ما در میان انقلابی جذاب ولی زیان آوری هستیم
که حتی نمیتوانیم تصورش را کنیم
روباتها در کنار ما زندگی و کار میکنند
و حالا ما آنها را طوری طراحی میکنیم که بتوانند برای خودشان تفکر کنند
ما به آنها این قدرت را میدهیم که یاد بگیرند برای خودشان حرکت کنند
آیا این فرمهای جدید زندگی
رشد و نمو پیدا میکنند تا از ما باهوشتر و تواناتر باشند ؟
یا ما انتخاب میکنیم که با ماشینها ترکیب شویم ؟
آیا روباتها آینده ی تکامل بشریت هستند ؟
درون کرمچاله
فضا ، زمان ، خود زندگی
اسرار کیهان درون کرمچاله نهفته است
ترجمه شده توسط : محمد جلوه Email : mohammad.jelveh2004@yahoo.com
ما انسانها دوست داریم تا خودمان را
به عنوان اوج تکامل تصور کنیم
ما باهوشترین و وفق پذیرترین فرم حیات در کره ی زمین هستیم
ما جهان را آنگونه که مناسب نیازهایمان بود تغییر شکل دادیم
ولی همانطور که ( گونه ی مدرن بشریت ) homo sapiens ( انسان راست قامت اولیه ) homo erectus جایگزین شد
اینکه چیزی جایگزین ما شود اجتناب ناپذیر است
چی میشه اگه ما جانشینهای خودمون رو بسازیم ؟
همانطور که ما حرکت کردن ، فکر کردن و احساس کردن برای خودمان را یاد میگیریم
هم اکنون ما همین تواناییها را به روبات ها میدهیم
این پیشرفت تا کجا جلو میره ؟
این چیزیه که برای بشریت اتفاق میفته ؟
وقتیکه من یک نوجوان بودم دوچرخه ای از اجزای یدکی ساختم
دوچرخه ی من خیلی متعادل بود
من میتونستم کنار اون آروم راه برم بدون اینکه اونو نگه دارم
هیچکس تحت تأثیر قرار نگرفت ولی من را به فکر فرو برد
آیا ما روزی ماشینهایی خواهیم داشت
که خودشون بتونن به خوبی حرکت کنن ؟
آیا اونا حتی دیگه به ما نیاز خواهند داشت ؟
دنیل ولپرت از دانشگاه کمبریج
معتقد است که اگر روباتها
قراره که آینده ی تکامل بشریت باشن
اونا باید یاد بگیرن که مثل ما به خوبی حرکت کنن
چون حرکت ، مهمترین دستاورد هوش قدرتمند ماست
اساسی ترین سؤالی که من فکر میکنم میتونیم بپرسیم اینه که
اصلا چرا و چه زمانی درک و فهم حیوانات نمو پیدا کرد ؟
حالا ، زمانیکه من از دانشجوهام این سؤال رو میپرسم
اونا به من میگن که
ما باید کسانی باشیم که تفکر میکنن و دنیا رو درک میکنن
و این کاملا اشتباهه
ما مغز رو فقط و فقط برای یک دلیل داریم
ارائه ی وفق پذیری و همچنین حرکتهای پیچیده
چون حرکت تنها راهیست که ما داریم
تا روی دنیای اطرافمون تأثیر بذاریم
تمام ظرفیت ذهنی مغزهای ما
به خاطر یک محرک اولیه رشد کرد
اینکه یاد بگیریم چطور بهتر حرکت کنیم
توانایی راه رفتن روی دو پایمان بود
صحبت کردن و ابراز احساسات با حرکات پیچیده ی صورت
و همچنین اداره ی ماهرانه ی اعضای بدن
اینه که انسان رو در بالای زنجیره ی غذایی قرار داده
هیچ ارزشی نداره که
آگاه باشید ، احساسات داشته باشید یا اینکه تفکر کنید
بدون توانایی عمل کردن به اونچه که در فکرتون میگذره
همه ی اون خصوصیات دیگه
مثل حافظه ، ادراک ، عشق و ترس ، در گستره ی قدرت حرکت ایفای نقش میکنن
که آخرین محصول ( خروجی ) مغزه
هیچ ماشینی نمیتونه
تنوع عظیم حرکات پیچیده ای رو که ما هر روز به نمایش در میاریم رو به کار ببره
فقط تصور کنید روباتی رو که
تلاش میکنه تا یکی از مشهورترین ورزشهای انگلیسی رو انجام بده
اگرچه اون ضربه به نظر ساده میاد
و انگار که برام ساده بوده
پیچیدگی اتفاقی که داره در مغز من میفته
واقعا قابل توجه هست
همینطور که پرتاب کننده توپ رو پرتاب میکنه ، من باید توپ رو دنبال کنم
و پیشبینی کنم که توپ قراره کجا بیفته
و چطور قراره که دوباره از سطح زمین بلند بشه
سپس باید تصمیم بگیرم
که چه مدل ضربه ای بزنم
و سرانجام ، من باید 600 ماهیچه رو
به ترتیب خاصی برای زدن یک ضربه به کار بگیرم
حالا ، هر یک از اون مؤلفه ها
پیچیدگی ریاضی منحصر به فرد خودشون رو دارن
که در حال حاضر فراتر از توانایی هر روباتیه
یکی از بزرگترین چالشها
در آماده کردن روباتها برای حرکت کردن مثل خود ما
اینه که بهشون یاد بدیم که چطور با چیزهای نامعلوم سرو کار داشته باشن
این چیزیه که مغز ما بطور ذاتی انجام میده
هیچوقت یک توپ از یک مسیر 2 بار به طرف شما نمیاد
هر بار شما باید فورا چرخش خودتون رو تنظیم کنید
... سؤال اینه که
چطور مغز انسان با همه ی این بلاتکلیفی ها سروکار داره ؟
دنیل معتقده که یک تئوری تخمین احتمالات برای درک این روند ، مؤثره
( Bayesian inference )که استنباط بیزی نامیده میشه
یه چیز بحرانی که زننده ی توپ باید انجام بده اینه که
تصمیم بگیره که این توپ کجا بیفته
پس خودشونو آماده میکنن که ضربه ی درستی بزنن
و برای انجام اینکار ، اونا نیاز به استنباط بیزی دارن
استنباط بیزی در رابطه با چیه ؟
