الذكاء الاصطناعي المجسد هو نوع من الذكاء الاصطناعي يعتمد على دمج أجهزة استشعار مع التعلم الآلي لمعالجة البيانات من العالم الحقيقي والتفاعل معها في الوقت الفعلي. يختلف هذا النوع عن الذكاء الاصطناعي التوليدي أو الإدراكي، حيث يركز على التفاعل المباشر مع البيئة المادية. تشمل أمثلته الطائرات المسيرة الذاتية، السيارات ذاتية القيادة، أنظمة الأتمتة في المصانع، وحتى الأجهزة المنزلية مثل المكانس الروبوتية وآلات جز العشب.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي المجسد؟
يعتمد الذكاء الاصطناعي المجسد على ثلاثة عناصر رئيسية:
- أجهزة الاستشعار والتعلم الآلي: تجمع أجهزة الاستشعار بيانات من البيئة المحيطة، مثل الأشعة تحت الحمراء أو بيانات GPS، ليتم معالجتها باستخدام خوارزميات تعلم الآلة.
- نماذج العالم الداخلي: تنشئ هذه الأنظمة خرائط داخلية تشبه الطريقة التي يستخدم بها سائقي التاكسي في لندن خرائط عقلية لشبكة الطرق المعقدة. تُستخدم هذه النماذج لتوجيه الذكاء الاصطناعي في التنقل وفهم بيئته.
- الذكاء الجماعي المستوحى من الطبيعة: تحاكي بعض الأنظمة السلوك الجماعي للكائنات، مثل أسراب الطيور أو مجموعات الحشرات، لتحقيق تنسيق فعال بين عدة أجهزة، مثل شبكة من الطائرات المسيرة أو مركبات المستودعات.
تاريخ الذكاء الاصطناعي المجسد
بدأ تطوير الذكاء الاصطناعي المجسد في الخمسينيات مع “السلحفاة السيبرنيتيكية” التي أنشأها العالم ويليام جراي والتر. ورغم التقدم البطيء في العقود الأولى، إلا أن هذا المجال شهد تطورات هائلة مؤخرًا. على عكس النماذج التوليدية التي تعتمد على قواعد بيانات ضخمة، يعتمد الذكاء الاصطناعي المجسد على التجربة المباشرة في العالم الحقيقي، ما يجعله أقرب في العمل إلى ردود أفعال البشر.
نماذج التعلم في الذكاء الاصطناعي المجسد
تعتمد الأنظمة المجسدة على نماذج متعددة لبناء فهمها للعالم:
- التعلم المعزز: يعتمد على قواعد محددة مثل “افعل X عند مواجهة Y”، ويُستخدم في تحديد المسارات أو اتخاذ القرارات.
- الاستدلال النشط: يتمحور حول معالجة البيانات في الوقت الفعلي لتحديث النموذج الداخلي للبيئة، وهو مشابه لطريقة عمل الدماغ البشري. يساعد هذا النوع من التعلم على تحسين استجابات الأنظمة بسرعة ولكنه يتطلب تدريبًا مكثفًا قبل النشر.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي المجسد المستقبلية
- تحسين المركبات ذاتية القيادة: تعتمد هذه المركبات على التفاعل مع بيئتها، مما يجعل الذكاء الاصطناعي المجسد ضروريًا لضمان سلامة المستخدمين.
- خدمة العملاء الذكية: يمكن للذكاء الاصطناعي المجسد تحسين تجربة العملاء من خلال قراءة حالاتهم العاطفية والاستجابة بطرق مناسبة.
- الأنظمة الصناعية: من خلال تحسين حساسية أجهزة الاستشعار، ستصبح أنظمة الأتمتة أكثر دقة وكفاءة.
في النهاية
رغم أن الذكاء الاصطناعي المجسد لا يزال في مراحله المبكرة، إلا أنه يمثل نقلة نوعية في قدرة الأنظمة على التفاعل مع العالم الحقيقي. مع التطور المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي وأجهزة الاستشعار، يُتوقع أن نشهد تطبيقات أوسع وأكثر تعقيدًا في مختلف المجالات، مما سيعزز من دور هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية.
