من الموسيقى إلى الرياضة... كيف يساعد «الروبوت» البشر على تجاوز «سقف الأداء»؟

يُسهم بشكل متزايد في تطوير القدرات البدنية والعقلية للإنسان

الروبوت اليدوي يتحكم في حركة أصابع اليدين لتعزيز أداء عازفي البيانو (معهد أبحاث علوم الكمبيوتر في شركة سوني)
الروبوت اليدوي يتحكم في حركة أصابع اليدين لتعزيز أداء عازفي البيانو (معهد أبحاث علوم الكمبيوتر في شركة سوني)
TT
20

من الموسيقى إلى الرياضة... كيف يساعد «الروبوت» البشر على تجاوز «سقف الأداء»؟

الروبوت اليدوي يتحكم في حركة أصابع اليدين لتعزيز أداء عازفي البيانو (معهد أبحاث علوم الكمبيوتر في شركة سوني)
الروبوت اليدوي يتحكم في حركة أصابع اليدين لتعزيز أداء عازفي البيانو (معهد أبحاث علوم الكمبيوتر في شركة سوني)

مع تقدم التكنولوجيا، أصبحت الروبوتات أداة فعّالة لتعزيز الأداء البشري في الكثير من المجالات، بدءاً من الفنون مثل الموسيقى، مروراً بالطب، وصولًا إلى الرياضة. وفي حين كانت الروبوتات تُستخدم في البداية لأغراض صناعية أو مهنية، فإنها اليوم تُسهم بشكل متزايد في تطوير القدرات البدنية والعقلية والحركية للإنسان.

ويُعد إتقان المهارات الاستثنائية سمة مميزة للخبراء، ويتطلّب ذلك تدريباً مكثفاً ومستمراً. ومع ذلك، لا يضمن التدريب دائماً تحسين الأداء بشكل مستمر؛ إذ يواجه الأفراد تحديات عند بلوغهم ما يُعرف بـ«سقف الأداء»، وهو الحد الأقصى الذي يمكن الوصول إليه في تطوير مهارة معينة. ويشير هذا المفهوم إلى مرحلة الاستقرار التي يصبح فيها تحقيق تحسينات إضافية صعباً رغم بذل الجهد والتدريب.

المهارات الحركية

برزت الروبوتات بصفتها وسيلة مبتكرة لتعزيز المهارات الحركية؛ إذ تُقدّم حلولاً غير تقليدية للتغلب على القيود المرتبطة بالتدريب المكثف، وذلك من خلال تقنيات تعتمد على المحاكاة الحركية الدقيقة.

وحديثاً، كشف باحثون في اليابان عن تقنية مبتكرة تعتمد على روبوت يدويّ يتحكم في حركة أصابع اليدين لمساعدة الموسيقيين المحترفين، خصوصاً عازفي البيانو، على تخطي «سقف الأداء».

وأوضح الباحثون أن هذا الروبوت ساعد في تحسين السرعة والتنسيق في حركات الأصابع، مما يفتح آفاقاً جديدة لتطوير الأداء الموسيقي، ونُشرت النتائج في عدد 17 يناير (كانون الثاني) الماضي، من دورية «Science Robotics».

وأُجريت التجارب بمشاركة 118 عازف بيانو محترفاً، خضعوا لتدريب منزلي لمدة أسبوعين حتى وصلت مهاراتهم إلى مستوى ثابت. بعد ذلك، خضعوا لجلسات تدريبية قصيرة مدتها 30 دقيقة باستخدام الروبوت، الذي كان يحرّك أصابعهم دون تدخل مباشر منهم.

وأظهرت النتائج تحسّناً كبيراً في سرعة حركات العازفين وتنسيقها بعد إزالة الجهاز، بل إن أيديهم غير المدربة أظهرت أيضاً تحسينات ملحوظة.

ويقول الباحث الرئيسي للدراسة بمعهد أبحاث علوم الكمبيوتر في شركة «سوني» اليابانية، الدكتور شينيتشي فورويا، إن «تأثير السقف» يشير إلى النقطة التي يصعب فيها تحسين المهارات رغم التدريب المكثف، خصوصاً للموسيقيين الخبراء.