تصمیم گیری ، بهینه سازی ، موقعیت افتادن توپ
از 2 منبع مختلف از اطلاعات
یک منبع اطلاعاتی کاملا آشکار است
شما به توپ نگاه میکنید
شما میتوانید مسیر توپ را توسط بینایی خودتان دنبال کنید
زمانی که به شما نزدیک میشود
سعی میکنید و ارزیابی میکنید که توپ قراره کجا بیفته
ولی بینایی ، کامل نیست
در پردازشگرهای بصری ما تغییرپذیری وجود دارد
حدأقل مکان توزیع در اینجا با رنگ قرمز نشان داده شده است
که مکانهای محتمل برخورد توپ با زمین هستند
ولی قانون بیزی میگه که منبع دیگری از اطلاعات وجود داره
و اون آگاهی قبلی از مکانهای محتمل برخورد توپ با زمینه
اگر شما یک ضربه زننده ی خوب باشید
شما میتوانید به طور مؤثری به پرتاب کننده نگاه کنید
و شاید توسط مدل پرتاب کردنش و اشاره های اندکش
که اون با سایه ی آبی رنگ مشخص شده
که ناحیه ی متفاوتی است
بنابراین ، استنباط بیزی ترکیبیه از
این توزیع قرمز رنگ با توزیع آبی رنگ
و شما آنرا از طریق ضرب کردن اعداد باهم در هر یک از آنها انجام می دهید
تا این توزیع زرد رنگ را تولید کنید
که "یقین" نامیده میشه
و از آن اطلاعات استفاده می کنید
ضربه زننده ها حالا میتونن برای زدن ضربه آماده بشن
من باید از سر راه برم کنار
مغز ضربه زنندگان به توپ ، همانند مغز ماست
و این ریاضیات را به طور خودکار انجام می دهد
ما گونه ای هستیم که کاملا میتوانیم حرکت را پیشگویی کنیم
این چیزیه که ما رو
به بهترین شکارچیان و ابزارسازهای این سیاره تبدیل کرده
هم اکنون ما روباتهایی رو داریم که سریعتر و دقیقتر
از ما هستن
ولی ما باید هر حرکت آنها را برنامه ریزی کنیم
برای روباتهایی که مسیر تکامل رو دارن با پای پیاده میرن
مسیری که ما قبلا کاملا اونو طی کردیم
اونا باید یاد بگیرن که چطور خودشون حرکت کنن
بعدش چه اتفاقی می افته ؟
آیا اونا دارای مغزهای پیچیده ای مثل مغزهای ما میشن ؟
جاش بانگارد که یک سازنده ی روبات از دانشگاه ورمانت است
و هاد لیپسون از دانشگاه کرنل
در تلاشند تا به اون سؤال جواب بدن
به طور فزاینده ای ، ما فعل و انفعالات را با دنیا مشاهده می کنیم
با دنیای فیزیکی . این برای هوش مهمه
شما نمی تونید یه مغز رو فقط توی شیشه درست کنید
هدف جاش و هاد اینه که ماشینی بسازن
که به اندازه ی کافی باهوش باشه که بتونه یاد بگیره که چطور به اطراف خودش حرکت کنه
اونا در حین کارشون مجموعه ای از روباتهای عجیبی ساختن
ولی کار اونا با برنامه ریزی کامپیوتری شروع میشه
که طراحی شده تا بدنهای روباتها را پیشرفت بده
طرح های مختلفی از پیکره رو طراحی میکنه
سپس استراتژیهای مختلفی رو امتحان میکنه تا اونا را به حرکت در بیاره
! خیلی خب ، بیاید مسیر رو هدایت کنیم
یک شبیه سازی تکاملی واقعی
در این مورد
ما به کامپیوتر گفتیم که روباتی میخوایم که دو تا پا داشته باشه
ولی میخوایم که کامپیوتر برای ما چگونگی حرکت موزون و هماهنگ روی دو پا رو برای روبات معین کنه
و اینجا ما چیزیو میبینیم که یکم غافلگیر کنندس
و اون اینه که تکامل به راه حلی که ما از اون استفاده میکنیم پی نبرد ( یعنی کامپوتر نتونست بفهمه که چطور روبات رو روی دو تا پا درست حرکت بده )
بعضی اوقات که ما این روند تکاملی رو ادامه میدیم
کامپیوتر چیزی آشنا رو برای ما تولید میکنه ، مثل راه رفتن
و در موارد دیگه چیزهایی ناآشنا تولید میکنه
چیزهایی که به درد ما نمیخورن
اون بقای شایسته ترین هاست
یا شاید اونایی که کمترین میزان ناشایستگی رو دارن
درست همانطور که طبیعت نسلهای مختلف رو بر اساس تواناییشان برای زنده ماندن انتخاب میکنه
به همین صورت شبیه سازی هم اینکار رو انجام میده
کامپیوتر روباتهایی رو که کار خیلی خوبی انجام نمیدن رو حذف میکنه
و روباتهایی رو که عملکردشون یکم بهتره رو انتخاب میکنه
و کپی های اصلاح شده ای از اونا درست میکنه
و این روند رو بارها و بارها تکرار میکنه
و بعد از مدتی ، کامپیوتر شروع به پیدا کردن روباتهایی میکنه
که ، در این مورد ، قادرن از سمت چپ صفحه به سمت راست صفحه راه برن
این تکامل استروئیدهاست
چیزی که طبیعت در طول میلیونها سال به کار برده
در کامپیوتر فقط در چند ساعت اتفاق افتاد
در طول شب ، کامپیوتر هزاران مدل مختلف رو تست میکنه
و سرانجام روباتی رو تولید میکنه که به هدف رسیده
وقتی که شبیه سازی چیزی میسازه
که به نظر مخصوص و جالب توجه میاد
هاد و جاش اون طرح بدنه رو میگیرن و اون رو میسازن
حالا اونا میتونن
استراتژیهای حرکتی رو که در شبیه سازی یاد گرفتن رو تست کنن
در دنیای واقعی به خوبی کار میکنه
نامیده میشه quadratot این روبات
و به طور اساسی اون روباتیه که با استفاده از تکنیکهای تکاملی روباتیک یاد میگیره که چطور راه بره
