقة التموضع؟ ما سرعة حركة الطرف؟ هذه أسئلة مشروعة لكنها ناقصة. وتصرّ Alibaba DAMO Academy اليوم على أولوية تبدو ثورية تحديداً لأنها بديهية: على الروبوت أن يفهم ما يفعله. فالنماذج اللغوية متعددة الوسائط تصبح الجبهة الجديدة في الروبوتات. وهي ليست مجرد أنظمة للتعرّف على الصور، بل «أدمغة» متكاملة قادرة على دمج الرؤية واللمس والتخطيط عالي المستوى في منظومة إدراكية واحدة.

جوهر التحدي أن إعداد الفطائر المحشوة مهمة تبدو بسيطة على السطح، لكنها معقدة للغاية في الواقع. فعلى الروبوت أن يقدّر قوام العجين، ويحدد متى يصبح جاهزاً، ويقسّمه إلى حصص، ويفرد كل حصة، ويضع الحشوة، ويشكّل القطعة بالشكل الصحيح. لكن الأهم أن يتكيّف الروبوت. فالعجين يتصرف بشكل مختلف في ظروف مختلفة، والمكوّنات تتباين. أما الإنسان فيتعامل مع هذا التباين بالفطرة، معتمداً على خبرته الحياتية وقدرته على إعادة تقييم الموقف بسرعة. في المقابل يحتاج الروبوت إلى خوارزميات لاتخاذ القرار تتيح له الاستجابة للظروف غير المتوقعة دون أن يتوقف عن العمل تماماً.

ويركّز باحثو DAMO Academy تحديداً على طبقة التجريد هذه. فالأمر يتعلق بتطوير خوارزميات تحوّل الأوامر عالية المستوى إلى تسلسل من الإجراءات. من الناحية التقنية، يعني ذلك العمل على شبكات عصبية متعددة الوسائط تعالج في آن واحد المعلومات البصرية، وبيانات القوة والضغط الواردة من المستشعرات، ومعلومات عن موضع الأطراف في الفضاء، والخبرة السابقة في تنفيذ عمليات مماثلة. وهذا النهج المتكامل وحده هو ما يمكّن الآلة من اتخاذ خيارات حقيقية في ظل عدم اليقين، بدلاً من الاكتفاء بإعادة إنتاج حركات محفوظة.

والأهمية العملية لهذا التقدم كبيرة. فالروبوتات المنزلية لا تزال نادرة تحديداً لأنها لا تتعامل بنجاح مع المهام غير المنظمة. تعمل الأذرع الصناعية بكفاءة على خطوط الإنتاج حيث كل شيء متوقع. لكن في المنزل؟ في المنزل كل شيء أكثر تعقيداً. نحتاج إلى آلة تفهم السياق، وتستطيع الارتجال، وقادرة على التعلّم أثناء العمل. وتشير DAMO Academy إلى الاتجاه الصحيح: توجيه الموارد لا إلى تحسين العتاد بقدر ما هو إلى تطوير البرمجيات، وبخاصة أنظمة التحكم الذكية.

وهذا يعني أن الطريق إلى روبوت خادم منزلي سيكون أطول مما توقّعه المتفائلون بالتكنولوجيا قبل خمس سنوات. لكن هذا التقييم الصريح تحديداً بالغ الأهمية للقطاع. فبدلاً من السعي وراء المستحيل، تقترح Alibaba DAMO Academy خريطة طريق واقعية. نطوّر الدماغ أولاً. وعندما تُحل هذه المهمة بدرجة كافية من الجودة، ستنجح الفطائر فعلاً.