هوش بدن‌مند: پلی میان یادگیری ماشین و رفتارهای طبیعی

از دیرباز، پرسش از میزان تأثیرگذاری ذهن بر بدن انسان و بالعکس، ذهن فیلسوفان و دانشمندان را به خود مشغول داشته است. امروزه، این پرسش همچنان محرکی قدرتمند برای پژوهشگران است تا ماهیت پیچیده رفتار هوشمندانه و انطباقی موجودات زنده را بهتر درک کنند. هوش بدن‌مند، با تأکید بر نقش حیاتی بدن در شکل‌گیری هوش، به این پرسش پاسخ‌های جدیدی ارائه می‌دهد. در عصر سلطه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، پژوهش در حوزه هوش بدن‌مند از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است؛ چراکه می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را برای ارتقاء فناوری‌های هوش مصنوعی موجود فراهم آورد. هوش بدن‌مند، راهکارهای نوینی برای چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی ارائه می‌دهد؛ چالش‌هایی که اغلب به داده‌های عظیم و شرایط کاملاً تعریف‌شده وابسته‌اند. در مقابل، هوش بدن‌مند بر تعامل با محیط‌های پیچیده و نامشخص تمرکز دارد و می‌تواند به ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی کمک کند که با نیازها و توانایی‌های انسان‌ها همسوتر باشند. در ادامه این مقاله از هامیا ژورنال، به بررسی روندهای جاری در این حوزه میان‌رشته‌ای و همچنین چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو خواهیم پرداخت.

1. مقدمه

مفهوم محاسبات و هوش، در طول تاریخ تحولات شگرفی را تجربه کرده است. این تحولات تحت تأثیر عوامل گوناگونی همچون آگاهی اجتماعی، نیازها و چالش‌های پیش روی بشر، و نیز پیشرفت‌های حاصل در شناخت ما از ماهیت هوش، ریشه‌های آن، و فناوری‌های مرتبط با رفتارهای هوشمندانه شکل گرفته‌اند. در عصر کنونی که جوامع بشری با چالش‌های پیچیده‌ای همچون سلامت، محیط زیست و مسائل اجتماعی روبرو هستند، ضرورت توسعه سیستم‌های هوشمند بدن‌مند و درک عمیق‌تر از نحوه بهره‌برداری اخلاقی و عادلانه از این سیستم‌ها بیش از پیش احساس می‌شود.

پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی، به توسعه ماشین‌هایی با قابلیت انجام طیف گسترده‌ای از وظایف با سرعت و دقت بالا انجامیده است. این ماشین‌ها به طور فزاینده‌ای در عرصه‌های مختلف دنیای فیزیکی کاربرد می‌یابند. با این حال، در مقایسه با موجودات زنده، ماشین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی هنوز در مواجهه با موقعیت‌های ناشناخته یا انجام کارهای پیچیده با چالش مواجه هستند. به عنوان مثال، این ماشین‌ها قادر به بازیابی خودکار پس از بروز نقص فنی نیستند، در حالی که موجودات زنده به سرعت و به صورت خودکار راهکارهای جایگزین پیدا می‌کنند. یکی از دلایل اصلی این تفاوت، عدم توجه کافی به عامل “بدن‌مندی” فیزیکی در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی است. همین امر منجر به پیدایش مفهوم “هوش بدن‌مند” شد که در آن، ویژگی‌های فیزیکی سیستم، نقش مهمی در بروز هوشمندی ایفا می‌کنند. پژوهشگران در این حوزه به بررسی چگونگی استفاده موجودات زنده از تعاملات فیزیکی با محیط برای انجام محاسبات پیچیده پرداخته‌اند.

ظهور مفهوم هوش بدن‌مند، منجر به توسعه مواد هوشمند و نرم شد که قابلیت انجام حرکات پیچیده را بدون نیاز به کنترل‌کننده‌های پیچیده فراهم می‌کنند. فناوری‌های نوینی مانند چاپ سه‌بعدی و میکروفابریکیشن (micro fabrication) نیز شتاب قابل توجهی به تحقیقات در این حوزه بخشیده‌اند. با این حال، مدل‌سازی و تحلیل رفتار این سیستم‌های پیچیده، چالش‌های جدیدی را به همراه دارد. برای پیشبرد مرزهای دانش در حوزه هوش مصنوعی، ضروری است که بتوانیم هوش الگوریتمی و هوش بدن‌مند را به طور یکپارچه در سیستم‌های هوشمند بگنجانیم. همچنین، درک عمیق از مکانیسم‌های تعامل این سیستم‌ها با محیط، به ما کمک می‌کند تا سیستم‌های هوشمندتری را طراحی کنیم. جامعه پژوهشی هوش بدن‌مند، جامعه‌ای بسیار بین‌رشته‌ای است که در آن رویکردهای مختلفی برای توسعه و تحلیل این سیستم‌ها ارائه می‌شود. در بخش بعدی، به بررسی برخی از روندهای جاری در این حوزه و همچنین چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو خواهیم پرداخت.

