شهدت السنوات القليلة الماضية تطورات ملحوظة في مجال الذكاء الاصطناعي الروبوتي، مع إحراز تقدم كبير في كل من الذكاء المادي والمعرفي. هذه التطورات قربتنا من تحقيق أنظمة روبوتية ذكية وقابلة للتكيف بشكل حقيقي.

أحد المجالات الرئيسية للتقدم كان في مجال الذكاء المادي، الذي يشمل قدرة الروبوت على إجراء تلاعبات ماهرة، والحفاظ على التوازن، والتنقل في البيئات الديناميكية. إن إدخال تقنيات التعلم العميق متعدد المهام، مثل MT-Opt، مكّن الروبوتات من تعلم وتنفيذ مهام متعددة من خلال الاستفادة من مبادئ التعلم المشتركة، مما جعل عملية التدريب أكثر كفاءة وأدى إلى روبوتات قادرة على التكيف مع مجموعة متنوعة من المهام في بيئات متغيرة.

علاوة على ذلك، كان ظهور المعمارية القائمة على المحولات، مثل RT1 و RT2، نقطة تحول. لقد غيرت هذه النماذج الطريقة التي يفهم بها الروبوتات العالم ويتفاعلون معه، وسدت الفجوة بين إدراكهم والتعليمات اللغوية التي يتلقونها. من خلال محاذاة التحكم الروبوتي مع القدرات اللغوية، مكّنت هذه النماذج الروبوتات من تفسير الأوامر المعقدة، وإجراء الاستدلال الدلالي، وتعميم مهاراتها إلى بيئات جديدة لم يروها من قبل.

إن توفر مجموعات بيانات تدريب روبوتية واسعة النطاق، مثل مجموعة بيانات التجسيد OpenX، قد سرّع أيضًا التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي الروبوتي. تشمل هذه المجموعات المتنوعة مجموعة واسعة من تجسيدات الروبوتات والمهارات، مما سمح بتطوير أنظمة روبوتية أكثر قوة وشمولية.