Содержание
Почему искусственный интеллект имеет значение в робототехнике
Робототехника объединяет информатику, проектирование, механическое проектирование, проектирование электрических систем и электрические компоненты, которые запрограммированы. Хотя робототехника и искусственный интеллект (ИИ) имеют разные цели и способы использования, первое считается подмножеством второго. А с помощью ИИ робототехника теперь развивается быстрее, элегантнее и эффективнее. Чтобы понять влияние искусственного интеллекта на робототехнику, важно понимать ИИ, робототехнику и их различия. В этой статье мы изучим обе технологии и влияние ИИ на робототехнику.
Разница между искусственным интеллектом и робототехникой
ИИ — это отрасль информатики и инженерии, которая помогает создавать умные компьютеры, которые ведут себя как люди, давая им возможность видеть, понимать, контролировать и запоминать человеческое поведение. Реактивные машины, ограниченная память, теория разума и самосознание — вот четыре категории ИИ.
Мы обсудим их в следующих разделах.
Робототехника — это отрасль техники, связанная с созданием машин для выполнения определенных задач. Эти задачи повторяются и не требуют дополнительных «интеллектуальных данных»; следовательно, использование ИИ не является необходимым. Однако ИИ вступает в игру, когда роботам требуется выполнять сложные задачи. Фактически, в последние годы ИИ стал обычным явлением в робототехнике.
ИИ в робототехнике: какие функции есть у роботов с ИИ?
Когда робот включает в себя алгоритмы ИИ, он может действовать независимо после фазы «обучения» или «проб и ошибок» и не требует команд для принятия решений. Благодаря машинному обучению робот может учиться, решать проблемы, понимать концепции, рассуждать и реагировать визуально.
Большинство роботов не являются интеллектуальными, но сегодня предприятия ищут интеллектуальную автоматизацию, а также автоматизацию процессов. Существует определенная тенденция к мобильным автономным роботам, которые могут интеллектуально собирать, обрабатывать и управлять данными, чтобы принимать наилучшие решения для производства или производства.
Во многих ситуациях робота, который может просто нести вес, уже недостаточно.
Сила робота заключается в его способности к независимому мышлению, и именно здесь могут сочетаться робототехника и технологии искусственного интеллекта. Роботы все больше и больше востребованы предприятиями как способ выйти за рамки автоматизации и взять на себя сложные, высокоуровневые действия.
ИИ может помогать роботу различными способами, от успешной навигации по окружающей среде до определения предметов поблизости или помощи людям в таких работах, как установка гипсокартона, кладка кирпича и роботизированная хирургия.
Как взаимодействуют искусственный интеллект и роботы?
С 1956 года, когда Джон Маккарти впервые употребил термин «искусственный интеллект», ведутся споры. От предполагаемых угроз человечеству до предубеждений и проблем с конфиденциальностью, ИИ имеет свою долю недоброжелателей. Тем не менее, нельзя отрицать его присутствие в современном мире.
Роботы с искусственным интеллектом обладают компьютерным зрением, которое позволяет им ориентироваться, оценивать окружающую среду и решать, как реагировать.
В процессе машинного обучения, которое также является компонентом компьютерного программирования и искусственного интеллекта, роботы учатся выполнять свои задачи у людей.
Типы искусственного интеллекта
Используются различные типы ИИ в зависимости от цели и задач, которые должен выполнять робот. К ним относятся реактивные, ограниченные, теории разума и самосознательные системы. В то время как первые два используются, остальные существуют только как концепции. Тем не менее, учитывая быстрое развитие ИИ, не так уж неправдоподобно предположить, что это будущее не может быть невозможным.
Реактивные
Реактивные машины реагируют на раздражители. Они не могут учиться, формировать «память» или использовать предыдущий опыт, чтобы действовать в соответствии с имеющимися требованиями. Несмотря на то, что это самый простой тип ИИ, они все еще используются. Хорошим примером являются спам-фильтры.
