تعتبر الطبعة الثالثة من تقرير الدراسة One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100)، والموسومة بـ « AI Goes Mainstream: The Scaling Era and the Rise of Generative AI »، أن الذكاء الاصطناعي المادي والذكاء المتجسد يمثلان أحد التحديات الكبيرة المفتوحة الستة في هذا المجال. ويُعد هذا الموضوع الأكثر صلة بمجتمع الروبوتات، الذي يتقدم بسرعة لكنه لا يزال بعيداً عن النشر على نطاق واسع في العالم الحقيقي.
تُجرى الدراسة، التي تُنشر كل خمس سنوات، من قبل لجنة دولية من الخبراء مكلفة بفحص تطور الذكاء الاصطناعي على المستويات التقنية والأخلاقية والاقتصادية والمجتمعية. يجيب تقرير عام 2026 على اثنتي عشرة سؤالاً دائماً ويقارن التقدم منذ عام 2021 بتقييمات اللجنة السابقة. ويتناول التقرير على وجه الخصوص توسيع نطاق البيانات وموارد الحوسبة وراء الذكاء الاصطناعي التوليدي، والاستثمار في البنى التحتية، وتركيز تطوير النماذج المتطورة، بالإضافة إلى الأمن السيبراني والتطبيقات العسكرية.
تقدم تقني منذ عام 2021
منذ التقرير السابق، الذي نُشر في عام 2021، يلاحظ المؤلفون ثلاث تطورات ملحوظة. فأصبح معالجة اللغة الطبيعية الآلية، التي تمكن الآلات من فهم وإنتاج النص، متكاملة الآن مع الأنظمة الروبوتية. وتُستخدم نماذج الرؤية-اللغة-الفعل، التي تجمع بين الإدراك البصري وفهم اللغة والتحكم في الحركة، لتدريب وتوجيه الروبوتات. وأخيراً، تسمح التطورات في المحاكاة بنشر نماذج مُدرَّبة في بيئات افتراضية على أجهزة مادية.
يهتم التقرير أيضاً بمكانة الصين في هذا القطاع. وفقاً للدراسة، تعد الدولة الرائدة في تطوير الروبوتات الصناعية، حيث لديها روبوتات منشورة أكثر من بقية دول العالم مجتمعة. ومن المتوقع أيضاً أن تنتج حوالي 80% من الروبوتات البشرية العالمية. ولا يمثل هذا القطاع حالياً سوى 2% من السوق، لكنه يشهد نمواً سريعاً.
فجوة بين العرض التوضيحي والنشر
على الرغم من هذا التقدم، يسلط التقرير الضوء على فجوة كبيرة بين القدرات المُثبتة في المختبر واستخدامها الفعلي. وتتمثل أبرز النجاحات في بيئات محدودة للغاية، مثل المستودعات، أو منتجات محددة جداً، مثل روبوتات تنظيف الأرضيات. ولا يزال تعقيد العالم الحقيقي العقبة الرئيسية.
من بين المشكلات العلمية التي يتعين حلها، التخطيط طويل المدى في سياق غير مؤكد، والتعامل الماهر مع أشياء متنوعة، أي القدرة على الإمساك والتعامل بمهارة مع أشياء شديدة الاختلاف عن بعضها البعض، ووضع ضمانات رسمية للأداء. ويشير التقرير إلى أن الباحثين ليسوا مجمعين على المسار الواجب اتباعه. يعتقد البعض أن النماذج الحالية، القائمة على التعلم الإحصائي، كافية للتغلب على هذه التحديات. بينما يعتقد آخرون أن أفكاراً جديدة جوهرياً ستكون ضرورية لنشر الروبوتات في مواقف حقيقية. ووفقاً لصياغة التقرير، من المتوقع أن تتضح الإجابة خلال السنوات الخمس المقبلة.
يمكن الاطلاع على النص الكامل للتقرير عبر الإنترنت.
