روبوٹ ڈرائبل کر سکتے ہیں، لوگوں کو پاس کر سکتے ہیں اور گول کر سکتے ہیں۔

AI سے تربیت یافتہ روبوٹس کو ڈرائبل، پاس، اور گول اسکور کریں ( ویڈیو : گوگل ڈیپ مائنڈ)۔

ہیومنائیڈ روبوٹس طویل عرصے سے سائنس دانوں کی خواہش کا نتیجہ رہے ہیں کہ ایک ایسا آلہ تیار کیا جائے جو تمام انسانی سرگرمیوں کی نقالی کر سکے، اس طرح بہت سے مختلف مقاصد کے لیے ہماری خدمت کر سکے۔

تاہم، ہیومنائڈ روبوٹس کی ترقی کو ہمیشہ بہت سی حدود کا سامنا کرنا پڑتا ہے، کیونکہ ہر تحریک کو پروگرام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کے لیے سائنسدانوں کو ڈیٹا کی بڑی مقدار کی ترکیب کرنے کی ضرورت ہے۔

تاہم، آج کی روبوٹ ٹیکنالوجی کو AI سے بہت مدد ملی ہے۔ یہ عملی طور پر روبوٹس کی ترقی اور نفاذ میں ایک بڑا موڑ پیدا کرتا ہے۔

AI کی خود سیکھنے کی صلاحیت کا مطلب یہ ہے کہ روبوٹس کو پہلے سے پروگرام شدہ حرکات کے مطابق حرکت کرنے کی ضرورت نہیں ہوگی بلکہ وہ براہ راست انسانی کنٹرول کے بغیر تکنیکوں کو انجام دینے کے مکمل اہل ہوں گے۔

نئی تحقیق میں، گوگل ڈیپ مائنڈ کے سائنسدانوں نے روبوٹ روبوٹس او پی 3 کو "ڈیپ انفورسمنٹ لرننگ" نامی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے فٹ بال کھیلنے کی تربیت دی۔

یہ ایک مشین لرننگ ٹریننگ تکنیک ہے جو مختلف AI ٹریننگ کے طریقوں کو یکجا کرتی ہے۔ یہاں، روبوٹ ایک الگورتھمک نیٹ ورک کا استعمال کرتا ہے جو مصنوعی نیوران کی طرح کام کرتا ہے، اور انسانی دماغ کی طرح ترتیب دیا گیا ہے۔

Robot đã tự biết lừa bóng, qua người, ghi bàn - 1 — AI کی طرف سے تربیت یافتہ روبوٹس نے انتہائی مشکل پروگرام کے لیے ہنگامی نقل و حرکت کے رویے تیار کیے ہیں، جیسے اپنے پیروں کا زاویہ موڑنا، اپنے مخالفین کو بے وقوف بنانے کے لیے گھومنا...

مصنوعی میچوں میں، AI سے تربیت یافتہ روبوٹس 181% تیزی سے آگے بڑھے، 302% تیزی سے مڑ گئے، گیند کو 34% تیزی سے لات ماری، اور اس تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ روبوٹس کے مقابلے میں گرنے سے صحت یاب ہونے میں 63% کم وقت لگا۔

اصل ریکارڈ شدہ ویڈیو سے، یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ روبوٹ پیچیدہ حرکات جیسے کہ ڈرائبلنگ، بلاکنگ، پاسنگ، سکورنگ... نسبتاً مہارت اور تیز رفتاری سے انجام دینے کے قابل تھا۔

محققین نے مزید کہا کہ روبوٹ نے ہنگامی نقل و حرکت کے رویے بھی تیار کیے جن کا پروگرام کرنا انتہائی مشکل ہے، جیسے پاؤں کا زاویہ موڑنا، حریف کو دھوکہ دینے کے لیے گھومنا...

نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ اس AI تربیتی تکنیک کو عام طور پر انسان نما روبوٹس میں سادہ، لیکن نسبتاً محفوظ حرکتیں پیدا کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس نقطہ آغاز سے، روبوٹ کو زیادہ پیچیدہ حرکات کے ساتھ آگے بڑھایا جا سکتا ہے، اور عملی حالات میں زیادہ وسیع پیمانے پر لاگو کیا جا سکتا ہے۔

استعمال ہونے والی اسی ٹیکنالوجی نے روبوٹ کو صرف 10 گھنٹے کی تربیت کے بعد کافی بنانے کے قابل بنایا ہے۔

ماخذ