ويضيف لـ«الشرق الأوسط» أن ذلك يحدث بسبب القيود البدنية مثل تعب العضلات أو ضعف التنسيق الحركي؛ مما يمنع تحسين المهارات الحركية مثل السرعة والبراعة، ويعوق التقدم في الأداء.

وأوضح أنه بناء على بيانات «القشرة الحركية» للدماغ المشاركة في التخطيط والتحكم، وجدنا أن هناك تغييرات في أنماط الحركة للأصابع المدرّبة لدى المشاركين؛ مما يشير إلى أن التدريب يؤدي إلى تكيّف عصبي.

ومع أن الدراسة ركزت على الموسيقيين، أشار فورويا إلى أن هذه التقنية قد تحمل إمكانات مستقبلية لتحسين المهارات الحركية الدقيقة في مجالات أخرى، ما يُبرز إمكانات الروبوتات في تقديم تقنيات تدريبية مبتكرة تتيح تجاوز حدود الأداء التقليدية، وبذلك يمكن للأفراد تجاوز مرحلة الاستقرار وتحسين أدائهم حتى في المهام التي تتطلّب حركات دقيقة ومعقدة.

تخطي الحدود الطبيعية للأداء

في هذه الأثناء، يستعين الباحثون حالياً بالروبوتات لمساعدة البشر على تخطي الحدود الطبيعية لأدائهم. ففي مجال الطب، تُستخدم الروبوتات الجراحية، مثل «دافنشي»، للمساعدة في إجراء العمليات الجراحية الدقيقة، وتحسين قدرة الأطباء على إجراء العمليات المعقدة والحد من الأخطاء البشرية.

كما يتم استخدام الروبوتات في مجال إعادة التأهيل الجسدي لمساعدة المرضى الذين يعانون من إصابات العمود الفقري، والكسور، والتشوهات الجسدية في استعادة حركتهم بعد الإصابات؛ إذ توفّر الروبوتات تدريبات متخصصة لتحسين التنسيق العضلي وزيادة القوة والمرونة. وتُستخدم الروبوتات أيضاً في تحسين الأداء البدني من خلال تدريب الرياضيين على حركات سريعة ودقيقة تتجاوز قدراتهم البدنية؛ مما يساعد في تحسين تنسيق الحركات، والسرعة، والقوة.

كما تُستخدم في بعض المجالات لتحفيز العقل وتحسين المهارات الذهنية، ففي ألعاب الذكاء مثل الشطرنج، تتحدى الروبوتات اللاعبين لتحفيزهم على تطوير استراتيجيات جديدة وتحسين مهاراتهم.

ويشير فورويا إلى أن الروبوتات توفّر للأشخاص تعرضاً حسّياً لحركات قد تكون صعبة عليهم تنفيذها طوعاً؛ مما يحفّز تغييرات في الدماغ ويحسّن القدرات الحركية. ويمكن تطبيق هذه التقنية في مجالات متعددة، مثل الرياضة، وإعادة التأهيل، والمهن التي تتطلّب مهارات متقدمة، حيث يواجه الأفراد صعوبة في تطوير مهاراتهم بعد فترة طويلة من التدريب المكثف.

وأضاف أن الروبوتات يمكن أن تكون مفيدة في التعليم والمهن التي تتطلب دقة وإتقاناً للمهارات، مثل الجراحة أو التصنيع. وفي هذه المجالات، تساعد الروبوتات الممارسين على تحسين التنسيق بين اليد والعين ببراعة. كما تتيح للعمال التدريب على الحركات الدقيقة في مهام مثل التجميع أو مراقبة الجودة، وهذا النهج يعزّز الفاعلية والكفاءة في التدريب على المهارات الحركية.


مقالات ذات صلة

«غوغل» تطرح التشفير التام للرسائل الإلكترونية للأعمال عبر «جيميل»

تكنولوجيا في المرحلة الأولى يقتصر التشفير على الرسائل داخل نفس المؤسسة على أن يتم توسيعه لاحقاً ليشمل جميع العملاء والبريد الإلكتروني الخارجي (غوغل)

«غوغل» تطرح التشفير التام للرسائل الإلكترونية للأعمال عبر «جيميل»

«غوغل» تطلق ميزة تشفير تام وسهل لرسائل «جيميل» للشركات مع أدوات أمان إضافية لحماية البيانات دون الحاجة لبنية تقنية متقدمة.