و بنابراین ، چیزی که ما میتونیم در اینجا ببینیم
یک نمونه ی خاص از اینه که این روبات چطور یاد میگیره
این یکی از اولین قدمهاییه که اون برداشت
و ما میتونیم ببینیم که اون خیلی زیاد یا خیلی سریع حرکت نمیکنه
اون تا حدی مثل یه بچه است
در دورانی که حرکتهای سینه خیز انجام میده
اون چیزهای مختلفی رو امتحان میکنه
بعضی چیزا بهتر عمل میکنن ، بعضی چیزا کمتر
و از اونا تجربه بدست میاره و یاد میگیره
و به تدریج راه رفتنش رو بهبود میبخشه
روباتهای زیادی هستن که وقتی در خصوص یک وظیفه ی از پیش تعیین شده اداره میشن ، میتونن به خوبی حرکت کنن
ولی روباتهای هاد و جاش
باید یادگیری خودشون رو از اول شروع کنن
در یک محیط ناشناس
اون میتونه پیشرفت خودش رو حس کنه
و مثل یه بچه یاد بگیره که بخزه
اون با هر قدم و هر بار زمین خوردن ، بیشتر از بدن خودش آگاه میشه
هاد و جاش معتقدند که این خودآگاهی
به تدریج در یک فرم اساسی از هوشیاری ساخته میشه
اغلب ، ما سوالی پرسیدیم
آیا اون چیز هوشیاره ، یا نه ؟
ولی اون واقعا یه مسئله ی ساده و پیش پا افتاده نیست
اون بیشتر در مورد اینه که
چه درجه ای از ذات یک چیز ، قادره تا برای خودش فکر کنه
خودش رو شبیه سازی کنه ، در مورد خودش فکر کنه
خودآگاه باشه
هنگامیکه روباتها یاد میگیرن تا به روشهای پیچیده تری حرکت کنن
ممکنه که اونا سطوح هوشیاری رو هم تراز با ما و یا حتی فراتر توسعه بدن
ولی برطبق نظریات یک دانشمند
برای اینکه یک روبات به درستی هوشیار بشه
... اون باید احساسات رو پرورش بده
هوشیاری چیه ؟
پاسخ این سؤال بستگی به این داره که شما دارید با چه کسی حرف میزنید
تعریف یک دکتر از یک کشیش متفاوته
ولی همه ی ما قبول داریم که درجه ی بالای هوشیاریمون
چیزیه که ما رو از ارگانیسم های دیگه متمایز کرده
و البته ... از روباتها
چی میشه اگه روباتها هم هوشیار بشن ؟
آیا اونا صرفا از طریق منطق و استدلال میتونن به اون سطح دست پیدا کنن ؟
یا اینکه اونا هم باید یاد بگیرن که احساس داشته باشن ؟
پروفسور هنتی هایکنن از دانشگاه ایلینوی
معتقده که ماشینها وقتی هوشیار خواهند شد که بتونن احساسات رو تجربه کنن
این باور رو اون از زمانیکه خیلی جوان بوده داشته
وقتی که اون اولین بار در مورد مفهوم هوشیاری فکر کرد
وقتی من 4 یا 5 سالم بود در آشپزخانه می ایستادم
و ناگهان تحت تأثیر معمای هستی قرار می گرفتم
چطور و چرا من ، من بودم
! و چرا من ، خواهرم و یا برادرم نبودم
چطور من به درون خودم وارد شدم!؟
همانطور که او پیرتر شد
پنتی فهمید که چه چیزی در درون سر او ، اون رو هوشیار کرده
واکنش های احساسی به اشیاء و افرادی که در دنیای پیرامونش بودن
پردازشهای عصبی که در ورای هوشیاری ما قرار داره
درون مغز ما جاگیری می کنه
ولی ما چیزها رو به اون صورت نمی بینیم
برای نمونه ، وقتی شما انگشت خودتون رو ببرید
درد در درون انگشت شما پدیدار میشه
اما در حقیقت ، درد اینجاست
چونکه احساس می کنه هوشیاره
بی تجربگی های مغز ما از دنیای اطرافمون
فقط یک سری از محرک هی الکتریکیه
که توسط احساساتمون تولید میشن
هرچند ، ما این محرکها رو به صورت تصاویر ذهنی توسط ساختن وابستگی های احساسی با آنها تفسیر می کنیم
یک صدا خوشاینده
یک منظره آرامش بخشه
بر طبق گفته های پنتی ، هوشیاری
فقط یک موزائیک با شکوهی است که مملو از تصاویر ذهنی احساسی می باشد
او معتقده که برای داشتن یک ماشین واقعا هوشیار
شما باید به اون قدرتی بدید که
داده های حسی رو با احساسات پیوند بده
و در این روبات ، او آن فرآیند رو شروع کرده
این اولین روباتیه که
از شبکه های عصبی شرکت پذیر استفاده می کنه
این مشابه همون مدل یادگیریه که ما انسانها استفاده می کنیم
وقتی ما چیزی رو می بینیم و میشنویم
ما یک ارتباط بین اون چیزها برقرار می کنیم
و بعدا وقتیکه چیز دیگه ای رو میبینیم یا میشنویم
اون چیز دیگه داخل ذهنمون میاد
دنیا رو مستقیما توسط حس هایش تجربه میکند xcr-1
مثل کاری که ما انجام می دهیم
بر روی صفحه ی بورد ، اصول لامسه ، بینایی و تولید صدا قرار دارن
پنتی روند دادن آمیزش های احساسی رو به داده های حسی مخصوص ، شروع کرده
مثل رنگ سبز
پنتی یک شیئ سبز رنگ را در مقابل روبات قرار میدهد
که اون تشخیص میده
سبز
سپس او به رنگ سبز یک حس بد رو اضافه می کنه
یک ضربه از پشت
یادگیری شرکت پذیری یکم مشابه بچه هاست
درد
و شما به اون میگید که : این خوبه یا این خوب نیست
همچنین شما شاید بچه ی کوچک رو بزنید
درد
که من اونو توصیه نمی کنم
! سبز بد
تصویر ذهنی روبات از شیء سبز
اکنون با یک حس بد آمیخته شده
و از الآن ، او از بطری سبز رنگ دوری می کنه
تجربه میکنه xcr-1 ولی فقط حس درد نیست که
