تستطيع خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي طورتها جوجل تحديد شكل الجسم من جميع الزوايا دون الحاجة إلى رؤيتها. وتحلل هذه الخوارزمية التي تدعى «جنريتيف كويري نتورك» -وفقًا لبحث نشر في مجلة ساينس- شكل الجسم من مناظير مختلفة فتعرض ما سيبدو عليه الجسم من جميع الزوايا ويشمل ذلك تلك التي لم تحللها، وتنجز الخوارزمية عملها دون الحاجة إلى إشراف أو تدريب بشري، ما يوفر الوقت الذي يستهلكه المهندسون لإنجاز خوارزميات تقنية متطورة ويوسع قدرات تعلم الآلة وإعطاء الروبوتات وعيًا أكبر بمحيطها.

اختصر باحثو جوجل الوقت الطويل الذي يحتاجه مطورو الذكاء الاصطناعي، إذ يلجأ المطورون عادة إلى وضع وسم لكل صورة وكتابة شرح لها لاستخدامها في تعليم الخوارزمية، لكن إن استطاع الحاسوب اكتشاف هذه المعلومات من تلقاء ذاته، فلن يحتاج المطورون إلى استهلاك وقت طويل في جمع البيانات وفرزها.

يمكن للذكاء الاصطناعي -وفقًا للبحث- إنشاء شكل ثلاثي الأبعاد لجسم معين اعتمادًا على خمس صور مختلفة له، إذ يحدد شكل الجسم وحجمه ولونه في كل صورة، ثم يجمع جميع النتائج في شكل ثلاثي الأبعاد، ويمكن للباحثين بعد ذلك استخدام الخوارزمية لإنشاء مشاهد صور جديدة للجسم من زوايا مختلفة دون الحاجة إلى التقاط صور له من هذه الزوايا.

يتوقع علماء جوجل أن اختراعهم الجديد -الذي جرى اختباره في غرفة افتراضية- سيؤدي إلى تطوير آلات قادرة على التعلم بشكل مستقل عما يحيط بها دون جهد بشري لإدخال مجموعة هائلة من البيانات.

من السهل تخيل عالم يستخدم فيه هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لتعزيز برامج المراقبة، لكن خوارزمية «جنريتيف كويري نتورك» ما زالت في مراحلها الأولى، فلا يمكنها تخمين شكل وجه الإنسان بعد رؤية رأسه من الخلف، إذ جرى اختبارها على أشكال بسيطة، وليس على أشكال معقدة مثل الجسم البشري.

من المرجع أن يعزز هذا التطوير التطبيقات الحالية لتعلم الآلة، مثل تعزيز دقة روبوتات خطوط التجميع المستخدمة في المصانع لمنحها فهمًا أفضل لمحيطها، ويدل هذا البحث -بغض النظر عن التطبيقات العملية التي ستعتمد عليه- على أننا نقترب أكثر من عالم تكون الآلات المستقلة قادرة على إدراك محيطها وفهمه، تمامًا مثل البشر.