Why Don’t We Have Better Robots Yet? | Ken Goldberg | TED

المترجم: tarek elzoghby المدقّق: Hani Eldalees لدي شعور بأن معظم الناس في هذه الغرفة يرغبون في الحصول على روبوت في المنزل. سيكون من الجيد أن يقوم بالأعمال المنزلية ويعتني بالأشياء. أين هذه الروبوتات؟ ما الذي يؤخرهم كل هذاالوقت؟ أعني، لدينا أجهزة ترايكوردرز ولدينا أقمار صناعية. لدينا أشعة ليزر. ولكن أين الروبوتات؟ (ضحك) أعني، حسنا، انتظروا، لدينا بعض الروبوتات في منزلنا، ولكن، لا تفعل أي شيء مثير، حسنا؟ (ضحك) الآن أقوم بأبحاث في جامعة كاليفورنيا في بيركلي لمدة 30 عامًا مع طلابي حول الروبوتات، وفي

الدقائق العشر القادمة، سأحاول شرح الفجوة بين الخيال والواقع. الآن رأينا صورًا كهذه، أليس كذلك؟ هذه روبوتات حقيقية. إنهم مذهلون جدًا. لكن لمن يعمل مننا في هذا المجال حسنًا، الواقع أشبه بهذا. (ضحك) في 99 من أصل 100 مرة، هذا ما يحدث. وفي المجال، هناك شيء يفسر هذا نسميه مفارقة مورافيك. وهذا يعني أن ما هو سهل بالنسبة للروبوتات، مثل القدرة على التقاط جسم كبير شئ كبير وثقيل هو أمر صعب على البشر. ولكن ما هو سهل للبشر مثل القدرة على التقاط بعض المكعبات وتكديسها حسنًا، اتضح أن هذا صعب جدًا على الروبوتات.

وهذه مشكلة ملحة لذا فإن القدرة على الإمساك بأيّ شيء بشكل عشوائي تمثل تحديًا كبيرًا للمجال عملي الآن بالمناسبة، كنت طفلاً أخرق جدًا. (ضحك) كنت إسقط الأشياء. في أي وقت يرمي فيه شخص ما كرة لي، كنت أسقطها. كنت آخر طفل يتم اختياره في فريق كرة السلة. في الواقع، ما زلت أخرقا جدًا، لكنني أمضيت مسيرتي المهنية بأكملها في دراسة كيفية جعل الروبوتات أقل حمقا. الآن لنبدأ بالأجزاء الصلبة. لذا الأيدي. الآن هذه يد روبوت، نوع معين من اليد. إنها تشبه أيدينا كثيرًا. ولديها الكثير من المحركات والكثير من الأوتار وال

كابلات كما ترون. لذلك فهي للأسف لا يمكن الاعتماد عليها تماما. كما أنها ثقيلة جدًا ومكلفة للغاية. لذلك أنا أؤيد الأيدي البسيطة جدًا، مثل هذه. هذا يحتوي على إصبعين فقط. يُعرف باسم القابض الفكي المتوازي. لذلك الأمر بسيط للغاية. إنها خفيفة الوزن ويمكن الاعتماد عليها وغير مكلفة للغاية. وإذا كنت تشك في فعالية الأيدي البسيطة انظر إلى هذا الفيديو حيث يمكنك أن ترى أن اثنين من القابضين البسيطين للغاية، يتم تشغيلهما، بالمناسبة من قبل البشر الذين يتحكمون في القابضين مثل الدمى. لكن القابضين البسيطين للغاية

