ماذا يمكن أن يتعلم الذكاء الاصطناعي من الكلاب؟
حسب مجموعة من الباحثين من جامعة Washington ومعهد Allen للذكاء الاصطناعي فإن الإجابة هي: الكثير من الأشياء!
قام هؤلاء الباحثون مؤخراً بتدريب الشبكات العصبية لتفسير سلوك الكلاب وتوقعها، ويقولون أن نتائجهم تظهر أن الحيوانات يمكن أن توفر مصدراً جديداً لبيانات التدريب لأنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تلك المستخدمة للسيطرة على الروبوتات.
لتدريب الذكاء الاصطناعي على التفكير كالكلاب، احتاج الباحثون أولاً إلى البيانات، حيث تم جمع البيانات على شكل أشرطة فيديو ومعلومات الحركة التي تم التقاطها من كلب واحد من سلسلة الملموت الألاسكي ويدعى Kelp.
تم أخذ ما مجموعه 380 مقطع فيديو قصير من كاميرا GoPro مثبتة على رأس الكلب، إلى جانب بيانات الحركة التي تم جمعها من أجهزة الاستشعار الموجودة على ساقيه وجسمه.
حيث كان يتم تسجيل حركات Kelp بنفس الطريقة التي تستخدم بها هوليوود تقنية التقاط الحركة لتسجيل حركة الممثلين الذين يلعبون أدواراً لشخصيات خيالية أو وحوش.
وكان تسجيل الحركة لهذا الكلب مستمراً وهو يمارس حياته اليومية في المشي واللعب والذهاب إلى الحديقة.
حلل الباحثون سلوك Kelp باستخدام التعلم العميق، وهو تقنية ذكاء اصطناعي يمكن استخدامها لتحليل الأنماط المختلفة من البيانات.
وفي هذه الحالة فهذا يعني مطابقة بيانات الحركة لأطراف Kelp والبيانات المرئية من GoPro مع أنشطة الكلب المختلفة.
بحيث يمكن للشبكة العصبية الناتجة التي تم تدريبها على هذه المعلومات أن تتنبأ بما يمكن أن يفعله الكلب في مواقف معينة، على سبيل المثال إذا رأى شخصاً يرمي كرة فإنه سيعرف أن رد فعل الكلب سيكون الجري وراء الكرة لالتقاطها.
أوضحت الكاتبة Kiana Ehsani أن القدرة التنبؤية لنظام الذكاء الاصطناعي كانت دقيقة للغاية، ولكن فقط في فترات قصيرة.
من المعروف أن الكلاب تبرهن بوضوح على الذكاء المرئي، فهي تتعرف على الطعام والعقبات التي أمامها وغير ذلك من الأجسام والبشر والحيوانات، فهل تُظهر الشبكة العصبية المدربة على التصرف نفس الذكاء مثل الكلاب؟
اتضح أن الإجابة هي نعم، لكن في قدرة محدودة للغاية، حيث قام الباحثون بتطبيق اختبارين على الشبكة العصبية، وطلبوا منها تحديد المشاهد المختلفة.
حيث تمكنت الشبكة العصبية من إكمال هذه المهام بدقة متناهية باستخدام البيانات الأساسية التي كانت تمتلكها لحركات الكلاب ومكان وجودها.
إن البرنامج الذي تم ابتكاره لا يمثل بأي حال من الأحوال نموذجاً لدماغ الكلب أو وعيه، وإنما ما يفعله هو تعلّم بعض القواعد الأساسية للغاية من مجموعة محدودة من البيانات.
ولكن يبدو أن هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها التعلم من كلب، حيث يمكن أن تكون الحيوانات مصدراً مفيداً لبيانات التدريب.
ما زال البحث في بدايته وهو مجرد عرض بسيط لكيفية التعلم من الحيوانات، وهناك حاجة إلى المزيد من العمل قبل أن يكون هذا النموذج مثمراً ومفيداً في التطبيق العملي.