درست همانطور که ما به روبات یاد میدیم
که حس درد رو با شیء سبز رنگ ترکیب کنه
ما همچنین میتونیم به روبات یاد بدیم که از اشیاء لذت ببره
در این مورد با شیء آبی مثل این
آبی
برای آمیختن یک حس خوب با رنگ آبی
پنتی با ملایمت بالای روبات رو نوازش می کنه
! آبی خوب
این آزمایش ساده نشون میده که این روبات تصاویر و محتویات ذهنی از اشیاء داره
اون هنوز در ابتدای پیشرفتشه
xcr-1 ولی اصول عکس العمل های احساسی رو از ترس یاد گرفته
! سبز بد
... تا تمایل
! آبی خوب
♪ حالا وقت منه که عاشق بشم ♪
♪ ... لحظات تنهایی به نظر میرسه که ♪
xcr-1 هنگامیکه یک ورژن پیشرفته تر از
حافظه اش رو با تصاویر ذهنی انباشته کنه
! دندانپزشک بد
... او قادر خواهد شد
تا به موقعیتهای جدید خودش واکنش نشون بده
و بالاخره دنیا رو تجربه کنه
بسیار شبیه به هر موجود احساساتی دیگه
اون رؤیای بزرگ منه
: که روباتی بسازم که یه روز بپرسه
چطور من به داخل خودم اومدم ؟
زمانیکه روباتها به این درجه برسن
چه چیزی میتونه از پیشرفت اونا و هوشیار شدن از چیزهایی که ما نسبت به اونا هوشیار نیستیم جلوگیری کنه ؟
این مرد فکر میکنه که روباتها آینده ی بشریت خواهند بود
چون اونا چیزی دارن که ما نداریم
مغزهای اونا برای نبوغ گنجایش کافی خواهند داشت
"مدتها بعد از اینکه آخرین انسان میگه " من کشف کردم
برای ارشمیدس ، ابراز پیروزی از یک کشف در وان حمام رخ داد
آلبرت آینشتاین سوار ماشین بود که نظریه ی نسبیت در ذهنش ظهور کرد
این ذهن های درخشان لحظات الهام رو تجربه کردن ( لحظه ای که در اون اولین جرقه ی کشفیاتشون زده شد )
و تمام بشریت را رو به جلو و پیشرفت بردند
ولی سوالات علمی امروزی
کاوش گروه های ذرات زیر اتمی
و کدهای ژنتیکی وسیع ما
خیلی پیچیده هستند
طوریکه این موضوعات باعث شدن تا تیم هایی متشکل از هزاران محقق
در تلاش برای حل کردنشون باشن
آیا عصر نبوغ علمی به پایان رسیده ؟
نه در صورتی که ماشین ها اون راهو در پیش بگیرن
دانشمند داده ها ، مایکل اشمیت
دنیا را مملو از زیبایی های پیچیده می بیند
رویش یک گل رز
رگه های منشعب شده روی یک برگ
پرواز یک زنبور عسل
ولی در زیر سطح شگفتی های طبیعت
مایکل همچنین یک گنجینه از ریاضیات پیچیده ی نامعلوم رو میبینه
من عاشق اینم که اینجا بیام . طبیعت زیباست
معادلات مخفی در وجود برگها و زنبورها و اکوسیستم هایی که در این باغ هستن ، نهفته
و بخشی از علم کشف کردن علل به وجود آمدن اونهاست
علم تقلای ما برای منطقی نشان دادن طبیعت است
و این تلاشها کشفهای مشهوری را در اختیار ما قرار داده
در زمان نیوتن
او قادر بود تا یک قاعده ی مهم در فیزیک را معین کند
که اون قانون جاذبه بود
او پیشبینی کرد که این سیب چطور می افته
و همچنین نیروهایی که بر این سیب اثر می گذارند
امروزه در علم ، ما گرفتار مشکلات مشابهی هستیم
ولی نه فقط درباره ی چگونگی افتادن سیب
بلکه پیچیدگی عظیمی که از این جهان پویا و محرکی که اطراف ماست پیروی میکنه
برای مثال وقتیکه من این سیب رو می اندازم
سیب موجب برانگیختن و پخش شدن گرد و خاک میشه
این گرد و خاک میتونه با یه گل اصابت کنه
و یه زنبور کمتر امکان داره که اون گل رو گرده افشانی کنه
و تمام اکوسیستم این باغ
میتونه به طور مؤثری به خاطر اون اتفاق ساده تغییر کنه
دانشمندان متوجه نیروهای اساسی طبیعت شدند
ولی پیش بینی های دقیق درباره ی اینکه در جهان حقیقی با پیچیدگی ناپایدارش چه اتفاقی خواهد افتاد
برای ذهن انسان خیلی سخته
بنابراین ، یکی از دلایلی که چرا فهمیدن و معین کردن معادلات و قوانین طبیعت به شدت برای انسان سخته
دقیقا تعداد متغیرهایی است که در صحنه ی بازی دنیا شرکت دارند
میتونه هزاران متغیر وجود داشته باشه
که بر روی یک سیستم اثر میگذارند
و ما تازه شروع به باز کردن تاروپودهای آنها کردیم
در حقیقت ، شمار بسیار زیادی از این معادلات هستند که
اگر با دست خالی بخواهیم انجامشون بدیم هیچوقت قادر به تجزیه و تحلیل کردن آنها نخواهیم بود
2006 در سال
مایکل شروع به طراحی یک نرم افزار کامپیوتری هوشمند کرد
که میتونست سیستمهای پیچیده ی طبیعی رو کشف کنه
و معنی چیزی رو که به نظر یک بی نظمی و هرج و مرج کامل بود رو استنتاج کنه
"چیزی که من در اینجا دارم یک " دو آونگیه ( یعنی متشکل از دو آونگ )
اگر شما به اون نگاه کنید ، اون شامل دو بازو است
یک بازو در امتداد محور بالایی تاب میخوره
و بازوی دوم وابسته به قسمت زیرین بازوی اولی است
و اونا دو آونگی هستن که به هم قلاب شدن
هر یک از آونگها در انتهای آونگ دیگری است
حالا ، آونگ یک مثال خیلی خوب از پیچیدگیه
چون اون برخی از پیچیده ترین حرکتها رو که ما ازشون باخبریم نمایش میده
چیزی که بی نظمی خطاب میشه
