الذكاء الاصطناعي يتفوق على أفضل الطيارين البشر في سباق الدرونز
⬤ فاز نظام الذكاء الاصطناعي “Swift” بعدة سباقات ضد ثلاثة من أبطال سباقات الدرونز العالميين.
⬤ في أحد السباقات حطم الذكاء الاصطناعي الرقم القياسي للمسار متفوقاً على جميع المتسابقي في الماضي.
⬤ بينما يحتاج تدريب المتسابقين حتى سنوات من الالتزام، احتاج الذكاء الاصطناعي 50 دقيقة فقط.
طور علماء في جامعة زيورخ في سويسرا ذكاءً اصطناعياً قادراً على التحكم بالدرونز بكفاءة كافية لهزيمة محترفين في سباقات الدرونز، وفقاً لبيان صحفي نُشر في مجلة Nature. حيث نافس نظام الذكاء الاصطناعي “Swift” ثلاثة من أبطال سباقات الدرونز العالميين، وفاز النظام بعدة سباقات ضد كل منهم وأنهى إحدى السباقات بأسرع وقت مُسجّل.
قد لا يبدو هذا الفوز مفاجئاً بعد انتصارات الذكاء الاصطناعي السابقة في ألعاب مثل الشطرنج أو Gran Turismo. لكن مشاركته في سباقات الدرونز أكثر تعقيداً من الألعاب الأخرى، فسباقات الدرونز من منظور الشخص الأول خاضعة بشكل كبير لقوانين الفيزياء الواقعية بدلاً من تلك القوانين المحاكاة في العالم الافتراضي، مما يجبر الذكاء الاصطناعي على الاستجابة بسرعة للمواقف الحقيقية التي تنشأ خلال السباق.
سواء كان الطيار في هذه السباقات آلةً أم إنساناً، فهو يقود الدرون اعتماداً على بث مباشر للكاميرات الموجودة على الدرون نفسه فقط، وتتحرك الدرونز في هذه السباقات على سرعات عالية وتمر عبر بوابات في حلبة ثلاثية الأبعاد بترتيب معين. ويقضي البشر سنوات من التدريب ليتمتعوا بالمهارة الكافية للمشاركة في المسابقات المباشرة. أما نظام القيادة الآلية فيقود الدرون عن طريق تقدير سرعته وموقعه باستمرار وباستخدام الحساسات ودراسة البث المباشر لحظياً.
استخدم دافيد سكاراموتزا وفريقه من العلماء التعلم المعزز العميق لتدريب نظام Swift، وباستخدام بيانات من حلبة سباقات حقيقية صممها طيار درونز محترف، ولم يستغرق تدريب نظام الذكاء الاصطناعي أكثر من 50 دقيقة. قبل السباق، أعطي محترفي سباقات الدرونز أسبوعاً كاملاً للتدرب على تلك الحلبة قبل مواجهة الذكاء الاصطناعي. ومن بين 25 سباقاً بين النظام والمتسابقين البشر، فاز الذكاء الاصطناعي بـ 15 سباقاً. وأنهى إحدى السباقات مسجلاً أسرع وقت على تلك الحلبة أيضاً، إذ كان أسرع بنصف ثانية من أسرع درون بقيادة البشر.
لكن يجب الإشارة إلى أن الحلبة كانت مبنية في بيئة محكومة، فإذا أراد النظام أن يتفوق بشكل عادل على البشر، فسوف يحتاج أيضاً إلى الطيران في بيئات مختلفة ومراعاة عوامل أخرى مختلفة مثل الرياح القوية، والإضاءة، والبوابات غير المحددة بشكل جيد. فقد تُربك هذه التعقيدات الإضافية النظام الحالي، ولكنه قد يصبح قادراً على التعامل معها في المستقبل القريب مع التطورات التي تظهر مؤخراً في قدرة المعالجة.
قد يؤدي هذا التطور في أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى مزيد من التطور في أنظمة أخرى مثل أنظمة المركبات والطائرات ذاتية القيادة. ويمكن أن يتم تطبيقه في التقنية العسكرية حتى، حيث وجّهت جيوش العالم أنظارها إلى الطائرات القتالية المسيرة. كما قد تساعد هذه التقنية أيضاً في مجال الروبوتات المتنقلة وتعلم الآلة.
