تقنيات حديثة تُطور صناعة السيارات ذاتية القيادة

أحدثها روبوتات الدردشة الذكية

تجربة عملية لاختبار روبوت الدردشة في السيارات ذاتية القيادة (جامعة بوردو)
تجربة عملية لاختبار روبوت الدردشة في السيارات ذاتية القيادة (جامعة بوردو)
TT

تقنيات حديثة تُطور صناعة السيارات ذاتية القيادة

تجربة عملية لاختبار روبوت الدردشة في السيارات ذاتية القيادة (جامعة بوردو)
تجربة عملية لاختبار روبوت الدردشة في السيارات ذاتية القيادة (جامعة بوردو)

تتطور صناعة السيارات ذاتية القيادة بسرعة، مدفوعة بعدة تقنيات حديثة في مقدمتها الذكاء الاصطناعي الذي يتيح للسيارات تحليل البيانات واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، بالإضافة لأجهزة الاستشعار المتطورة مثل الرادارات والكاميرات التي تساعد في اكتشاف العقبات وتحديد المسارات والتعامل مع حركة المرور، وتجنب العوائق.

كما تساهم أنظمة الملاحة الذكية في تحسين تجربة القيادة، حيث توفر توجيهات دقيقة وتحديثات حية حول حركة المرور. بالإضافة إلى ذلك، تسهم تقنيات الاتصال المتطور في تعزيز التواصل بين السيارات والبنية التحتية، ما يزيد من تحسين السلامة على الطرق، وتقليل الحوادث الناتجة عن الخطأ البشري، وتقديم حلول نقل أكثر كفاءة وراحة.

التجربة أثبتت قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على تعزيز أداء السيارات ذاتية القيادة (جامعة بوردو)

روبوتات الدردشة

وبعدما اقتحمت تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل روبوت الدردشة الشهير «تشات جي بي تي»، العديد من المجالات، جاء الدور على السيارات ذاتية القيادة.

تخيل أنك تقول لسيارتك: «أنا في عجلة من أمري»، فتقوم السيارة تلقائياً باختيار الطريق الأسرع للوصول إلى وجهتك. ووجد مهندسو جامعة بوردو الفرنسية أن السيارة ذاتية القيادة يمكنها تنفيذ ذلك بمساعدة «تشات جي بي تي» أو روبوتات الدردشة الأخرى، وذلك بعد إجراء تجربة عملية.

وأوضح الباحثون أن دراستهم، التي عُرضت في 25 سبتمبر (أيلول) 2024، أمام المؤتمر الدولي السابع والعشرين لأنظمة النقل الذكية (IEEE) في كندا، تُعد من بين أولى التجارب التي تختبر قدرة السيارات ذاتية القيادة على تفسير الأوامر الصوتية البشرية وتنفيذها بدقة. وتعتمد هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية وتتعلم بمرور الوقت، ما يجعلها قادرة على الاستجابة للأوامر بشكل أكثر إنسانية مقارنة بأنظمة التحكم التقليدية.

شملت التجارب أوامر مباشرة مثل «قُدْ بسرعة أكبر»، وأخرى غير مباشرة مثل «أشعرُ بالغثيان»، مع تزويد النماذج بالمعايير اللازمة، مثل قواعد المرور وحالة الطرق وأجهزة الاستشعار الخاصة بالسيارة. وأثبتت التجارب أن هذه النماذج تُحسّن استجابة السيارة، ما يجعل تجربة القيادة أكثر راحة.

وأوضح الباحثون أن الأنظمة التقليدية في السيارات تتطلب الضغط على أزرار أو استخدام نظام التعرف على الصوت الذي يحتاج إلى دقة في الكلام، بينما تتميز النماذج اللغوية الكبيرة بقدرتها على فهم الأوامر الصوتية البشرية بصورة أكثر دقة.

تحديات الاستجابة السريعة والهلوسة

الدكتور ران وانغ، الأستاذ المساعد في كلية الهندسة بجامعة بوردو والباحث الرئيسي للدراسة، يرى أن التجارب أثبتت قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على تعزيز أداء السيارات ذاتية القيادة، لكن لا تزال هناك تحديات تحتاج إلى معالجة.

وأضاف لـ«الشرق الأوسط» أن دمج روبوتات الدردشة بالكامل في المركبات ذاتية القيادة يتطلب تحسينات ضرورية، أبرزها تقليل زمن الاستجابة للأوامر إلى أقل من 1.6 ثانية لضمان التصرف السريع في الحالات الطارئة، ومعالجة مشكلة «الهلاوس» التي قد تؤدي إلى تفسير الأوامر بشكل خاطئ، مما يشكل تهديداً للسلامة، إلى جانب اختبار هذه النماذج في بيئات متنوعة مثل الظروف الجوية المتغيرة وحركة المرور المعقدة لضمان دقتها.