وقتی شما داده ها رو از اینجور دستگاه ها جمع آوری می کنید
به نظر کاملا تصادفی میاد
و از هیچ جور الگویی طبعیت نمیکنه
ولی چون این یک سیستم قطعی فیزیکیه
یک الگو وجود داره
پیدا کردن یک الگو در میان آشفتگی و بی نظمی دو آونگی
برای ده ها سال دانشمندان را از پا درآورده
ولی سپس مایکل لحظه ی الهام رو تجربه کرد
چرا رشد ایده های جدید به همان شیوه ای که طبیعت از تکامل استفاده کرده نباشه ؟
گذاشت Eureka او اسم برنامه اش را Eureka = "من کشف کردم"
Eureka با سوپی از معادلات نخستین و بسیار قدیمی آغاز میشه
و نحوه ی مرتبط بودن اونا با هم رو در رفتار و حرکت دستگاه دو آونگی بررسی میکنه
اگه اونا مناسب همدیگه نباشن ، کامپیوتر نابودشون می کنه
و اگر مناسب همدیگه باشن کامپیوتر اونا رو به نسل بعد می بره
جایی که اونا تغییر میکنن و تلاش میکنن که بیشتر به هم چفت بشن
سرانجام ، معادله ی برنده پدیدار میشه
! همونی که ارشمیدس بهش افتخار می کنه
! کشف کردم
و حالا من الگوریتممون رو اجرا می کنم
در قسمت چپ لیست معادلاتی وجود داره
برای این دو آونگی تنظیم کرده Eureka که
همینطور که بالاتر میریم ، پیچیدگی افزایش پیدا می کنه
و ما همچنین سازش با داده ها رو افزایش میدیم
و سرانجام ، همینطور که بالاتر میریم
میبینید که به شدت با داده ها توافق دارید ( یعنی چیزی که توی ذهنتونه با داده هایی که میبینید تطبیق داره )
و سرانجام جایی که شما به پیشرفت عظیمی در " دقت " می رسید ، با یک چیز حقیقی مرتبط خواهید شد
و عملا ما میتونیم به اینجا نگاه کنیم و ببینیم که چه چیزی دقیقا ناگهان ظاهر میشه
برای مثال شما اینجا میتونید ملاحضه کنید که ما عدد 9.8 رو داریم
و اگر شما از آموخته های قبلی فیزیکتون یادتون باشه
این مقدار ضریب جاذبه ی زمینه
"چیزی که خیلی مهمه ، تفاوت بین زاویه های " دستگاه دو آونگیه
اینه که پدیدار میشه
اساسا ، ما از این نرم افزار استفاده کردیم
و داده هایی رو از اون مدل بی نظم و آشفته جمع آوری کردیم
و راه حل را به طور مستقیم از داده ها به سختی استخراج کردیم
Eureka فقط یک معادله ی واحد که نحوه ی حرکت دستگاه دو آونگی رو شرح میده ، کشف نکرد
اون مفهوم چیزی رو که به نظر بی نظمی میومد ، پیدا کرد
چیزی که هیچ انسان یا ماشینی قبلا انجام نداده بود
ما میتونستیم یک مجموعه ی جدید از داده ها رو جمع آوری کنیم
و این فرایند رو دوباره اجرا کنیم
و حتی با وجود اینکه داده ها کاملا متفاوت هستن
ما میتونستیم مشاهدات متفاوتی داشته باشیم
ما هنوز میتونیم حقیقت بنیادی رو تشخیص بدیم
الگوی بنیادی ، که این معادله است
به نظر مایکل ، آینده ی اکتشافات علمی
داخل سرهای ما نیست
داخل ماشین هاست
چه اونها به الگوهای داده هایی از ژنتیک نگاه کنن ، چه فیزیک ذرات و یا هواشناسی
Eureka برنامه هایی نظیر میتونن الهام بخش تقاضای ما برای پیدا کردن حقایق بنیادی درباره ی طبیعت باشن
که هیچ انسانی هرگز نمیتونه
ما داریم به درجه ای می رسیم
که تصمیم بگیریم چه چیزی رو میخواهیم کشف کنیم
و به ماشین ها این اجازه رو بدیم که اون مسائل رو برامون کشف کنن
Eureka میتونه این ارتباطات رو بدون تعصب های انسانی و بدون محدودیت های انسانی پیدا کنه
ما روباتهایی ساختیم تا به ما خدمت کنن
همینطور که روباتها یاد میگیرن که خودشون حرکت کنن ، احساس کنن و تفکر کنن
اونها نهایتا فراتر از این نقش رشد خواهند کرد
چی میشه اگه اونا شروع به همکاری با همدیگه کنن ؟
آیا اونا میتونن اجتماع خودشون رو بسازن ؟
اجتماعی که توسط روباتها برای دیگر روباتها ساخته میشه ؟
هیچ گونه ی دیگری روی کره ی زمین از ما موفق تر نیست
ما این موفقیت رو مدیون کامپیوتر قدرتمند درون سرهای خودمون هستیم
ولی تسخیر یک سیاره ملزم به داشتن بیش از یک مغز است
ها Homo sapien ( انسانهای مدرن ) به خاطر اینکه ما یاد گرفتیم این کامپیوترها را همانند یک جامعه با هم به کار ببریم ، پیشرفت کردند
چه اتفاقی می افتد اگر روباتها مغزهایشان را با هم به کار ببرند ؟
پروفسور دنیس هانگ که در طول روز یک مهندس روباتیک و در طول شب یک سرآشپز خبره ی خوراک شناس می باشد
یک متخصص در ساخت روباتهایی است که با همدیگر همکاری میکنن
ولی او همچنین همکاری را در خارج از آزمایشگاه هم می بیند
ما واقعا بهش فکر نمی کنیم
ولی هرچیزی در زندگی روزانه ی ما با همکاری آمیخته شده
برای مثال ، آشپزی به طور مکرر یک عمل انفرادی تلقی میشه
ولی اگر شما در موردش فکر کنید ، افراد زیادی در این رابطه دخیل هستند
و برای اینکه اینکار انجام بشه ملزم به هماهنگی با دقت بالایی می باشد
ممنون چارلی
این گوجه فرنگی رو به عنوان یک مثال در نظر بگیرید