نسيم رمضان (لندن)
خاص تقرير «كيندريل»: 92 % من الشركات السعودية تثق ببنيتها الرقمية و43 % لا تعدها جاهزة للمستقبل (أدوبي)

خاص تقرير: الشركات واثقة من حاضرها الرقمي... وقلقة من المستقبل

يكشف تقرير شركة «كيندريل» عن فجوة بين الثقة بالبنية التحتية الرقمية والاستعداد لها مؤكداً أهمية التحديث المرحلي وأمن المعلومات وربط التقنية بالاحتياجات الحقيقية

نسيم رمضان (الرياض)
تكنولوجيا يعتمد الروبوت على مجال مغناطيسي خارجي لتوليد الطاقة والتحكم ما يلغي الحاجة إلى بطارية أو دوائر إلكترونية معقدة (بيركلي)

أصغر روبوت طائر لاسلكي في العالم... كحبّة رمل!

الروبوت اللاسلكي الطائر يعتمد على مجال مغناطيسي خارجي للتحليق، ويوفر حلولاً دقيقة لتطبيقات صناعية وبيئية متعددة.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا تتعاون «أبل» مع خبراء طبيين لإنتاج محتوى موثوق داخل التطبيق يثري تجربة المستخدم ويوجه سلوكه الصحي (شاترستوك)

«أبل» تستعد لإطلاق «الطبيب الافتراضي» في 2026

المدرب الصحي الذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي ويقدم توصيات شخصية عبر تطبيق «Health» ويجمع بين التتبع الصحي والخصوصية والمحتوى الطبي المتخصص.

نسيم رمضان (لندن)
خاص تسعى مزودات الخدمات السحابية إلى مواجهة تحدي نقص المواهب التقنية الذي يواجه الشركات الناشئة عبر التدريب والدعم المحلي (شاترستوك)

خاص الحوسبة السحابية محرك التحوّل... كيف تُعيد تشكيل مستقبل الشركات الناشئة السعودية؟

تُعزز الحوسبة السحابية نمو الشركات الناشئة السعودية عبر بنية تحتية مرنة، ودعم تقني وتدريبي بما يتماشى مع أهداف رؤية 2030 للتحول الرقمي.

نسيم رمضان (الرياض)

باحثون أميركيون يسبرون أغوار «تفكير» الذكاء الاصطناعي التوليدي

باحثون أميركيون يسبرون  أغوار «تفكير» الذكاء الاصطناعي التوليدي
TT
20

باحثون أميركيون يسبرون أغوار «تفكير» الذكاء الاصطناعي التوليدي

باحثون أميركيون يسبرون  أغوار «تفكير» الذكاء الاصطناعي التوليدي

لماذا تُعد روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي ذكية للغاية، فهي قادرة على فهم الأفكار المعقدة، وصياغة قصص قصيرة رائعة بشكل مدهش، وفهم ما يقصده المستخدمون بديهياً؟ الحقيقة هي أننا لا نعرف الإجابة تماماً.

نشاط فكري غامض

تُفكر نماذج اللغة الكبيرة بطرق لا تبدو بشرية تماماً، إذ تتكون مخرجاتها من مليارات الإشارات الرياضية التي تتدفق عبر طبقات من الشبكات العصبية التي تعمل بأجهزة كمبيوتر ذات قوة وسرعة غير مسبوقتين. ويظل معظم هذا النشاط غير مرئي أو غامض بالنسبة لباحثي الذكاء الاصطناعي.

يُمثل هذا الغموض تحديات واضحة، لأن أفضل طريقة للتحكم في شيء ما، فهم كيفية عمله.

لقد كان لدى العلماء فهم راسخ للفيزياء النووية قبل بناء أول قنبلة أو محطة طاقة. ولكن لا يمكن قول الشيء نفسه عن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. ولا يزال الباحثون العاملون في مجال سلامة الذكاء الاصطناعي، وهو فرع من فروع «التفسير الآلي»، والذين يقضون أيامهم في دراسة التسلسلات المعقدة للدوال الرياضية التي تُؤدي إلى إخراج هذه النماذج للكلمة أو البكسل (عنصر الصورة) التالي، يحاولون اللحاق بالركب.