وتوقع وانغ تطوراً في المستقبل لتلك النماذج لتعزيز التواصل بين الركاب والمركبات ذاتية القيادة، مشيراً إلى أن دمج وسائل متعددة للتواصل مثل الصوت والنص والصور سيساهم في تحسين التفاعل الطبيعي بين الركاب والمركبة، كما يمكن لتلك النماذج التفاعل بشكل استباقي عبر اقتراح مسارات أو تقديم تحذيرات بناءً على سلوك الركاب، ما يعزز من فعالية وسلامة حركة المرور.

تقنيات القيادة الذاتية

وتعد السيارات ذاتية القيادة واحدة من أبرز الابتكارات التي تعتمد على مجموعة متكاملة من التقنيات المتطورة التي تعزز من قدرتها على التنقل بأمان وفعالية.

من بين هذه التقنيات، تبرز تقنية «الليدار» (Lidar)، التي تعني «كشف الضوء وتحديد المدى». وتستخدم هذه التقنية الليزر لإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد عالية الدقة للبيئة المحيطة بالسيارة، من خلال إرسال أشعة ليزر، وقياس الوقت الذي تستغرقه للعودة، ما يوفر معلومات دقيقة حول المسافات والأشكال. وتُعتبر هذه التقنية حيوية لاكتشاف العقبات مبكراً.

أيضاً، تُتيح تقنية «الاتصال بين المركبات وكل شيء» (V2X Communication) للمركبات التواصل مع بعضها البعض ومع البنية التحتية، مثل إشارات المرور، لتحسين إدارة حركة المرور وزيادة الأمان. وتساعد هذه التكنولوجيا في تقليل الحوادث وزيادة كفاءة حركة المرور.

تأتي أيضاً تقنية الحوسبة السحابية (Cloud Computing)، التي توفر بنية تحتية قوية لتخزين البيانات ومعالجتها بشكل مركزي. ومن خلال استخدام السحابة، يمكن للسيارات جمع كميات هائلة من البيانات من حساسات متعددة وتبادل المعلومات بشكل فوري؛ ما يتيح تحديثات في الوقت الحقيقي ويُحسن نماذج التعلم الآلي. وتساهم هذه العملية في تعزيز دقة وموثوقية أنظمة القيادة الذاتية.

ومع اعتماد السيارات على الاتصال الشبكي لتبادل المعلومات، يصبح تأمين هذه البيانات أمراً بالغ الأهمية. وهنا يأتي دور تقنيات الأمن السيبراني لحماية المركبات من الاختراقات والتهديدات الأمنية، من خلال تشفير البيانات لحماية المعلومات الحساسة ونظم اكتشاف التسلل للكشف عن الأنشطة المشبوهة قبل أن تتسبب في ضرر.



لماذا يُحب المعلمون الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على المشورة؟

لماذا يُحب المعلمون الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على المشورة؟
TT

لماذا يُحب المعلمون الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على المشورة؟

لماذا يُحب المعلمون الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على المشورة؟

يمكن للمعلمين استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بعدة طرق، فقد يستخدمونه لتطوير خطط الدروس، وإجراء الاختبارات، أو قد يعتمد المعلمون على أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل «تشات جي بي تي» (ChatGPT)، للحصول على رؤى حول كيفية تدريس مفهوم ما، بشكل أكثر فاعلية.

ملخص البحث الأكاديمي

إنجازات المعلمين بتوظيف الذكاء الاصطناعي

سامانثا كيبلر، أستاذة مساعدة للتكنولوجيا والعمليات في كلية «ستيفن إم روس للأعمال» بجامعة ميشيغان، وكلير سنايدر، مرشحة دكتوراه في إدارة الأعمال بجامعة ميشيغان، كتبتا (*) تقولان: «في بحثنا الجديد، أفاد المعلمون الذين يقومون بكلا الأمرين فقط بأنهم يشعرون بأنهم ينجزون مزيداً من العمل، كما أخبرونا بأن تدريسهم كان أكثر فاعلية باستخدام الذكاء الاصطناعي. على مدار العام الدراسي 2023-2024، تابعنا 24 معلماً في مدارس (K-12) (في النظام التعليمي الأميركي: المدارس التي تشمل المراحل من رياض الأطفال والابتدائية والمتوسطة حتى الصف 12-المحرر) في جميع أنحاء الولايات المتحدة، وهم يتصارعون بشأن ما إذا كان ينبغي لهم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملهم، وكيفية استخدامه».