این گوجه به طور حتم زندگی خودش رو به عنوان یک بذر شروع کرده
جایی که یک گروه از کشاورزها
باید یک رشته از ژنهای درست رو برای یک گوجه فرنگی تپل آبدار و خوشمزه ، انتخاب کنن
دانه ها باید کاشته بشن ، رشد کنن و محصول بدن
سپس گوجه ها باید به بازار فرستاده بشن
تولید غذا یک بافت پیچیده از هماهنگیست
ولی به همان خوبی ، همکاری های انسان محدودیتهای خودش رو داره
! اه
هر روز ، مثل خیلی از ما
دنیس باید با نمونه ی عمده ی همکاری های اشتباه انسانی در کشمکش باشه
" رفت و آمد "
مسئله اینه که ، ما انسان هستیم
ما نیازمند این هستیم و می خواهیم که هر چه سریعتر به مقصد خودمون برسیم بنابراین ما مشکل ترافیک داریم
اگر به خاطر چراغهای راهنما نبود
که در حقیقت روباتهای بسیار ساده ای هستند
این تقریبا غیر ممکن بود که بتونیم به هرجایی بریم
این چراغهای راهنما با همدیگه صحبت می کنن
اونا با چراغهای راهنمای دیگه که در تقاطعهای دیگری هستند ، ارتباط برقرار می کنن
و اونها دوربین دارن
پس اونها در حقیقت نقشه های ترافیک رو می بینن
و برای ما انسانها تصمیم می گیرن
اه باشه
ممنون چراغ راهنما
ترافیک باعث آزار است
ولی ناتوانی های دیگه ی همکاری انسانی
خیلی جدی تر هستند
و اغلب مرگبار
دنیس معتقده که یک جامعه از روباتها
خیلی بهتر از ما می تونن یاور همدیگه باشن
در همکاری با دنیل لی
در دانشگاه پنسیلوانیا
او یک گروه از روباتها رو برای رقابت در مسابقات روباتیک طراحی کرد
یک مسابقه ی قهرمانی بین المللی فوتبال روباتیک
روبوکاپ یه مسابقه ی فوتبال روباتی خودگردانه
که به این معنیه که شما تیمی از روباتها رو دارید
شما دکمه ی شروع رو می زنید و سپس هیچ کس به هیچ چیزی دست نمی زنه
و روباتها باید به اطراف نگاه کنن و ببینن که توپ کجاست
و باید هماهنگ باشن و عملا یک بازی فوتبال رو انجام بدن
نام دارن Darwin-op روباتهای فوتبالیست دنیس
کاملا مستقل هستند
اونها از حسگرها و نرم افزارهای پیچیده ای استفاده می کنن
تا اونها رو در میدان مسابقه هدایت کنن
و اونها یک محرک جدی رقابتی همانند همتاهای انسانیشان دارن
همتیمی ها میتونن ذهن همدیگه رو بخونن
اگر شما به بازیکنان فوتبال انسان نگاه کنید
مسلما اونا در کاری که انجام میدن ماهر هستن
بعضی وقتا اونا با فریاد زدن با همدیگه ارتباط برقرار می کنن
بعضی وقتا هم با یه اشاره ی زیرکانه
ولی ، از طرف دیگه ، این خیلی دقیق نیست
و اونا نمی تونن همه ی اطلاعات رو در یک لحظه به همدیگه منتقل کنن
ولی روباتها می تونن اونکار رو انجام بدن
هرکدام از روباتها موقعیت و مقصد دقیق روباتهای دیگر را در تمام مدت می داند
اونها می تونن استراتژی و وظیفشون رو بر طبق نیاز تنظیم کنن
بسته به اینکه توپ کجاست و حریفها کجا هستند
اونها به طور آموزشی وظیفشون رو عوض می کنن
دروازه بان تبدیل به زننده ی ضربه میشه
زننده ی ضربه تبدیل به دروازه بان و یا دفاع میشه
شاید اونا به چابکی پله ( بازیکن افسانه ای فوتبال برزیل ) و یا به انعطاف پذیری دیوید بکهام نباشن
ولی اونا قادرن تا توپ رو آرام آرام پیش از حریف به جلو ببرن
توپ رو پاس بدن ، گل بزنن
و حتی شادی کنن
دنیس معتقده که روبوکاپ
تنها شروع جامعه ی روباتیه
دنیس یک جامعه ی متصل به هم از روباتهای متفکر را تصور میکنه
که میتونن خیلی پیچیده تر از جوامع انسانی باشن
که او این رو " توده ی روباتی " نامیده
توده ی روباتی یک شبکه ی متصل به هم از هوش است
این شبیه چیزی است که ما حس مشترک در انسانها می نامیم
دقیقا مثل اون روباتهای کوچکتر
که در روبوکاپ فوتبال بازی می کنن
اونها یک سری اطلاعات مشترک رو با هم سهیم هستند ، اطلاعات تیمی ، برای دست یابی به گل
در این مورد ، بردن بازی فوتبال
برای توده ی روباتی
روباتها از دورترین گوشه های جهان
می تونن به توده ی مرکزی متصل بشن
و اطلاعات و اخبار رو برای انجام دادن کارشون تقسیم کنن
انسان ها برای یک مدت بسیار طولانی ارباب دانش بودند
ولی روباتهای آینده این دانش رو می تونن در میلیونیم های ثانیه بیاموزند
اونها می تونن شبکه ی فوق العاده و مافوق تصور به هم پیوسته ی خودشون رو ایجاد کنن
و از همان روحیه ی همکاری استفاده کنن که جامعه ی انسانی رو ساخت
بدون خودخواهی و حرص و طمعی که ما رو یک قدم عقب تر نگه داشته
روباتها بر اساس یک مجموعه از قوانینی که بسیار خوب براشون تعریف شده عمل می کنن
عزم انسانها برای شکست دادن اونها فقط مختص انسانها نیست
حالا روباتها میدونن که چطور با روباتهای دیگه صحبت کنن
ولی حالا یک دانشمند در برلین
ارتباطات روباتیک رو یک قدم جلوتر برده
ماشینهای او ، به زبانی با همدیگه صحبت میکنن که خودش متوجه نمیشه
‏.:: www.bolboljan.net ::.