قادرون على القيام بأشياء معقدة للغاية. الآن في الواقع في الصناعة، هناك أيضًا قابض آلي أبسط، وهو كوب الشفط. وهذا يعمل بنقطة اتصال واحدة فقط. لذا مرة أخرى، البساطة مفيدة جدًا في مجالنا. الآن دعونا نتحدث عن البرمجيات. وهنا حيث يصبح الأمر صعبًا حقًا بسبب مشكلة أساسية، وهي عدم اليقين. هناك عدم يقين في “التحكم“. هناك عدم يقين في “المنظور“. وهناك عدم يقين في “الفيزياء“. الآن ماذا أعني بالتحكم؟ حسنًا، إذا نظرت إلى قابض الروبوت وهو يحاول القيام بشيء ما، فهناك الكثير من عدم اليقين في الكابلات والآليات الت

ي تسبب أخطاء صغيرة جدًا. ويمكن أن تتراكم هذه الأشياء وتجعل من الصعب جدًا التلاعب بالأشياء. الآن فيما يتعلق بأجهزة الاستشعار، نعم تمتلك الروبوتات كاميرات عالية الدقة تمامًا مثلنا، وهذا يسمح لها بالتقاط صور للمشاهد في حركة المرور أو في مركز التقاعد، أو في المستودع أو في غرفة العمليات. لكن هذه لا تمنحك البنية ثلاثية الأبعاد لما يحدث. في الآونة الأخيرة، كان هناك تطوير جديد يسمى LIDAR، وهذه فئة جديدة من الكاميرات التي تستخدم أشعة الضوء لبناء نموذج ثلاثي الأبعاد للوسط . وهذه فعالة إلى حد ما. لقد كانت

حقًا طفرة في مجالنا، لكنها ليست مثالية. لأن إذا كانت الأجسام تحتوي على أي شيء لامع أو شفاف، حسنًا، فإن الضوء يعمل بطرق غير متوقعة، وينتهي الأمر بضوضاء وثقوب في الصور. لذا فهذه ليست الحل السحري حقًا. وهناك شكل آخر من أجهزة الاستشعار يسمى الآن «مستشعر اللمس». وهذه مثيرة للاهتمام للغاية. يستخدمون الكاميرات لتصوير الأسطح فعليًا بينما يقوم الروبوت بالاتصال، لكنها لا تزال في مهدها. الآن القضية الأخيرة هي الفيزياء. واسمحوا لي أن أوضح لكم بأن أريكم نأخذ زجاجة على طاولة وندفعها فقط، ويقوم الروبوت بدفعها

بنفس الطريقة تمامًا في كل مرة. ولكن يمكنك أن ترى أن الزجاجة تنتهي في مكان مختلف تمامًا في كل مرة. ولما هذا؟ حسنًا، هذا لأنه يعتمد على تضاريس السطح المجهرية تحت الزجاجة أثناء انزلاقها. على سبيل المثال، إذا وضعت حبة رمل تحتها فستتفاعل بشكل مختلف تمامًا عما لو لم تكن هناك حبة رمل. ولا يمكننا معرفة ما إذا كانت هناك حبة رمل لأنها تحت الزجاجة. اتضح أنه يمكننا التنبؤ بحركة كويكب على بعد مليون ميل أفضل بكثير مما يمكننا التنبؤ بحركة جسم عندما يمسك به روبوت. الآن اسمحوا لي أن أقدم لكم مثالاً. ضع نفسك هنا

في موقف وكأنك روبوت أنت تحاول مسح الطاولة وأجهزة الاستشعار الخاصة بك صاخبة وغير دقيقة. مشغلاتك وكابلاتك ومحركاتك غير متأكدة، لذلك لا يمكنك التحكم الكامل في القابض الخاص بك. وهناك عدم يقين في الفيزياء، لذلك أنت حقًا لا تعرف ما الذي سيحدث. لذلك ليس من المستغرب أن الروبوتات لا تزال خرقاء للغاية. الآن هناك مكان واحد رائع للروبوتات ويتعلق ذلك بالتجارة الإلكترونية. وهذا آخذ في النمو، وله شعبية ضخمة وخلال الوباء، قفز الأمر حقًا. أعتقد أن معظمنا تأثر بذلك. بدأنا في طلب أشياء بشكل غير مسبوق وهذا الاتجاه