2. روندهای جاری

2.1. الهام از زیست‌شناسی و رباتیک نرم

طبیعت و سیستم‌های زیستی، تعاملات پیچیده و هوشمندانه‌ای با محیط برقرار می‌کنند که به واسطه ساختار فیزیکی و هوش ذاتی آن‌ها امکان‌پذیر است. بررسی دقیق زیست‌شناسی به ما امکان می‌دهد تا سیستم‌های مصنوعی با قابلیت‌هایی مشابه طراحی کنیم و همچنین درک عمیق‌تری از چگونگی ظهور هوش بدن‌مند در موجودات زنده به دست آوریم. در سال‌های اخیر، توجه پژوهشگران به نقش گیاهان در نمایش جنبه‌های مختلف هوش بدن‌مند جلب شده است. این امر نشان می‌دهد که گیاهان نیز می‌توانند منبع ارزشمندی برای کسب دانش در این حوزه باشند. ساختار ساده و بدون مغز گیاهان، در عین حال که قادر به انجام محاسبات و تصمیم‌گیری است، دیدگاه‌های سنتی ما درباره هوش را به چالش می‌کشد.

رباتیک نرم به دلیل بهره‌گیری از تعاملات نرم و انعطاف‌پذیر بدن موجودات زنده، ارتباط تنگاتنگی با زیست‌الهام دارد. با این حال، رباتیک نرم صرفاً به تقلید از طبیعت محدود نمی‌شود و امکان توسعه فناوری‌های نوین را فراهم می‌کند. پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه دستکاری اشیا، حرکت و انجام وظایف کاربردی مانند دستکاری مواد غذایی با استفاده از ربات‌های نرم حاصل شده است. با این وجود، هنوز چالش‌هایی در زمینه گسترش حسگرها، محرک‌ها و سیستم‌های کنترلی در ربات‌های نرم وجود دارد که برای رسیدن به سطح عملکرد سیستم‌های بیولوژیکی باید برطرف شوند.

2.2. زندگی مصنوعی و سامانه‌های زیستی-هیبریدی

توسعه‌ی حیات مصنوعی یا موجودات زنده‌ی مصنوعی در مقابل مواد و ساختارهای ساخته شده به دست انسان، رویکردی کاملاً مبتنی بر بدن برای طراحی و ایجاد سامانه‌های هوشمند محسوب می‌شود. این رویکرد می‌تواند به خلق سامانه‌هایی با قابلیت‌های خودتکثیری، خودترمیمی یا خودحسگری و غیره منجر شود. پژوهش‌هایی همچون پروژه زِنوبات (Xenobots) نشان داده‌اند که می‌توان “ربات‌هایی” را از سلول‌های زنده ساخت که حتی قادر به تکثیر خود نیز هستند. به‌طور همزمان، توسعه‌ی سامانه‌های زیستی-هیبریدی که تلفیقی از اجزای بیولوژیکی و مصنوعی هستند نیز در حال پیشرفت است. اگرچه این حوزه با چالش‌های فنی متعددی روبروست، اما تحقیقات نشان داده‌اند که می‌توان سلول‌های عضلانی زنده را در سامانه‌های رباتیکی ادغام کرد. این دستاوردها امکان بررسی تعامل بین “مغز” و “بدن” و همچنین ترکیب محاسبات آنالوگ و دیجیتال را فراهم می‌آورند.

2.3. علوم اعصاب و شناخت

پیچیدگی رفتارهای انسانی و عملکرد مغز با میلیاردها نورون و تریلیون‌ها سیناپس، به ویژه در قشر مغز که با بالاترین توانایی‌های شناختی ما مرتبط است، حیرت‌انگیز است. برای طراحی و توسعه سیستم‌های مصنوعی با قابلیت‌های مشابه، درک عمیق‌تری از مکانیزم‌های مغز ضروری است. مطالعه‌ی رشد و تکامل شناختی انسان، به ما کمک می‌کند تا اهمیت بدن‌مندی و نقش آن در ظهور و توسعه‌ی خودکار را بهتر درک کنیم. با نگاهی به علوم اعصاب، مفهوم بدن‌مندی به ما نشان می‌دهد که هوش بدن‌مند، به بدن به عنوان ابزاری برای تعامل با محیط و مواجهه با موقعیت‌های غیرمنتظره تکیه می‌کند. برخلاف یادگیری عمیق که به داده‌های برچسب‌گذاری شده متکی است، هوش بدن‌مند از طریق تعامل مستقیم با محیط یاد می‌گیرد. علاوه بر این، مطالعات نشان داده‌اند که بدن‌مندی در شکل‌گیری نحوه تفکر ما نقش اساسی دارد. به عبارت دیگر، شناخت و یادگیری به طور جدایی‌ناپذیری با بدن ما در ارتباط هستند. این حوزه تحقیقاتی پیچیده و چندجانبه، کلیدی برای پیشرفت درک ما از هوش بدن‌مند و هوش انسانی است.