شما متوجه شدید که اندکی پیش من چی گفتم ؟
البته که متوجه نشدید
چون من به هیچ زبون شناخته شده ای برای انسان صحبت نکردم
ولی حرفم بی معنی نبود
اون به زبان روباتی بود
ما انسانها ده ها هزار سال را صرف این کردیم تا معانی پیچیده ی ارتباطات خودمون رو توسعه بدیم
حالا روباتها در تعقیب ما به عنوان راهنما هستند
و اونها این کار رو با سرعت اندکی انجام میدن
... یه روزی ، به زودی
روباتها ممکنه تصمیم بگیرن که ما رو از فهمیدن مکالماتشون محروم کنن
Tokima
Lucabo
Miyoto
Motakay
Tokima, kymamu
Tokima
Simeta
Tokima
Motakay
بدون زبان
گونه ی ما هرگز نمی تونست به جایی که امروز رسیده ، دست پیدا کنه
این باشکوه ترین چیزه
که تاکنون توسط بشریت خلق شده
اگر شما به خودمان نگاه کنید
کاملا واضحه که بدون زبان
ما قادر نبودیم که
کارهای الآنمون رو انجام بدیم
لوک استیلز ، پروفسور هوش مصنوعی
زبان رو کلید توسعه ی هوش واقعی روبات می دونه
چیزی که در تلاشم تا متوجهش بشم اینه که
چطور ما میتونیم این فرایند رو ترکیب کنیم
طوریکه ما میتونیم یک تکامل رو در یک روبات شروع کنیم
یا در جمعی از روباتها
که منجر به رشد و ترقی به سیستم ارتباطی توانمندی مثل ما بشه
ماشینها در حال حاضر با همدیگر ارتباط برقرار می کنن
ولی اینها بر اساس زبانهای رمزی انسانی از قبل تعیین شده هستند
لوک میخواد چگونگی ارتباط جوامع روباتیه آینده رو بدونه
که به اونا شانس ساخت زبان خودشون رو میده
لوک به روباتها، عناصر بنیادی زبان رو آموخته
مثل صداهای بالقوه برای استفاده
و راه های ممکن برای ملحق کردن آنها به همدیگر
ولی چیزی که روباتها میگن به خودشون بستگی داره
ما مکانیزم های یادگیری رو براشون تعریف می کنیم
ما مکانیزم های ابتکاری رو براشون تعریف می کنیم
مکانیزم هایی که باعث هماهنگ کردن زبان اونا میشه
اونا تا حدی میتونن با هم دیگه بحث کنن که چطور با هم به صحبت کردن بپردازن
ولی ما زبان خودمون و تصورات خودمون رو براشون معین نمی کنیم
برای اینکه روباتها بدونن چطور باید حرف بزنن این فقط کافی نیست
اونها باید موضوعی داشته باشن که در موردش صحبت کنن
قدم بعدی لوک اینه که به روباتها یاد بده که چطور بدن خودشون رو تشخیص بدن
به منظور یادگیری زبان
شما عملا باید در مورد بدن و حرکات بدن خودتون یه چیزایی یاد بگیرید
چیزی که در اینجا می بینید یک مدل داخلیه ، که روبات از خودش ساخته
این روبات در تلاشه که اینجا ارتباط بین مجراهای حسی متفاوت و هم چنین فرمانهای موتور محرک خودش رو یاد بگیره
هنگامیکه روبات ، تکان خوردن خودش رو در آینه می بینه
اون یک مدل سه بعدی از اعضای بدن و مفاصل خودش درست می کنه
او این اطلاعات رو در حافظه ی حسی خودش ذخیره می کنه
و حالا آماده است که درباره ی حرکات بدن با یه روبات دیگه صحبت کنه
Tokima
حالا ، این روبات در حال صحبت کردنه
اون یک حرکت رو درخواست می کنه
این روبات داره به درخواست اون یکی عمل می کنه ... می دونید که .. داره بازوش رو می کشه
نه ، این چیزی نیست که درخواست شده
و اون دوباره حرکت درست رو نشون می ده
او در تلاش اول خودش ناموفق بود
ولی سرانجام روبات یاد میگیره
یعنی دو دست رو بالا ببر Tokima که
بعد از تکرار این فرایند با کلمات مختلف
اونا دوباره تلاش می کنن
Homakey
یه درخواست دیگه
اون به درخواستش عمل می کنه
بله ، این حرکت درسته
بنابراین ، به عبارت دیگه
این روبات یک کلمه رو از اون یکی روبات یاد گرفت
و برعکس
حالا اونا راهی دارن تا درباره ی حرکتها صحبت کنن
زبان روباتی در حال حاضر به خوبی توسعه یافته
اونا می تونن زبونشون رو به لوک یاد بدن
بیاید ببینیم چیه ... میدونید ... چیزی از من خواسته تا انجام بدم
Motakay
motakay باشه
نه این درست نیست ، پس اون به من نشون میده
حالا من این حرکت رو دارم یاد می گیرم
Motakay
اینه Motakay
بسیار خب ، من درست فهمیدم
حالا من می خوام این حرکتو با اون انجام بدم
Motakay
بسیار خوب ، بله ، تو داری کار درستو انجام میدی
ممنون
هنگامیکه روباتها این فرآیند رو تکرار می کنن
کلمات و حرکاتی تولید می کنن که برای روبات دیگه معانی واقعی میده
و همچنان که دایره ی لغات روباتها رشد می کنه
هر کلمه ی جدیدی که اونا میسازن
چیزیه که ما متوجهش نمی شیم
آیا اینکه اونا ما رو کاملا از مکالماتشون محروم کنن یه اتفاق قریب الوقوعه ؟
و من فکر می کنم که این در حقیقت کاملا ممکنه
ولی جامعه باید تا حدی تعادل پیدا کنه
"بین" هدفی که ما روباتها رو براش می خوایم
"و" میزان استقلالی که ما به اونها میدیم
اگر ما به روباتها قدرت "خود گردانی " برای حرکت کردن ، احساس کردن و ساخت زبان منحصر به فرد خودشان را بدهیم
آیا این برای پیش افتادن اونا از ما کافیه ؟
با وجود این ، کدوم روبات برای " منقرض کردن " ما ساخته میشه ؟
ولی یک دانشمند ژاپنی
آینده رو " روبات بر علیه انسان " تصور نمی کنه
