من الابتكار إلى التطبيق العملي
يؤكد ليوس أن المرحلة الحالية تمثل انتقالاً من الابتكار إلى التطبيق وهو ما يفرض تحديات مرتبطة بمتطلبات السوق الفعلية. يوضح أن الأنظمة الحالية قد تكون أكثر دقة من البشر لكنها أقل سرعة ومرونة، وأن العقد القادم سيشهد تسريعاً ملحوظاً في أداء الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة بحيث تتفوق في السرعة وتستطيع تحليل تفاصيل البيئة المحيطة في الوقت نفسه. كما يذكر أن أنظمة الطيار الآلي في الطائرات والقطارات تعود إلى نحو 25 عاماً، وأن السيارات ذاتية القيادة لم تعد نادرة مع وجود نماذج أولية عاملة في عدة دول، إضافة إلى الانتشار الواسع للأنظمة غير المأهولة في المصانع والمستودعات بفضل تطور الرؤية الآلية والشبكات العصبية.
السيارات ذاتية القيادة: تنسيق جماعى وإدارة ذكية للحركة
يشير الخبير إلى أن زيادة سرعة الأنظمة الذاتية ستقود إلى تحسين مستوى ذكائها الجماعى لا الفردى. ويضرب مثالا بمسألة صف السيارات البشرية في مسار واحد وما يترتب عليه من تراجع السرعة مقارنة بإمكانية التنسيق المسبق الذي يمنع الازدحام. ويرى أن انتشار أنظمة القيادة الذاتية سيحول إدارة المرور في المدن الكبرى إلى عملية تشبه إدارة شبكات الاتصالات مع استغلال أفضل للبنية التحتية، كما سيحدث التحول أسرع في المنشآت الصناعية حيث يمكن اعتماد لوائح واضحة وتكييفها مع التقنيات المتطورة.
الذكاء الاصطناعى والروبوتات غير المرئية
يتناول ليوس مسألة الذكاء الاصطناعى مشيرا إلى أن التحدى يكمن في التحقق من سلوك نظام قد يتجاوز ذكاء مصمميه، ويقارن ذلك بقدرات الشبكات العصبية في التعرف على الصور بدقة تفوق البشر نتيجة تحليل كميات ضخمة من البيانات. ويؤكد أن جمع بيانات مماثلة في مجالات التقنيات غير المأهولة سيساعد في تطوير أنظمة أكثر مرونة تعمل ضمن قيود متنوعة. ويؤكد أن المستقبل لا يعتمد على روبوتات شبيهة بالبشر بقدر ما يعتمد على أجهزة متخصصة غير مرئية تؤدى مهاما محددة بكفاءة أعلى مثل أنظمة التوصيل والخدمات. كما يشير إلى دور المساعدات الصوتية كصلة بين الإنسان والأجهزة الذكية لإدارة المنزل عبر تحليل بيانات المستشعرات وتشغيل المعدات المناسبة. ويرى أن مجالات مثل التعليم والطب ستعتمد على التعليم الإلكتروني والتطبيب عن بعد مع إمكانية استخدام نماذج ذكية كمساعدين في التشخيص والتحليل دون أن تكون بديلا كاملا للعناصر البشرية.
