الجيش الأمريكي يستخدم روبوتات قادرة على التفكير، والاستيعاب، والتحدث كما الجنود
⬤ كشف الجيش الأمريكي عن تقنيات جديدة تسمح للروبوتات بالتفكير والتحدث واستيعاب الأوامر كما يفعل الجنود.
⬤ طور الباحثون العسكريون نظام تواصل ثنائي الاتجاه يمكن الروبوتات من التفاعل الفوري مع الجنود بلغة طبيعية.
⬤ أثار التطور الجديد حفيظة المجموعات المعنية بأمان التقنية، وبالأخص حول استخدام التقنية لغايات عسكرية.
في إطار مواصلة الخطط الطموحة في تطوير الروبوتات والذكاء الاصطناعي والتقنيات الذاتية، أماط الجيش الأمريكي اللثام عن ابتكارات جديدة تهدف لبلوغ مرحلة من التكامل السلس بين الإنسان والآلة في ساحات القتال المستقبلية. وجاء ذلك خلال أسبوع الروبوتات الوطني الأمريكي الذي أُقيم في الفترة من 5 إلى 13 أبريل، حيث استعرض باحثو مختبر أبحاث الجيش التابع لقيادة تطوير القدرات القتالية للجيش الأمريكي (DEVCOM ARL) أبرز ما توصلوا إليه من تطورات نوعية.
من أبرز ما جرى الكشف عنه في هذا الإطار، دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي بالروبوتات، وخاصة في مهام مثل تقييم أضرار المعارك. بما يسمح لروبوتات ARL بفهم اللغة الطبيعية والتفاعل بها، وإنجاز مستوى تواصل شبيه بالبشر مع الجنود.
في التفاصيل، نجح الباحثون في تطوير نظام تواصل تفاعلي ثنائي الاتجاه يتيح تبادل المعلومات بين الإنسان والآلة في الوقت الحقيقي، وفقاً لما كشف عنه فيل أوستين، الباحث الرئيسي في برنامج الذكاء الاصطناعي للمناورة والتنقل (AIMM). ويسمح هذا التطوير للروبوتات بإبلاغ الجنود بالملاحظات الميدانية الحيوية، كحالة الأضرار وتقدم المهام، باستخدام اللغة الطبيعية، ما يعزز الوعي بالوضع ويزيد من فعالية العمليات العسكرية.
لا يقتصر التطوير على التواصل فحسب، إذ يدفع برنامج AIMM بحدود التنقل الذاتي في البيئات الوعرة. وبهذا الصدد، أوضح أودام سيلفا، مدير البرنامج، أن العمليات العسكرية تتطلب ما هو أبعد من التنقل بين نقطتين، إذ تستلزم مراعاة عوامل مثل التمويه، وتحقيق الأهداف التكتيكية، وضبط التشكيلات. مشيراً إلى «إنجاز تقدم كبير في قدرة الروبوتات على التنقل الذاتي خارج الطرق المعبدة،» ومنوهاً بقدرة الأنظمة الجديدة على اجتياز الغابات الكثيفة بسرعة تشغيلية واقعية.
لبلوغ ذلك، يتعاون مختبر ARL مع شركاء صناعيين، من بينهم Overland AI، ضمن مبادرة AIMM، لتطوير حلول برمجية وأجهزة مزدوجة الاستخدام تتيح للعربات الأرضية التنقل ذاتياً في تضاريس طبيعية صعبة، وبسرعات تتماشى مع متطلبات العمليات الفعلية. ويشمل البرنامج أيضاً دمج التعلم الآلي بإشراف بشري، وتطوير سلوكيات تكتيكية متقدمة للأنظمة الذاتية.
بالتوازي مع ذلك، يعمل مختبر ARL على برنامج Human Autonomy Teaming (HAT اختصاراً) بغية تطوير مجموعة أدوات متكاملة تشمل تقنيات متقدمة لتسهيل دورة المهام كاملة، بدءاً من التخطيط وحتى التنفيذ والمراجعة. ووفقاً للدكتور براندون بيرلمان، مدير البرنامج، توفر هذه الأدوات «تقييماً أكثر دقة وواقعية» لأداء الأنظمة، بما يتيح القدرة على تحديد الانحرافات في أداء الأنظمة الذاتية عن الخطط الموضوعة، وفهم أسباب ذلك، ومن ثم تعديل سلوك الروبوتات باستخدام تقنيات التعلم الآلي بإشراف بشري.
يركز برنامج HAT أيضاً على قابلية تحديث البرمجيات باستمرار لمواكبة تكتيكات الخصوم المتغيرة. وتمتاز البرمجيات المطورة بقابلية التشغيل على مختلف المنصات، ما يسمح بتحميل خطط المهام على أي مركبة مجهزة بشكل مناسب. كما تشمل هذه التقنيات حزمة لمزامنة البيانات وإعادة بثها، ما يوفر فهماً أكثر عمقاً لظروف المعركة عبر توحيد تدفقات البيانات المختلفة، بما في ذلك الفيديو، والموقع، والملاحة، والتوقيت.
تسهم النتائج المستخلصة من هذا البرنامج في توجيه أبحاث مستقبلية تهدف إلى توسيع نطاق التكامل الذاتي عمودياً ضمن هرم القيادة العسكرية، وأفقياً عبر الوظائف القتالية المختلفة، بما يشمل التنسيق بين القوات الراجلة والمحمولة جواً.