أبحاث جديدة

الخبر السار هو أنهم يُحرزون تقدماً حقيقياً. ومثال على ذلك: إصدار بحثين جديدين من شركة أنثروبيك، يُقدمان رؤى جديدة حول «التفكير» الداخلي لبرنامج الدردشة الذكي.

«مجهر» لتدقيق الذكاء الاصطناعي

وكما تعتمد المعاملات داخل الشبكات العصبية على «الخلايا العصبية» في الدماغ، استعان باحثو أنثروبيك بعلم الأعصاب لدراسة الذكاء الاصطناعي. وصرّح جوشوا باتسون، عالم الأبحاث في «أنثروبيك»، لمجلة «فاست كومباني»، بأن فريقه طوّر أداة بحثية - أشبه بـ«مجهر الذكاء الاصطناعي» - يمكنها تتبع أنماط البيانات وتدفقات المعلومات داخل البرنامج الذكي، ومراقبة كيفية ربطه للكلمات والمفاهيم في طريقه إلى الإجابة.

قبل عام، لم يكن بإمكان الباحثين سوى رؤية سمات محددة لهذه الأنماط والتدفقات، لكنهم بدأوا الآن في ملاحظة كيف تُؤدي فكرة إلى أخرى من خلال سلسلة من التفكير المنطقي. ويقول باتسون: «نحاول ربط كل ذلك معاً، ونشرح خطوة بخطوة عند وضع مُوجِّه في نموذج، لماذا يقول الكلمة التالية؟ وبما أن إجابات النموذج تأتي كلمة تلو أخرى، فإذا استطعت تحليلها والقول: حسناً، لماذا قال هذه الكلمة بدلاً من تلك؟ يمكنك حينها فهم الأمر برمته».

الذكاء الاصطناعي والرياضيات

الذكاء الاصطناعي يُفكِّر بشكل مختلف - حتى عندما يتعلق الأمر بالرياضيات البسيطة.

ويُعزِز هذا البحث فكرة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تُعالج المشكلات بشكل مختلف تماماً عن البشر. لا تُدرس الأنظمة مهام مثل الحساب بشكل صريح، بل تُعرَض عليها الإجابات الصحيحة، وتترك لتطوير مسارها الاحتمالي الخاص نحو هذا الاستنتاج.

درس باتسون وفريقه مثالاً بسيطاً على هذه الرياضيات - طلب من برنامج دردشة جمع العددين 36 و59 - ووجد أن «عملية» الذكاء الاصطناعي كانت مختلفة تماماً عن حسابات الإنسان العادي. فبدلاً من اتباع خطواتٍ بشرية، استخدم نموذج الاختبار نوعين من المنطق للوصول إلى الإجابة: تقريب الإجابة (هل هي في التسعينات؟) وتقدير الرقم الأخير منها. بجمع احتمالات الإجابات المختلفة، تمكن برنامج «كلود» الذي طورته شركة «أنثروبيك» من الوصول إلى المجموع الصحيح. يقول باتسون: «لقد تعلم بالتأكيد استراتيجية مختلفة في الرياضيات عن تلك التي تعلمناها في المدرسة».

التفكير بمفاهيم شمولية

درس الباحثون أيضاً ما إذا كانت برامج التعلم الآلي، التي غالباً ما تُحلل وتُنتج محتوى بلغات متعددة، تُفكّر بالضرورة بلغة الكلمات المُعطاة لها التي يوجهها المستخدم. يتساءل باتسون: «هل تستخدم الكلمات الإنجليزية فقط عند التعامل مع اللغة الإنجليزية، والأجزاء الفرنسية عند التعامل مع اللغة الفرنسية، والأجزاء الصينية عند التعامل مع اللغة الصينية؟... أم أن هناك أجزاءً من النموذج تُفكّر بالفعل بمفاهيم شمولية عالمية بغض النظر عن اللغة التي تعمل بها؟».

رموز عالمية تترجم إلى اللغات

وجد الباحثون أن برامج التعلم الآلي تقوم بكلا الأمرين. طلبوا من «كلود» ترجمة جمل بسيطة إلى لغات متعددة، وتتبعوا الرموز المتداخلة التي استخدمها أثناء المعالجة. تُمثّل هذه الرموز المُشتركة - أي مقتطفات من المعنى - أفكاراً جوهرية لا تعتمد على لغة مُحددة، مثل «الصغر» أو «التضاد». وقد أدى استخدام هذين الرمزين معاً إلى تمثيل مفهوم عالمي آخر يُمثّل «الكبر» (عكس الصغير هو الكبير). يستخدم النموذج هذه المفاهيم العالمية قبل أن يترجمها إلى لغة معينة للمستخدم.

