به گزارش کارگروه فناوری اطلاعات سایبربان؛ رباتیک در حال دستخوش یک تحول اساسی است، از ماشین‌هایی که وظایف تکراری را به طور خودکار انجام می‌دهند، تا فناوری پیشرفته‌ای که هوش مصنوعی (AI) را برای فعال کردن اعمال فیزیکی در دنیای واقعی ادغام می‌کند، حوزه‌ای که به عنوان «هوش مصنوعی فیزیکی» شناخته می‌شود. این نتیجه‌گیری از یک بحث میزگرد تخصصی اخیر که در اجلاس نوآوری «TLV Sparks» برگزار شد، به دست آمد که به بررسی تحولات، برنامه‌های کاربردی و چالش‌های اخلاقی این انقلاب فناوری پرداخت.
انقلاب فیزیکی هوش مصنوعی: از وظایف معمول تا تصمیم‌گیری‌های خودمختار
در گذشته، رباتیک بر خودکارسازی کارهای ساده و تکراری مانند خطوط مونتاژ در کارخانه‌ها متمرکز بود. امروزه، ادغام هوش مصنوعی به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا تصمیمات مستقل بگیرند و در محیط‌های پیچیده و پویا فعالیت کنند. شرکت کنندگان اعلام کردند که انقلاب کنونی فقط برای بهبود کارایی نیست، بلکه ایجاد سیستم‌هایی است که قادر به عمل فیزیکی در دنیای واقعی با استفاده از توانایی‌های شناختی پیشرفته هستند.
کاربردهای عملی: بهداشت، آموزش و انبارها
پتانسیل هوش مصنوعی فیزیکی به ویژه در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی و آموزش مشهود است. در حوزه پزشکی، ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند در جراحی‌ها، مراقبت از بیماران و پشتیبانی از تیم‌های پزشکی در کارهای روزانه کمک کنند. در حوزه آموزش، آنها می‌توانند به عنوان معلم یا دستیار یادگیری شخصی خدمت کنند. فراتر از آن، هوش مصنوعی فیزیکی در حال تغییر شکل انبارها و تدارکات است: ربات‌های هوشمند می‌توانند بسته‌ها را مرتب و موجودی انبار را مدیریت کنند و کارهای پیچیده را به سرعت انجام و اتکا به نیروی انسانی را کاهش دهند. با این حال، متخصصان تأکید کردند که این برنامه‌ها سؤالات اخلاقی مهمی را مطرح می‌کنند:
«چگونه اطمینان حاصل کنیم که این ربات‌ها براساس ارزش‌های انسانی عمل می‌کنند، به‌ویژه زمانی که مستقیماً با مردم تعامل دارند؟»
چالش‌ها: عقل سلیم و محیط‌های غیرقابل پیش‌بینی
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها آموزش عقل سلیم به ربات‌ها است، قابلیتی که برنامه‌نویسی مستقیم آن دشوار است. اعضای پانل پیشنهاد کردند که هوش مصنوعی می‌تواند این مسئله را از مثال‌ها بیاموزد، دقیقاً مانند معلمی که یک دانش‌آموز را آموزش می‌دهد. با این حال، محیط‌های غیرقابل پیش‌بینی، مانند بیمارستان‌هایی که رویدادهای غیرقابل پیش‌بینی در آنها رخ می‌دهد، موانع بزرگی را ایجاد می‌کنند. «Gary the Robot»، نمونه‌ای که در بحث ذکر شد، با سناریوی غیرمنتظره‌ای در یک بیمارستان مواجه شد که سؤالات اخلاقی در مورد تصمیم‌گیری‌های آن ایجاد می‌کند: چه کسی مسئول اشتباه کردن ربات است؟
اخلاق در داده‌های آموزشی هوش مصنوعی
نگرانی‌های اخلاقی اضافی مربوط به داده‌های آموزشی مورد استفاده سیستم‌های هوش مصنوعی است. اعضای پانل خاطرنشان کردند که سوگیری داده‌ها می‌تواند منجر به تصمیمات تبعیض‌آمیز یا ناعادلانه، به ویژه در زمینه‌های حساس مانند رباتیک و امور مالی، شود؛ به عنوان مثال، در وسایل نقلیه خودران، یک بحث اخلاقی مداوم حول این موضوع است که آیا خودرو باید ایمنی سرنشینان را بر ایمنی عابران پیاده اولویت دهد یا خیر. گزارش‌های اخیر، مانند گزارش «OpenAI» در مورد سیستم‌های یادگیری تقویتی که محدودیت‌ها را دور می‌زنند، نگرانی‌های بیشتری را در مورد قابلیت اطمینان چنین سیستم‌هایی در محیط‌های فیزیکی ایجاد می‌کند.
سخت‌افزار و محدودیت‌های مقرراتی
فراتر از اخلاق، چالش‌های فنی نیز وجود دارد. کارشناسان معتقدند که محدودیت‌های سخت‌افزاری گاهی اوقات از پردازش داده‌ها در زمان واقعی جلوگیری می‌کند و می‌تواند جان بیماران را در بیمارستان‌ها به خطر بیندازد. برای درک پتانسیل هوش مصنوعی فیزیکی، به بهبودهای قابل توجهی در قدرت پردازش و زیرساخت شبکه نیاز است تا ربات‌ها بتوانند در زمان واقعی پاسخ دهند، قابلیتی حیاتی که هر ثانیه اهمیت دارد. علاوه بر این، مقررات از پیشرفت تکنولوژیک عقب مانده است و نیاز به راه‌حل‌های جدید برای ایجاد تعادل بین نوآوری و ایمنی را ایجاد می‌کند.
آینده: همکاری انسان و ماشین
اعضای پانل به این نتیجه رسیدند که آینده رباتیک در ادغام متفکرانه هوش مصنوعی و انسانی نهفته است. آنها اظهار داشتند:
«ما به سیستم‌هایی نیاز داریم که ارزش عملی را به کاربران ارائه دهند، اما از دام‌های اخلاقی نیز جلوگیری کنند. افزایش نظارت انسانی ممکن است برای نظارت بر تصمیمات هوش مصنوعی و اطمینان از همسویی آنها با ارزش‌های اخلاقی ضروری باشد.»
راه‌حل پیشنهادی دیگر، ادغام سیستم‌های ناظر است، فناوری‌هایی که تصمیمات هوش مصنوعی را در زمان واقعی نظارت می‌کنند و از رعایت استانداردهای اخلاقی بالا اطمینان می‌دهند. کارشناسان همچنین یک رویکرد تدریجی برای پیاده‌سازی این فناوری را توصیه کردند: از محیط‌های ساختاریافته مانند کارخانه‌ها شروع کنید و تنها پس از آن به محیط‌های پویا مانند خانه‌ها و بیمارستان‌ها بسط دهید تا ایمنی و قابلیت اطمینان را تضمین کنید.
