لم يعد تطوير الروبوتات الذكية يعتمد على تحسين قدرتها على فهم اللغة أو تنفيذ الأوامر فقط، بل أصبح التحدي الحقيقي يتمثل في التأكد من قدرتها على اتخاذ القرار الصحيح ثم تنفيذه بأمان داخل العالم الحقيقي. ومع هذا التطور، بدأت شركات الذكاء الاصطناعي في البحث عن طرق جديدة لتقييم أنظمة الروبوتات بصورة أكثر شمولًا.
دراسة علمية حديثة قدمت إطارًا جديدًا يحمل اسم DeepInsight، يهدف إلى توحيد عملية تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وهي الأنظمة التي لا تكتفي بتحليل المعلومات، بل تتفاعل مع البيئة المحيطة من خلال الحركة واتخاذ القرار والتحكم في الأجهزة والروبوتات. وتشير الدراسة إلى أن أساليب التقييم التقليدية أصبحت غير كافية مع تعقيد هذه الأنظمة، لأنها تقيس كل جزء بصورة منفصلة، بينما يعمل النظام في الواقع كوحدة مترابطة.
وتوضح الدراسة أن الروبوت يمر بثلاث مراحل رئيسية قبل تنفيذ أي مهمة؛ تبدأ بفهم اللغة وتحليل الهدف المطلوب، ثم التخطيط واتخاذ القرار، وأخيرًا تحويل القرار إلى حركة فعلية داخل البيئة المحيطة. ولذلك فإن أي خلل في إحدى هذه المراحل قد يؤدي إلى نتائج غير متوقعة أثناء التنفيذ، حتى وإن كانت بقية المكونات تعمل بكفاءة.
ويرى الباحثون أن الحل يكمن في بناء منظومة تقييم موحدة تربط جميع هذه المراحل داخل بيئة واحدة، بحيث يمكن تتبع أداء النظام منذ لحظة استقباله للأمر وحتى تنفيذه للحركة، مع تسجيل جميع الأحداث التي تحدث أثناء التشغيل. ويساعد ذلك على اكتشاف مصدر الخطأ الحقيقي بدلًا من الاكتفاء بملاحظة النتيجة النهائية فقط.
وتكتسب هذه الفكرة أهمية متزايدة مع التوسع العالمي في استخدام الروبوتات داخل المصانع والمستشفيات والمستودعات والمدن الذكية، حيث أصبحت دقة التقييم عنصرًا أساسيًا لضمان السلامة والموثوقية قبل تشغيل الأنظمة في البيئات الواقعية.
زاوية مكة
تمضي المملكة بخطوات متسارعة نحو توظيف الروبوتات والذكاء الاصطناعي في الصناعة والخدمات والمدن الذكية ضمن مستهدفات رؤية السعودية 2030، وهو ما يجعل تطوير منظومات وطنية لتقييم واعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي أحد العوامل المهمة لتعزيز الثقة في هذه التقنيات وضمان استخدامها بصورة آمنة ومسؤولة، بما يتوافق مع توجهات المملكة في حوكمة وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