يشير هذا إلى أن «كلود» يستطيع تعلم مفهوم مثل «الصغر» في لغة ما، ثم تطبيق هذه المعرفة عند التحدث بلغة أخرى دون أي تدريب إضافي، كما يقول باتسون. تُعدّ دراسة كيفية مشاركة النموذج لما يعرفه عبر السياقات أمراً مهماً لفهم طريقة تفكيره في الأسئلة في العديد من المجالات المختلفة.

نظم ذكية في التخطيط والارتجال

لا يفكر «كلود» فقط في الكلمة المنطقية التالية التي يجب توليدها، بل لديه أيضاً القدرة على التفكير «مستقبلاً». عندما طلب منه فريق البحث كتابة الشعر، أدرج «كلود» بالفعل أنماط القافية في أنماط معالجته. على سبيل المثال، بعد أن انتهى السطر بالعبارة الإنجليزية ـ «grab it»، اختار «كلود» كلمات في السطر التالي من شأنها أن تُهيئ بشكل جيد لاستخدام كلمة «rabbit» خاتمة.

الذكاء الاصطناعي ونَظْم القصائد الشعرية

يقول باتسون: «وجد أحد أعضاء فريقي أنه في نهاية هذا السطر، بعد (grab it)، وقبل أن يبدأ حتى في كتابة السطر التالي، كان يفكر في أرنب (rabbit)»، تدخل الباحثون بعد ذلك في تلك المرحلة تحديداً من العملية، فأدخلوا إما نظام قافية جديداً أو كلمة ختامية جديدة، وقام (كلود) بتغيير خطته وفقاً لذلك، مختاراً مساراً لفظياً جديداً للوصول إلى قافية منطقية.

يقول باتسون إن ملاحظة الشعر هي من مفضلاته لأنها تعطي نظرة واضحة نسبياً على جزء محدد من تفكير البرنامج الذكي في حل مشكلة ما، ولأنها تثبت أن أدوات الملاحظة التي استخدمها فريقه (مثل مجهر الذكاء الاصطناعي) تؤدي عملها.

تسلط دراسة الشعر الضوء على مقدار العمل الذي لا يزال يتعين القيام به.

يلتقط الباحثون في هذا الميدان لقطات سريعة، بنفس الطريقة التي قد يدرس بها عالم أعصاب الطريقة التي يحول بها إحدى مناطق «الحُصين (hippocampus)» البشري الذكريات قصيرة المدى إلى ذكريات طويلة المدى. يقول باتسون: «استكشاف هذا المجال المعقد أشبه بمغامرة في كل مرة، ولذلك كنا في الواقع نحتاج فقط إلى أدوات لفهم كيفية ترابط الأشياء وتجربة الأفكار والتنقل بينها... لذا، نمر بمرحلة التحقيق هذه بعد بناء المجهر، وننظر إلى شيء ما ونقول: حسناً، ما هذا الجزء؟ وما هذا الجزء؟ وما هذا الشيء هنا؟».

التوجيه نحو سلوك آمن

ولكن بافتراض أن شركات الذكاء الاصطناعي تواصل تمويل أبحاث قابلية التفسير الآلي وإعطائها الأولوية، فإن اللقطات ستتوسع وتبدأ في الترابط، ما يوفر فهماً أوسع لسبب ما تفعله البرامج الذكية.

إن الفهم الأفضل لهذه الأنماط يمكن أن يمنح الباحثين فهماً أفضل للمخاطر الحقيقية التي قد تشكلها هذه الأنظمة، بالإضافة إلى طرق أفضل «لتوجيه» الأنظمة نحو سلوك آمن وخير.

يشير باتسون إلى أننا قد نطور ثقة أكبر بأنظمة الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت من خلال اكتساب المزيد من الخبرة في مخرجاتها. ومع ذلك، يضيف أنه سيكون «أكثر ارتياحاً بكثير إذا فهمنا أيضاً ما يجري (في الداخل)».

* مجلة فاست كومباني، خدمات «تريبيون ميديا».