فلسفة كونفوشيوس توجه مركبات القيادة الذاتية: كيف تفوقت القواعد القيمية على التحسين العددي؟

حين تعجز المعادلات الرياضية عن ضبط سلوك المركبات الذاتية القيادة وسط الازدحام، يلجأ مهندسو الذكاء الاصطناعي عادة إلى زيادة بيانات التدريب أو تعقيد خوارزميات التنبؤ المتسلسل. فحصنا في أوراق الذكاء الاصطناعي الأخيرة مساراً غير مألوف في هندسة قرارات القيادة، حيث دمج فريق بحثي مفاهيم الفلسفة الكونفوشيوسية الصينية داخل معمارية توليد معزز بالاسترجاع، لتوجيه سلوك المركبات عند التفاعلات المرورية المعقدة.

المعضلة الأساسية في أنظمة القيادة الذاتية تكمن في موازنة ثلاثية شاقة: تحقيق الأمان المروري، وكفاءة الحركة، واحترام الأعراف الاجتماعية المشتركة على الطريق. الأساليب القائمة حالياً، والتي تعتمد على التحسين العددي ونماذج التنبؤ ونماذج اللغة الكبيرة المجردة، أهملت الجوانب القيمية والأخلاقية التي تحكم سلوك السائقين البشريين. وهنا قدم الباحثون، بقيادة شياوجون بي وشياويوان ما، إطار عمل مغلق الحلقة أطلقوا عليه اسم CPW-Drive، يدمج التوجيه القيمي المستمد من الفلسفة مباشرة في منظومة اتخاذ القرار.

الآلية التقنية للمشروع تبدأ باستخراج كلمات مفتاحية من النصوص التراثية الكلاسيكية عبر نماذج اللغة، لتخضع بعدها لمراجعة وتدقيق بشري يحولها إلى مبادئ قيمية ملائمة لسياق القيادة. ثم تُربط تلك المبادئ بسيناريوهات محددة لتشكل دليلاً قيمياً قابلاً للاسترجاع وإعادة الاستخدام. ولمطابقة هذه المبادئ مع حركة السير اللحظية، ابتكر الباحثون خوارزمية لاسترجاع التشابه المكاني المراعي للفيزياء تحمل اسم PSSR. تقارن هذه الخوارزمية تموضع المركبات ومسارات السرعة المستقرأة لاستدعاء الحالات التاريخية المناسبة فيزيائياً، مما يمنح النظام مرجعية واضحة في المناورة.

التجربة المطبقة على بيئة المحاكاة Highway-env لمهام القيادة في الطرق السريعة متعددة المسارات أظهرت فوارق حاسمة عبر ثلاثة تكوينات مرورية. حقق النظام معدلات نجاح بلغت 93.0 بالمئة، و86.0 بالمئة، و72.0 بالمئة، متفوقاً على أقوى النماذج المرجعية بفوارق بلغت 8.0 و22.5 و25.0 نقطة مئوية على التوالي. كما سجل النموذج أعلى عدد من الخطوات التشغيلية الخالية من أي اصطدام، مع الحفاظ على وتيرة منخفضة في التبديل العشوائي للمسارات، وهو ما يعكس استقراراً في السلوك الميداني.

هذا التفوق في الأمان يحمل في طياته ثمناً تقنياً اعترف به الباحثون بوضوح؛ إذ تفرض عملية استرجاع القيم ومعالجتها عبر حلقة مغلقة مفاضلة مباشرة بين الاستقرار وزمن الاستجابة الحسابي وكفاءة الحركة، وهو عبء قد يتعارض مع متطلبات الحوسبة اللحظية الصارمة.

هذه المفاضلة تهم مباشرة كل من يدير أو يطور منظومات القيادة الذاتية في الخليج العربي، لا سيما في الرياض وأبوظبي ودبي، حيث تتوسع تجارب الأساطيل المستقلة على شبكات طرق سريعة تمتاز بكثافة مرورية وتعدد في المسارات وسرعات تدفق عالية. التحدي التشغيلي هناك لا ينحصر في الحفاظ على مسار الحافلة أو السيارة، بل يتطلب فهم التفاعل البشري وأعراف إفساح الطريق عند الاندماج المروري. تثبت هذه الورقة أن تقييد قرارات النماذج الذكية بقواعد سلوكية مسترجعة يتفوق على النماذج الرقمية المجردة في تفادي الحوادث، لكن خطوتك الهندسية التالية تقتضي تقليص زمن الاستجابة على المعالجات الطرفية في المركبة قبل التفكير في نقل مثل هذه المعماريات من بيئات المحاكاة إلى الطرق المفتوحة.