مستمر. والتحدي هو تلبية الطلب يجب أن نكون قادرين على تسليم جميع هذه الحزم في الوقت المناسب. والتحدي هو أن كل حزمة مختلفة كل طلب مختلف. لذلك يمكنك طلب بعض طلاء الأظافر ومفك كهربائي. وسيكون كلاهما في مكان ما داخل أحد المستودعات العملاقة. وما يجب القيام به هو دخول شخص ما والعثور على طلاء الأظافر ثم البحث عن مفك وجمعهم معًا ووضعهم في صندوق وتسليمهم إليك. وهذا صعب للغاية، ويتطلب الامساك. اليوم، يتم ذلك بالكامل تقريبًا بواسطة البشر والبشر لا يحبون القيام بهذا العمل فهناك قدر كبير من المبيعات. لذا فهو

تحدٍ. وقد حاول الناس وضع الروبوتات في المستودعات للقيام بهذا العمل (ضحك) لم تسير الأمور بشكل جيد لكن أنا وطلابي، منذ حوالي خمس سنوات، توصلنا إلى طريقة، باستخدام التطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، لجعل الروبوت يدرب نفسه بشكل أساسي ليكون قادرًا على الإمساك بالأشياء. وكانت الفكرة أن الروبوت سيفعل ذلك في المحاكاة. كان الأمر كما لو كان الروبوت يحلم بكيفية الامساك بالأشياء وتعلم كيفية امساكهم بشكل موثوق. وتلك هي النتيجة. هذا نظام يسمى Dex-net وهو قادر بشكل موثوق على التقاط الأشياء التي نضعه

ا في هذه الصناديق أمام الروبوت . هذه أشياء لم يتم التدرب عليها من قبل، وهو قادر على التقاط هذه الأشياء ومسح هذه الصناديق بشكل موثوق مرارًا وتكرارًا. لذلك كنا متحمسين جدًا لهذه النتيجة. وقمت أنا والطلاب بتشكيل شركة، ولدينا الآن شركة تسمى Ambi Robotics. وما نقوم به هو صنع آلات تستخدم الخوارزميات البرنامج الذي طورناه في بيركلي، لالتقاط الحزم. وهذا من أجل التجارة الإلكترونية. تصل الحزم في صناديق كبيرة، بجميع الأشكال والأحجام المختلفة ويجب التقاطها ومسحها ضوئيًا ثم وضعها في صناديق أصغر بناء على الر

مز البريدي الخاص بها. لدينا الآن 80 من هذه الآلات تعمل في جميع أنحاء الولايات المتحدة، وتفرز أكثر من مليون حزمة في الأسبوع. الآن, هذا بعض التقدم، لكنه ليس بالضبط الروبوت المنزلي الذي كنا ننتظره جميعًا. لذلك أريد أن أقدم لكم فكرة بسيطة عن بعض الأبحاث الجديدة التي نقوم بها لمحاولة أن نكون قادرين على امتلاك روبوتات أكثر قدرة في المنازل. وأحد التحديات الخاصة هو القدرة على تشكيل الأجسام المرنة مثل الأوتار في بُعد واحد، والملاءات ثنائية الأبعاد والأبعاد الثلاثية مثل الفواكه والخضروات. لذلك كنا نعمل

على مشروع لفك تشابك العقد. وما نقوم به هو أن نأخذ كابلًا ونضعه أمام الروبوت. يجب أن يستخدم الكاميرا للنظر إلى الأسفل وتحليل الكابل ومعرفة مكان الإمساك به وكيفية تفكيكه حتى يتمكن من فك تشابكه. وهذه مشكلة صعبة للغاية، لأن الكابل أطول بكثير من متناول الروبوت. لذا يجب أن يتم تمريره وفك تشابكه، وإدارة الفراغات أثناء عمله. وأود أن أقول إن هذا يعمل بشكل جيد. لقد حقق نجاحًا يصل إلى حوالي 80 بالمائة عندما نعطيه كابلًا متشابكًا في القدرة على فك تشابكه. الشيء الآخر هو شيء أعتقد أننا جميعًا ننتظره أيضًا:

