menu
close

الروبوتات تتقن المهارات الاجتماعية دون إشراف بشري

طور باحثون من جامعتي سري وهامبورغ طريقة محاكاة رائدة تلغي الحاجة لمشاركة البشر في تدريب الروبوتات الاجتماعية. وتقدم الدراسة، التي نُشرت في 19 مايو 2025، نموذجًا ديناميكيًا لتوقع مسارات النظر يمكّن الروبوتات من التنبؤ بأماكن تركيز نظر البشر في البيئات الاجتماعية، مما يسمح لها بمحاكاة حركات العين البشرية بشكل فعال. من المتوقع أن يسرّع هذا التقدم بشكل كبير من تطوير الروبوتات الاجتماعية عبر إزالة أحد أبرز العوائق في عملية التدريب.
الروبوتات تتقن المهارات الاجتماعية دون إشراف بشري

يشهد مجال الروبوتات الاجتماعية طفرة ثورية تغير طريقة تعلم الآلات للتفاعل مع البشر. فقد طور باحثون نظام محاكاة يمكّن الروبوتات الاجتماعية من التدريب دون الحاجة لمشاركة بشرية، الأمر الذي قد يحدث تحولًا كبيرًا في سرعة تطوير هذا المجال.

وقد عُرضت الدراسة في المؤتمر الدولي للروبوتات والأتمتة (ICRA) لعام 2025، وأجراها فريق من جامعتي سري وهامبورغ. ويرتكز نهجهم على نموذج ديناميكي لتوقع مسارات النظر يساعد الروبوتات على توقع الأماكن التي سيركز عليها البشر بشكل طبيعي أثناء التفاعلات الاجتماعية.

يشرح الدكتور دي فو، أحد قادة الدراسة ومحاضر في علم الأعصاب الإدراكي بجامعة سري: "تتيح لنا طريقتنا اختبار ما إذا كان الروبوت يولي الانتباه للأشياء الصحيحة – تمامًا كما يفعل الإنسان – دون الحاجة لإشراف بشري مباشر".

وقد تحقق فريق البحث من فعالية النموذج باستخدام مجموعتين من البيانات المتاحة للعامة، حيث أظهروا أن الروبوتات الشبيهة بالبشر استطاعت تقليد حركات العين البشرية بنجاح. ومن خلال عرض خرائط أولوية النظرات البشرية على شاشة، تمكنوا من مقارنة تركيز انتباه الروبوت المتوقع مع بيانات العالم الحقيقي، مما ألغى الحاجة لدراسات تفاعل واسعة النطاق بين البشر والروبوتات في المراحل المبكرة من البحث.

ويعالج هذا الابتكار عقبة رئيسية في تطوير الروبوتات الاجتماعية. ففي السابق، كان الباحثون بحاجة إلى عدد كبير من المشاركين البشريين لتدريب واختبار الروبوتات المصممة للبيئات الاجتماعية مثل التعليم والرعاية الصحية وخدمة العملاء. من أمثلة هذه الروبوتات: بيبر، مساعد البيع بالتجزئة، وبارو، الروبوت العلاجي لمرضى الخرف.

ومن خلال تمكين الباحثين من اختبار وتحسين نماذج التفاعل الاجتماعي على نطاق واسع عبر المحاكاة قبل التطبيق في العالم الحقيقي، يمكن لهذا الإنجاز أن يسرّع بشكل كبير دورة تطوير الروبوتات الاجتماعية، مع تقليل التكاليف وتحسين فعاليتها في البيئات البشرية.

Source:

Latest News