Ограниченная память
Машины с ограниченной памятью имеют функциональные возможности реактивных машин, но с дополнительной возможностью обучения на основе исторических данных.
Многие из приложений, с которыми мы знакомы сегодня, относятся к этому типу ИИ. Примером могут служить беспилотные автомобили. Роботы-гуманоиды, которые могут воспринимать окружающую среду и взаимодействовать с ней, также оснащены этим типом ИИ.
Теория разума
Теория разума — это искусственный интеллект, которого мы еще не достигли. Как следует из названия, это относится к способности машин принимать решения наравне с людьми. Они смогут различать эмоции людей, с которыми взаимодействуют; в сущности, понять людей.
Самосознание
Считайте, что это последняя стадия эволюции ИИ. Машины будут иметь интеллект, равный человеческому. Они были бы самосознательны и могли бы думать. Другими словами, они были бы почти людьми, и их было бы очень трудно отличить от нас.
Использование ИИ в робототехнике
Следующие примеры иллюстрируют использование ИИ в робототехнике.
Компьютерное зрение
Как уже кратко говорилось, роботы могут видеть благодаря технологии компьютерного зрения, являющейся приложением ИИ.
Их учат распознавать и расшифровывать информацию из изображений и видеоданных с помощью компьютерного зрения. Технология обрабатывает визуальную информацию, а затем предпринимает соответствующие действия. Каждая отрасль, включая секторы здравоохранения и развлечений, в значительной степени полагаются на компьютерное зрение.
Задачи компьютерного зрения
Компьютерное зрение выполняет несколько ключевых задач, таких как приведенные ниже.
- OCR: Оптический считыватель символов (OCR) — это программное обеспечение, которое помогает преобразовывать отсканированные документы в редактируемый текст.
- Распознавание лиц: Это помогает находить и идентифицировать человеческие лица на цифровых изображениях.
- Распознавание объектов: Подобласть компьютерного зрения, искусственного интеллекта и машинного обучения (ML), направленная на распознавание и идентификацию наиболее заметных объектов на цифровом изображении или видео с моделями искусственного интеллекта.
- Оценка позы: Предсказывает и отслеживает местоположение человека или объекта.
Обработка естественного языка (NLP)
Общение человека и робота стало возможным благодаря особой ветви искусственного интеллекта, известной как обработка естественного языка (NLP). Эта технология позволяет роботу понимать и имитировать человеческую речь. Например, голосовые приказы отдаются роботам с искусственным интеллектом через НЛП, на которые они затем реагируют соответствующим образом. Яркими примерами NLP являются голосовые помощники, такие как Siri и Alexa.
Пограничные вычисления
ИИ требует большого количества данных и вычислений, что делает его идеальным для граничных вычислений. Между тем, граничные вычисления приносят пользу ИИ, помогая решать технологические проблемы, возникающие в приложениях, использующих ИИ. Он особенно хорошо подходит для решения следующих задач:
1. Сокращение передачи данных в центральное облако: Для выявления тенденций и предоставления точных рекомендаций алгоритмы машинного обучения должны обрабатывать огромные объемы данных.
Вместо того, чтобы отправлять все в облако, больше обработки может выполняться на периферии, что снижает затраты на транспортировку. Это особенно важно для случаев использования, требующих анализа видео высокой четкости, где для потоковой передачи в облако потребуется большая пропускная способность.
2. Принятие решений в реальном времени: Это необходимо (с минимальной задержкой), когда машинное обучение используется для инициирования действий в реальном времени. Пограничные вычисления могут позволить делать эти суждения рядом с источником данных, а результирующие действия запускать на периферии, в отличие от передачи всех необработанных данных в удаленное облако для централизованной обработки.