2.4. درک هوش و فلسفه

مفهوم “هوش سطح بالا (higher level intelligence)” معمولاً به رفتارهایی نظیر حل مسئله، استدلال، زبان طبیعی، احساسات و هوشیاری اطلاق می‌شود. با این حال، ارتباط عمیقی بین تجربیات فیزیکی، پردازش این تجربیات در حافظه و ظهور رفتارهای هوشمندانه سطح بالا وجود دارد که کمتر مورد توجه قرار گرفته است. پژوهشگران در تلاش‌اند تا با ایجاد مدل‌هایی که این ارتباط را توضیح دهند، به درک بهتری از این فرایند دست یابند. همچنین، تعریف و پیش‌نیازهای هوشیاری موضوعی است که در رشته‌های مختلف مورد بحث و بررسی قرار گرفته و منجر به دیدگاه‌های متنوعی شده است.

2.5. کاربردها و استقرار

با گسترش فناوری‌های مبتنی بر هوش بدن‌مند، امکان توسعه‌ی سیستم‌های کاربردی‌تر روز به روز بیشتر می‌شود. یکی از حوزه‌هایی که شاهد پیشرفت‌های چشمگیری بوده، حوزه دستکاری اشیا است. شرکت Soft Robotics با بهره‌گیری از خاصیت تغییر شکل‌پذیری مواد نرم، موفق به طراحی یک چنگک جهانی شده است که قادر به تعامل با انواع مختلف اشیا است. بسیاری از پژوهشگران نیز با الهام از این ایده، به توسعه‌ی ابزارها و سیستم‌های نرم و انعطاف‌پذیری پرداخته‌اند که از هوش بدن‌مند برای تعاملات پیچیده و هوشمندانه بهره می‌برند.

توسعه‌ی دستگاه‌های لمسی، امکان تعاملات بدن‌مند بین انسان و ماشین و همچنین بین انسان‌ها را فراهم کرده است. این دستگاه‌ها علاوه بر کاربردهای عملی، پلتفرمی ارزشمند برای مطالعه‌ی تعاملات بدن‌مند انسان، هماهنگی حسی-حرکتی و فرایندهای یادگیری هستند. استفاده از ربات‌های نرم به عنوان ابزاری برای مطالعه‌ی هوش، حوزه‌ی رو به رشدی است. برای مثال، از دستگاه‌های پوشیدنی نرم برای مطالعه‌ی افراد تحت ام آر آی استفاده می‌شود. بنابراین، فناوری‌های مبتنی بر هوش بدن‌مند نه تنها کاربردهای عملی متعددی دارند، بلکه به عنوان ابزاری قدرتمند برای افزایش درک ما از تعاملات بدن‌مند و تأثیر آن بر شناخت و یادگیری نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند.

3. چالش‌ها و فرصت‌های آتی

3.1. جستجوی یک مفهوم واحد برای هوش بدن‌مند

مهندسان و دانشمندان همواره در پی یافتن روشی دقیق و کمی برای تعریف و توصیف هوش بدن‌مند به صورت منسجم و یکپارچه هستند. اما آیا می‌توان به یک تعریف واحد و جامع از هوش بدن‌مند دست یافت؟ پژوهشگران رویکردهای متعددی را پیشنهاد کرده‌اند که هر یک بر جنبه‌های مختلف این مفهوم تأکید دارند، از جمله هوش بدن‌مند فیزیکی (physical embodied intelligence)، مدل‌سازی فیزیکی تعاملات (physical modeling of intrinsic and extrinsic interactions)، سطوح انرژی، اقدامات مبتنی بر محدودیت (constraint driven actions) یا رویکرد رفتاری (behavioral lensing). اگرچه بسیاری از این رویکردها شباهت‌هایی دارند، اما از نظر فلسفی، سطح انتزاع و میزان عمق تحلیل با یکدیگر تفاوت دارند. در سال 2010، فریستون (Friston) با ارائه اصل انرژی آزاد (The free energy principle: a unified brain theory)، رویکردی جامع برای توضیح عمل، ادراک و یادگیری ارائه کرد. این اصل بیان می‌کند که سیستم‌های زنده به دنبال بهینه‌سازی یا حداقل‌سازی یک کمیت مشخص هستند، مانند پاداش یا خطای پیش‌بینی. این رویکرد، یک چارچوب واحد و امیدوارکننده برای مطالعه‌ی هوش بدن‌مند ارائه می‌دهد.

