آیا ربات‌ها می‌توانند از رویاهای ماشینی بیاموزند؟
### چالش‌های رباتیک: یادگیری عمومی و کیفیت داده‌ها
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در زمینه رباتیک، ایجاد ربات‌هایی است که بتوانند خود را با هر نوع محیط یا شرایطی سازگار کنند. از دهه ۷۰ میلادی، این حوزه از نوشتن برنامه‌های پیچیده به سمت یادگیری عمیق و آموزش ربات‌ها از طریق رفتار انسان حرکت کرده است. اما یک مشکل اساسی هنوز وجود دارد: کیفیت داده‌ها. برای بهبود توانایی ربات‌ها، آن‌ها باید با شرایطی روبه‌رو شوند که مرزهای توانایی‌هایشان را به چالش بکشد. این فرایند معمولاً نیاز به نظارت انسانی دارد که ربات‌ها را مجبور به یادگیری می‌کند. با پیشرفته‌تر شدن ربات‌ها، این روش دستی با مشکل مقیاس‌پذیری مواجه می‌شود.
### روش نوآورانه LucidSim
تیمی از محققان آزمایشگاه علم کامپیوتر و هوش مصنوعی (CSAIL) MIT یک رویکرد جدید برای آموزش ربات‌ها به نام LucidSim توسعه داده‌اند که می‌تواند به‌طور قابل‌توجهی سرعت استقرار ربات‌های هوشمند و قابل تنظیم در محیط‌های واقعی را افزایش دهد. این سیستم از پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی تولیدی و شبیه‌سازهای فیزیکی استفاده می‌کند تا محیط‌های آموزشی مجازی متنوع و واقع‌گرایانه ایجاد کند.
### غلبه بر شکاف شبیه‌سازی به واقعیت
LucidSim با ترکیب شبیه‌سازی فیزیکی و مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی، یکی از چالش‌های همیشگی رباتیک را حل می‌کند: انتقال مهارت‌های یادگرفته‌شده در شبیه‌سازی به دنیای واقعی. این روش به‌جای تکیه بر حسگرهای عمق، از مدل‌های زبان بزرگ استفاده می‌کند تا توصیف‌های ساختاری مختلفی از محیط‌ها تولید کند.
### الهام از یک مکالمه ساده
ایده LucidSim از گفت‌وگویی در مقابل یک رستوران در کمبریج به وجود آمد. محققان به دنبال روشی برای آموزش ربات‌ها با استفاده از بازخورد انسان بودند و در این مسیر به جزییات مختلفی پی بردند که به توسعه این سیستم منجر شد.
### روند ایجاد داده‌ها
برای تولید داده‌های خود، تیم از نقشه‌های عمق و ماسک‌های معنایی استفاده کردند. اما بعد از کمی کار متوجه شدند که با کنترل سخت بر روی محتوای تصویر، مدل تصاویر مشابهی تولید می‌کند. بنابراین تصمیم گرفتند متن‌های مختلفی را از ChatGPT برای تولید تصاویر متنوع استخراج کنند.
### پیشرفت در یادگیری ربات‌ها
آن‌ها همچنین تکنیک جدیدی به نام “Dreams In Motion” ایجاد کردند که اجازه می‌دهد ویدیوهای کوتاه و هماهنگی برای ربات‌ها تولید شود. این سیستم حرکت هر پیکسل را بین فریم‌ها محاسبه می‌کند و تصاویر تولیدی را به ویدیوهای چندفریم تبدیل می‌کند.
### مقایسه با روش‌های سنتی
زمانی که LucidSim در مقایسه با روش‌های سنتی قرار گرفت، نتایج قابل‌توجه‌ای به دنبال داشت. ربات‌هایی که داده‌های خود را از طریق LucidSim جمع‌آوری کردند، موفقیت بیشتری نسبت به ربات‌هایی که از یک معلم متخصص یاد گرفته بودند، ثبت کردند.
### نتیجه‌گیری
LucidSim راهی به سوی نسل جدیدی از ربات‌های هوشمند و قابل‌تنظیم فراهم می‌کند که می‌توانند بدون نیاز به تجربه در دنیای واقعی، یاد بگیرند و به چالش‌های دنیای واقعی بپردازند.
منبع: [news.mit.edu](https://news.mit.edu/2024/can-robots-learn-machine-dreams-1119)