3. Локальная обработка и хранение данных: Пограничные вычисления позволяют локально хранить конфиденциальную или личную информацию, например данные о местонахождении клиентов, в отличие от облачных. При выполнении ИИ на периферии в облако необходимо передавать только агрегированные наборы данных и важную информацию.
Все остальные данные остаются локальными.
Применение робототехники, управляемой искусственным интеллектом
Благодаря точности и эффективности современных роботов они находят широкое применение практически во всех отраслях промышленности.
Робототехника в здравоохранении
Роботы меняют сферу здравоохранения несколькими способами. Они могут помочь врачам проводить операции точнее, их можно использовать в качестве протезов конечностей, проводить терапию пациентов и т. д. Возможностей множество. Одним из примеров является хирургическая система да Винчи, которая помогает хирургам проводить сложные операции на сердце, голове, шее и других чувствительных участках. Он делает это, переводя движения руки врача на консоль для выполнения минимально инвазивных процедур.
Робототехника в сельском хозяйстве
Многие повторяющиеся задачи в сельском хозяйстве, включая посадку, прополку, сбор урожая и т. д., являются пустой тратой времени и ресурсов для фермеров и лучше справляются с ними роботы.
Примером может служить робот ecoRobotix, которого можно использовать на фермах для избавления от сорняков. Он работает на солнечной энергии и использует передовую систему камер для нацеливания и опрыскивания сорняков. Другим примером является использование роботов с искусственным интеллектом для таких задач, как сбор фруктов и овощей, применение пестицидов и мониторинг здоровья растений.
Робототехника в автомобильных процессах
Автомобильная промышленность уже более 50 лет использует роботов на сборочных линиях производственного процесса. Сегодня автопроизводители очень активно изучают применение робототехники для сборки, сварки, удаления деталей, перемещения деталей и обслуживания машин
Робототехника на складах
Для предприятий электронной коммерции для транспортировки своей продукции клиентам или миграции из одного места в другое, складам требуется дополнительный персонал для ручного управления огромным объемом запасов. Роботы значительно минимизируют это время и усилия.
В основном они используются на складах для выполнения задач, включая сбор заказов, перемещение запасов и аннулирование запасов. Их учат управлять такими запасами, и они способны безопасно транспортировать их из одного места в другое, что снижает потребность в человеческом труде в таких повторяющихся действиях.
Робототехника в вооруженных силах
Роботы используются в вооруженных силах в качестве дронов для управления наблюдением за противником или в качестве вооруженных систем для нападения. Некоторыми популярными примерами являются беспилотные наземные транспортные средства (UGV), MAARS (Modular Advanced Armed Robotic System) и тактический боевой робот DOGO. MAARS напоминает танк и оснащен слезоточивым газом, лазерными ослепляющими устройствами, звуковыми сдерживающими средствами, детекторами движения и многими другими функциями. DOGO, с другой стороны, вооружен, среди прочего, 9-мм Glock, восемью видеокамерами и дистанционно управляемым перцовым баллончиком.
В этой статье мы увидели значение ИИ в робототехнике.
В современном мире робототехника имеет решающее значение для многих аспектов жизни, включая здравоохранение, армию, исследования, развлечения, бизнес и обслуживание клиентов. Учитывая их широкое использование, у роботов большое будущее, поскольку они развиваются и продолжают предлагать расширенную помощь в широком спектре отраслей.
Разница между искусством, созданным роботами, и искусством, созданным людьми, заключается в том, что человеческое искусство рассказывает истории.
PaulFleet/iStock
Достижения в области искусственного интеллекта часто страдают от проблемы смещения ворот: как только машина или алгоритм могут выполнить что-то, что традиционно было прерогативой людей, мы обычно отбрасываем это. Воспроизвести что-то с помощью машины — значит показать, что это всегда было механически, просто у нас были не те машины.