در حقیقت ، او اشتراک روباتها با انسان را به طور هدفمندانه ای مهندسی می کنه
ما میدانیم که " انسانهای امروزی" نهایت تکامل نیستند
ولی آیا نوادگان ما موجود زیستی هستند یا مکانیکی ؟
بعضی ها معتقدند که ماشین های هوشمند
در نهایت جانداران برتر روی کره ی زمین خواهند بود
ولی قدم تکاملی بعدی
شاید جایگزینی روبات به جای انسان نباشه
میتونه یه ارگانیزم زنده از ترکیب انسان و ماشین باشه
ایشان یوشیوکی سنکای هستند
کسی که نویسندگان او را به آیزاک آسیموف تشبیه کردند ( نویسنده ی آمریکایی روسی تبار گونه های علمی-تخیلی )
او همیشه رؤیای ترکیب انسان و روبات شبه زنده را به چیزی که خودش اون رو " سیستم بدنی توانبخشی دو رگه " نامیده ، در سر داشت
hybrid assistive limb system یا H.A.L
اون یکی از رؤیاهای منه
ما میتونیم دستگاه های اینچنینی رو ایجاد کنیم
H.A.L مثل سیستم لباس روباتی
برای انسانها و حرکات فیزیکی انسانها
و حالا ، بعد از 20 سال پژوهش
او موفق شد
به وسیله ی خوندن ذهن انسان به بدن کمک می کنه H.A.L
و برای کسی که پوشیدتش ، نیروی توانبخشی برای حمایت از وی تأمین می کنه
... هنگامی که مغز قصد و نیت رو تولید می کنه ، اگر او میل داشته باشه و یا در تلاش برای حرکت کردن باشه
روبات این سیگنالهای درخواست مغز رو تشخیص میده
و میخواد که به حرکت اون کمک کنه
وقتی که مغز به یک ماهیچه برای حرکت سیگنال میفرسته
اون یک پالس رو از طریق نخاع به ناحیه ای که قصد تکان خوردن داره ، منتقل می کنه
این سیگنال بیوالکتریکی
از روی سطح پوست قابل تشخیصه
یوشیوکی رو برای جمع آوری این پالس ها طراحی کرد H.A.L
و سپس موتور محرک های مناسبی را به منظور کمک به بدن برای تکان خوردن فعال کرد
مغز انسان مستقیما لباس روباتی رو کنترل می کنه
اون فقط یک پیشرفت یا کشف بزرگ تکنولوژیکی نیست
H.A.L یوشیوکی در حال حاضر از در بیمارستانهای توانبخشی ژاپن ، استفاده ی کاربردی می کنه
... اگر بعضی از اعضای بدن مشکلاتی از قبیل فلجی داشته باشن
این میتونه به بیمارانی که چنین مشکلاتی دارن کمک کنه
و یک شخص ناقص میتونه ازش استفاده کنه
افرادی که در طی سالها راه نرفتند
حالا به لطف این پاهای روباتی وابسته به مغز ، دوباره به راه افتادن
یوشیوکی همچنین یک مدل برای نیم تنه و بازو ساخته
که میتونه تا 200 کیلوگرم نیروی بلند کردن اضافی رو تأمین کنه
که انسانهای عادی رو به انسانهای قدرتمند تبدیل می کنه
ولی اون فقط در رابطه با نیرو نیست
او معتقده که
ترکیب کردن دستگاه های روباتی و انسانهای زیستی
به ما اجازه میده تا دستیابی های بزرگمون در حرکت کردن رو حفظ کنیم
ورزشکارهایی مثل تایگر وودز و یا راجر فدرر
در ورزشهای خودشون دارای مهارت بی همتایی شدند
اما وقتی که بمیرن ، حرکاتشون هم نابود میشه
H.A.L ولی از وقتیکه لباس
میتونه حرکات صاحب خودش رو تشخیص بده و به خاطر بسپاره
اون توانایی ها دیگه لزوما از بین نخواهند رفت
اگر بعضی از این ورزشکارها مثل تایگر وودز
اگه اون رو بپوشن و باهاش بچرخن
هر داده ای ، داده ی حرکتی .. داده ی فیزیولوژی
در کامپیوترها جمع آوری خواهد شد
ما قبلا کتابخانه های بزرگی را برای حفظ و نگهداری اطلاعات و دانش خودمان ساخته بودیم
که به واسطه ی دست نوشته ها برای نسلهای آینده بیان شده بودند
یوشیوکی میخواد یه کتابخانه از اطلاعات حرکتی بسازه
توسط ترکیب بدنهایمان با استخوان بندی های روباتیک خارجی
ما فقط قوی تر نمیشیم
همه ی ما به خوبی بااستعدادترین ورزشکارها و هنرمندان ، حرکت خواهیم کرد
آخرین قرن تمدن مردمی
روی سناریوهای آخرالزمانی از شورش روباتها تمرکز کرده بود
مسیر یک آینده ی متفاوت را گشود H.A.L ولی
ما متمایلیم که به روباتها به عنوان فرم دیگری از زندگی فکر کنیم
که شاید یک روز با انسانها رقابت کنن و یا جایگزین انسانها بشن
ولی من فکر می کنم که حقیقت امر اینه که
به طور فزاینده ای ، ما شاهد همکاری انسانها و روباتها خواهیم بود
و عملا گونه ای خواهیم شد که دارای توانایی های فیزیکی و ذهنی بالایی است
کاملا ، من فکر می کنم که روباتها آینده هستند
من فکر می کنم که ما نیاز داریم تا به اونا اعتماد و تکیه داشته باشیم
در غیر این صورت ، ما درجا میزنیم و دیگه پیشرفتی نخواهیم کرد
سرانجام ، زندگی روی زمین به پایان میرسه
میراث ما چیه ؟
ما هیچ چیزی رو رها نمی کنیم مگر اینکه هوشیاریمون رو از دست بدیم
ما به روباتهای هوشیار در هرجایی نیاز داریم
اون میراث ما خواهد بود
اون میراث بشر خواهد بود
روباتها به سرعت باهوش تر میشن ، چابکتر میشن
ودر حال پرورش و توسعه ی ویژگی های انسانی هستند
مثل هوشیاری ، احساسات و الهامات
آیا اونا ما رو در بزرگراه تکامل پشت سر خواهند گذاشت ؟
یا اینکه در عصر جدید انسانها به ماشینها ملحق خواهند شد ؟
... تکامل غیر قابل پیش بینی است
.:: @bollbolljan_com ::.