روبوت لطي الملابس. الآن يبحث علماء الروبوتات بالفعل في هذا لفترة طويلة، وكانت هناك بعض الأبحاث التي أجريت حول هذا الموضوع. لكن المشكلة هي أنها بطيئة جدًا جدًا. لذلك كان هذا حوالي ثلاثة إلى ستة طيات في الساعة. (ضحك) لذلك قررنا إعادة النظر في هذه المشكلة ومحاولة جعل الروبوت يعمل بسرعة كبيرة. أحد الأشياء التي فعلناها هو محاولة التفكير في روبوت ذو ذراعين يمكنه قذف القماش بالطريقة التي نقوم بها عند طيه ثم استخدمنا الاحتكاك أيضًا في هذه الحالة لسحب القماش لتنعيم بعض التجاعيد. ثم استعارنا خدعة تُعرف ب

اسم الطية التي تستغرق ثانيتين. ربما سمعت عن هذا. إنه أمر مذهل لأن الروبوت يفعل الشيء نفسه تمامًا ويستغرق وقتًا أطول قليلاً، ولكن هذا هو الوقت الفعلي، لم يتم تسريعه. لذلك نحن نحرز بعض التقدم هناك. والمثال الأخير هو التعبئة. لذلك تواجهون جميعًا هذا طوال الوقت. تذهب إلى متجر، وعليك وضع شيء ما في حقيبة. الآن, أنه سهل، مرة أخرى، للبشر، لكنه في الواقع صعب جدًا جدًا بالنسبة للروبوتات لأنه بالنسبة للبشر، فأنت تعرف كيفية أخذ الحقيبة وكيفية التلاعب بها. لكن للروبوتات، يمكن أن تكون للحقيبة العديد من التك

وينات المختلفة من الصعب جدًا معرفة ما يحدث وأن يكتشف الروبوت كيفية فتح تلك الحقيبة لذلك ما فعلناه هو أننا جعلنا الروبوت يدرب نفسه قمنا بطلاء إحدى هذه الحقائب بطلاء فلوري، وكان لدينا مصابيح فلورسنت يمكن تشغيلها وإيقافها، وسيقوم الروبوت بشكل أساسي بتعليم نفسه كيفية التعامل مع هذه الأكياس. وبذلك نكون قد وصلنا الآن إلى النقطة التي يمكننا فيها حل هذه المشكلة خلال نصف الوقت تقريبا لذا هذا جيد لكنني أقول، أننا يمكن أن نحقق أفضل من ذلك لذلك أريد أن أعود إلى مفارقة مورافيك. ما هو سهل للروبوتات صعب على

البشر. وما هو سهل بالنسبة لنا لا يزال صعبًا على الروبوتات. لدينا قدرات مذهلة. نحن جيدون جدًا في التلاعب. (ضحك) لكن الروبوتات لا تزال غير جيدة في ذلك أريد أن أقول، أنا أفهم. لقد مرت 60 عامًا، وما زلنا ننتظر الروبوتات التي كانت يمتلكها الجيتسونس. لماذا هذا صعب؟ نحن بحاجة إلى الروبوتات للقيام بمهام لا يمكننا القيام بها أو لا نريد القيام بها حقًا. لكن أريدكم أن تضعوا في اعتباركم أن هذه الروبوتات قادمة. فقط كن صبورًا. لأننا نريد الروبوتات، لكن الروبوتات بحاجة إلينا أيضًا للقيام بالعديد من الأشياء ال

تي لا تزال الروبوتات لا تستطيع القيام بها. شكرًا لكم. (تصفيق)