Одним из аспектов человеческого поведения, который надежно ускользает от механического воспроизведения, является создание искусства. В замечательном фильме Спайка Джонза Her , нам представлено будущее, в котором А.И. настолько продвинут, что может создать операционную систему, в которую влюбится его герой, но даже такого уровня технологических достижений недостаточно, чтобы автоматизировать его работу как автора романтической переписки. Или, как резюмируют многие люди: «Конечно, компьютер может выиграть в го. Но он никогда не смог бы написать стихотворение или сочинить музыку, которая заставит вас плакать!»
Что ж, у нас есть некоторые потенциально тревожные новости для тех из вас, кто вешает шляпы на такого рода заявлениях. Компания Google недавно объявила, что их проект Magenta, в котором используются новейшие достижения в области машинного обучения, называемые «глубокие нейронные сети», создал 90-секундная мелодия на основе ввода четырех нот.
(Однако нет ни слова о том, заставило ли это кого-то плакать.) Небольшой конкурс, который мы провели несколько недель назад в Дартмутском колледже, — тесты Тьюринга в творческом искусстве — показывает, насколько мы близки к созданию роботов, способных творить искусство. Наша цель состояла в том, чтобы бросить вызов миру, заинтересованному в искусственном интеллекте, придумать программное обеспечение, которое могло бы создавать сонеты, рассказы или танцевальную музыку, которые были бы неотличимы для человеческой аудитории от тех же видов художественной продукции, создаваемой людьми. Хотя мы получили не так много заявок, те, что поступили, были очень вдумчивыми, особенно в случае сонетов и танцевальной музыки.
В части танцевальной музыки алгоритмическое диджеинг сравнивалось с диджеингом человека. Люди-ди-джеи были скрыты от глаз, пока студенты слушали и танцевали.
После каждого сета танцоров просили угадать человека или машину; две записи были статистически неотличимы от людей-ди-джеев. Это интересно, но, возможно, не удивительно. Все мы, особенно те, кто учится в колледже, долгое время слушали (возможно, в первую очередь) музыку, написанную компьютерным способом. Эта художественная форма уже смешалась с компьютерным производством; наше восприятие природы, производство и атрибуция искусства и культуры развиваются по мере аккультурации.
В случае с литературными конкурсами каждая жюри рассматривала сборник сонетов или рассказов и должна была выбрать те, которые были созданы машиной. В то время как не было победителей для сонетов или рассказов (т. в будущем проведении конкурса у нас будет победитель.
Огромное количество сонетов А.
И. бот может генерировать поразительно (исчисляемо бесконечно, если вы хотите получить техническую информацию!). Победившая работа от команды из Института информационных наук Университета Южной Калифорнии была фантастической, а занявшая второе место из Калифорнийского университета в Беркли также представила интересную работу.
Вот пример того, что выдал генератор Беркли:
Сородичи записывают мой путь туда, где стая
пирует в тайнах природы адепт
ты мои песни мои мягкие небеса сияют выше
любовь после моих беспокойных глаз я сохранила.
Таинство нежные руки, которые обнимают дугу
крадут у природы ее спокойные мысли, которые толпятся
их маленькая любовь птицы знают, когда это облако
предвкушение становится горлом песни.
Я люблю тебя за свой славный подъем
На пустынных холмах в канун музыки
Древние знали путь в рай
Импульсы мистической сказки не басни.
С внезапным страхом при бессмертии
может быть чем-то вроде радости, которую пытаются испытать мелкие валуны.
Из безрассудных изможденных и исчерпанных уходит
как тучи, которые собираются и смотрят еще
знай, что neer снова свирепые челюсти тигров
вселенная, которая была ни ни.
Постель крестьянин с кандалами
повергает на землю
кто бы мог догадаться о твоем бессмертии
не один что ты никакая форма натуры
тебя за любовь не запятнала если бы служила.
Случайный вид с востока раскрывает
Я хотел бы связать тебя своей враждебной угрозой
Я сижу под твоими взглядами, покорно улыбающимися
И многими еще не засаженными девичьими садами.