3.2. خلاقیت در طراحی و تنوع ساختاری

طبیعت و موجودات زنده، طیف گسترده‌ای از اشکال و سازگاری‌های خلاقانه را به نمایش می‌گذارند. در مقابل، ربات‌ها معمولاً تنوع ساختاری کمتری دارند. یکی از چالش‌های پیش روی پژوهشگران، یافتن راهی برای افزایش تنوع و خلاقیت در طراحی ربات‌ها است. اگرچه ربات‌های الهام‌گرفته از زیست‌شناسی و زیستی-هیبریدی گامی در این جهت محسوب می‌شوند، اما می‌توان از تنوع بی‌نظیر گیاهان نیز الهام گرفت. علاوه بر این، تشکیل تیم‌های طراحی متنوع، با ترکیب مهندسان از رشته‌های مختلف، می‌تواند به خلق ایده‌های نوآورانه‌تر کمک کند. همچنین، می‌توان از روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی و داده‌کاوی برای کشف اشکال و ساختارهای جدید استفاده کرد.

3.3. ارتباط هوش مصنوعی بدن‌مند با هوش مصنوعی متداول

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین متداول، پتانسیل بالایی برای همکاری با هوش مصنوعی بدن‌مند دارند. برای بهره‌برداری بهینه از این دو رویکرد، نیازمند درک عمیق‌تری از چگونگی طراحی و توزیع هوش در سیستم‌های مختلف هستیم. همچنین، باید به این پرسش پاسخ دهیم که چرا برخی از وظایف برای هوش مصنوعی متداول چالش‌برانگیز هستند و چگونه هوش مصنوعی بدن‌مند می‌تواند در حل این چالش‌ها موثر باشد. پاسخ به این سوالات، به ما کمک می‌کند تا نقش دقیق هوش مصنوعی بدن‌مند در کنار هوش مصنوعی متداول را مشخص کنیم و جایگاه آن را در جامعه علمی و صنعتی ارتقا دهیم. علاوه بر این، برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی که با جامعه انسانی سازگاری بیشتری داشته باشند، باید به تعامل بین بدن‌مندی و هوش مصنوعی بدن‌مند توجه ویژه‌ای داشته باشیم.

3.4. آموزش و آگاهی‌رسانی به پژوهشگران

هوش مصنوعی بدن‌مند، نیازمند رویکردی میان‌رشته‌ای است که ریشه‌های هوش را به صورت گسترده‌تری بررسی کند. این امر مستلزم آن است که پژوهشگران علاوه بر دانش نظری، مهارت‌های عملی در حوزه‌های متنوعی از جمله علوم مواد، زیست‌شناسی و علوم کامپیوتر را نیز کسب کنند. به منظور پرورش نسل جدیدی از پژوهشگران در این حوزه، باید روش‌های آموزشی نوینی همچون برگزاری کارگاه‌های آموزشی فشرده و تشکیل کنسرسیوم‌های پژوهشی را توسعه دهیم. همچنین، ضروری است تا زبان مشترک و چارچوب نظری واحدی برای تسهیل ارتباطات و همکاری‌های میان‌رشته‌ای میان پژوهشگران هوش مصنوعی بدن‌مند ایجاد کنیم.

4. بحث و بررسی

در دهه اخیر، شاهد پیشرفت‌های چشمگیری در حوزه فناوری بوده‌ایم که منجر به توسعه‌ی ربات‌های هیبرید زیستی، ربات‌های مصنوعی با قابلیت‌های پیشرفته، ربات‌های شناور و رشد‌یابنده و بسیاری دیگر شده است. همزمان، پیشرفت‌های تکنولوژیکی به ما امکان داده است تا درک عمیق‌تری از هوش بدن‌مند از طریق رباتیک، دستگاه‌های لمسی و تعامل انسان-ربات پیدا کنیم. برای پیشبرد این حوزه، نیازمند اتحاد بیشتر جامعه‌ی پژوهشی هستیم تا با بهره‌گیری از تنوع دیدگاه‌ها و تخصص‌های مختلف، به پرسش‌های بنیادی این حوزه پاسخ دهیم. در کنار توسعه‌ی کاربردهای عملی، باید به کاوش در مفاهیم بنیادی هوش بدن‌مند و شناخت فیزیکی نیز بپردازیم. تعریف یک چالش بزرگ و جامع در حوزه هوش بدن‌مند می‌تواند هم تحقیقات بنیادی و هم کاربردی را در این حوزه هدایت کرده و نقش هوش بدن‌مند را در کنار هوش مصنوعی متداول برجسته‌تر کند.