وأضافت الباحثتان: «قدمنا ​​لهم جلسة تدريبية قياسية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي في خريف 2023. ثم أجرينا ملاحظات ومقابلات واستطلاعات متعددة طوال العام. لقد وجدنا أن المعلمين يشعرون بمزيد من الإنتاجية والفاعلية مع الذكاء الاصطناعي التوليدي عندما لجأوا إليه للحصول على المشورة».

أساليب تعليم بديلة

قد لا تنجح الطرق القياسية للتدريس وفقاً للمعايير التي تناسب طالباً واحداً، أو في عام دراسي واحد في عام آخر. قد يتعثر المعلمون ويحتاجون إلى تجربة نهج مختلف، وهنا اتضح أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يكون مصدراً للأفكار لتلك الأساليب البديلة.

وفي حين يُركز كثيرون على فوائد الإنتاجية لكيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي للمعلمين في إجراء الاختبارات أو الأنشطة بشكل أسرع، تُشير دراستنا إلى شيء مختلف، إذ إن المعلمين يشعرون بمزيد من الإنتاجية والفاعلية عندما يتعلم طلابهم، ويبدو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يساعد بعض المعلمين في الحصول على أفكار جديدة حول كيفية تعزيز تعلُّم الطلاب.

تحفيز الإبداع

يتطلب التدريس من رياض الأطفال حتى الصف الثاني عشر الإبداع، خصوصاً عندما يتعلق الأمر بمهام، مثل خطط الدروس أو كيفية دمج التكنولوجيا في الفصل الدراسي. ومع ذلك، يتعرض المعلمون لضغوط للعمل بسرعة، لأن لديهم كثيراً من الأمور للقيام بها، مثل إعداد المواد التعليمية، والاجتماع مع أولياء الأمور وتصحيح واجبات الطلاب المدرسية. لا يملك المعلمون وقتاً كافياً كل يوم للقيام بكل العمل الذي يحتاجون إليه. نحن نعلم أن مثل هذه الضغوط غالباً ما تجعل الإبداع صعباً، وهذا يمكن أن يجعل المعلمين يشعرون بالعجز.

يرى بعض الناس، خصوصاً خبراء الذكاء الاصطناعي، أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الحل لهذه المشكلة؛ فهو دائماً على أهبة الاستعداد، ويعمل بسرعة، ولا يتعب أبداً.

تحديات تعلُّم استخدام الذكاء الاصطناعي

ومع ذلك، تفترض هذه النظرة أن المعلمين سيعرفون كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال للحصول على الحلول التي يسعون إليها. يكشف بحثنا أن الوقت الذي يستغرقه عدد من المعلمين للحصول على ناتج مرضٍ من التكنولوجيا -ومراجعته لتناسب احتياجاتهم- لا يقل عن الوقت الذي يستغرقه إنشاء المواد من الصفر بمفردهم، وهذا هو السبب في أن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء المواد لا يكفي لإنجاز المزيد.

من خلال فهم كيفية استخدام المعلمين للذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال للحصول على المشورة، يمكن للمدارس اتخاذ قرارات أكثر استنارة حول كيفية الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لمعلميها، وكيفية دعم المعلمين في استخدام هذه الأدوات الجديدة. علاوة على ذلك، فإن هذا يعود بالفائدة على العلماء الذين يصنعون أدوات الذكاء الاصطناعي، والذين يمكنهم اتخاذ قرارات أفضل حول كيفية تصميم هذه الأنظمة.

محدودية البحث

ما زال هذا الأمر غير معروف، إذ يواجه عدد من المعلمين عقبات تمنعهم من رؤية فوائد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل «تشات جي بي تي». وتشمل هذه الفوائد القدرة على إنشاء مواد أفضل بشكل أسرع.

ومع ذلك، كان المعلمون الذين تحدثنا إليهم جميعاً مستخدمين حديثاً للتكنولوجيا. قد يكون لدى المعلمين الأكثر دراية بطرق تحفيز الذكاء الاصطناعي التوليدي -الذين نسميهم «المستخدمين الأقوياء»- طرق أخرى للتفاعل مع التكنولوجيا لم نرها. كما أننا لا نعرف حتى الآن بالضبط لماذا ينتقل بعض المعلمين من كونهم مستخدمين جديدين إلى مستخدمين ماهرين، في حين لا يفعل آخرون ذلك.

نظرة موجزة على البحث الأكاديمي:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4924786#maincontent

* مجلة «فاست كومباني»، خدمات «تريبيون ميديا»