Этот оттенок малинового оттенка несся по тонкому
альпийскому потоку, над дюной стояла ухмылка.
Ну и что, если машина, производящая искусство, может сойти за человека? Или, точнее, что с того, что на выходе программы, созданной людьми, можно было бы создавать произведения искусства, которые средний человек принял бы за человеческое? Это более подробное описание важно, так как оно раскрывает художественную продукцию такой, какая она есть — не бездумное и механистическое создание бесчувственной сущности, а, скорее, естественный следующий шаг в уже богатом сотрудничестве между машиной и человеком.
когда дело доходит до производства искусства.
Да, верно: машины и люди уже некоторое время работают вместе над созданием искусства. Присутствие машин уже оказало особое влияние на литературные произведения. Когда появилась технология письма (требующая изобретения или открытия инструментов и поверхностей для нанесения знаков для записи и хранения значащих знаков), возникли новые возможности в форме повествования — повествования, где запоминание, возможно, не обязательно должно влиять на продукт. Передвижной шрифт и печатный станок оказали еще одно большое влияние, затем пишущая машинка, демократизировавшая силы в создании литературы, привнесшая новые голоса и формы в письменную среду. Совсем недавно рассмотрите влияние программного обеспечения для обработки текста или «авторского» программного обеспечения на литературное производство.
Кто из нас не чувствует себя обязанным что-то изменить, чтобы удовлетворить требованиям Microsoft Word и создать документ без автоматически определяемых ошибочных вариантов слов! Не обманывайте себя, потому что многие документы, которые мы получаем, уже являются результатом сотрудничества с машинами и, возможно, всегда были такими.
Конечно, некоторые литературные произведения легче поддаются машинному сотрудничеству, чем другие. Короткие рассказы об исходе бейсбольного матча можно легко создать на основе достаточно подробного счета. То же самое относится и к некоторым финансовым отчетам. Эти виды произведений по сути своей шаблонны, но то же самое верно и для некоторых форм поэзии, таких как сонет. Шекспировский сонет — это, по сути, высокоуровневый алгоритм: три четырехстрочные строфы пятистопным ямбом, каждая со схемой рифмовки ABAB, заканчивающаяся рифмованным двустишием.
Просто на протяжении веков люди были теми, кто выполнял этот паттерн. Теперь, хорошенько подумав и применив некоторые творческие подходы к обработке естественного языка, умная команда специалистов по информатике может задействовать машину в качестве соавтора. Часть победившей работы просеивается через начальные слова, а также базу данных почти рифм, последняя является молчаливым признанием того, что отличительной чертой человеческой реализации является способность не всегда следовать правилам. Он умнее, чем Microsoft Word Assistant, но вряд ли это одиночный автомат для создания стихов. Человек может не участвовать в цикле после ввода данных, но он, безусловно, глубоко представлен в дизайне. И именно поэтому он успешен.
Так что же еще предстоит завоевать машинам? Один из судей заметил, что сонеты, которые он выбрал как машинные, ни о чем не говорили, даже если все слова хорошо сочетались друг с другом, и были связные фразы или даже полностью сформированные строки вокруг заданной темы.
Короче говоря, чего не хватало, так это повествования. Повествование сложно сформулировать в алгоритме (но мы продолжим стремиться к этому в конкурсе следующего года). На самом деле, как сущность рассказывания историй, это, возможно, одно из самых человеческих занятий. Таким образом, хотя эти эксперименты, безусловно, отмечают успехи в контексте человеческого творчества на компьютере, в их неудачах они в конечном итоге могут помочь нам осознать и отметить, что значит быть человеком.
This article is part of Future Tense , a collaboration among Arizona State University , New America , and Slate . Future Tense исследует, как новые технологии влияют на общество, политику и культуру. Чтобы узнать больше, подпишитесь на нас в Твиттере и подпишитесь на нашу еженедельную рассылку .