Comment l’intelligence artificielle est-elle appliquée à la robotique
Grâce à l’intelligence artificielle (IA), les robots peuvent désormais apprendre, s’adapter et prendre des décisions par eux-mêmes, sans avoir besoin d’humains ou d’instructions préprogrammées. Les robots dotés d’intelligence artificielle sont équipés d’algorithmes qui leur permettent d’analyser et de comprendre les données de leur environnement et de prendre les mesures appropriées. Ces algorithmes peuvent être considérés comme analogues au cerveau humain, qui interprète les informations provenant des sens, recherche des modèles et produit des résultats. Grâce à la reconnaissance vocale et au traitement du langage naturel, l’intelligence artificielle peut également permettre aux robots d’interagir avec les personnes et les autres machines.
L’intelligence artificielle en robotique est un domaine fascinant qui fusionne deux disciplines interconnectées, l’intelligence artificielle et la robotique. L’objectif est de créer un robot doté d’une intelligence artificielle capable de raisonner, d’apprendre, de percevoir et de prendre des décisions, des tâches qui requièrent généralement l’intelligence humaine. L’intelligence artificielle consiste à développer des logiciels et des algorithmes pour un comportement intelligent des machines, tandis que la robotique se concentre sur la conception, la construction et l’utilisation des robots. Lorsqu’elles sont combinées, elles forment l’intelligence artificielle robotique, améliorant les systèmes robotiques avec des technologies d’intelligence artificielle pour améliorer les capacités et l’automatisation, leur permettant d’effectuer des tâches plus complexes et plus indépendantes.
L’intelligence artificielle est utilisée en robotique de différentes manières, selon le type, la fonction et l’objectif du robot. Les utilisations typiques de l’intelligence artificielle en robotique sont les suivantes :
Vision par ordinateur
Cette branche de l’intelligence artificielle se concentre sur l’analyse et la compréhension des données visuelles, y compris les images et les films. Les robots peuvent mesurer des distances, des profondeurs et des dimensions, ainsi que détecter et identifier des objets, des visages, des gestes et des paysages dans leur environnement grâce à la vision par ordinateur. Pour des tâches telles que la navigation et l’évitement d’obstacles, ainsi que l’identification, le suivi et la manipulation d’objets, la vision par ordinateur est cruciale.
Apprentissage automatique
Le développement d’algorithmes capables d’apprendre à partir de données et d’expériences sans programmation explicite est au cœur de ce domaine de l’intelligence artificielle. Grâce à l’apprentissage automatique, les robots peuvent désormais fonctionner au mieux de leurs capacités, s’adapter à de nouvelles circonstances et s’attaquer à des problèmes trop compliqués ou trop dynamiques pour les approches traditionnelles. En fonction du type et de l’accessibilité des données et du retour d’information, l’apprentissage automatique peut faire appel à des approches d’apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement. L’apprentissage automatique est utile pour des tâches telles que la classification, le regroupement, la régression, la détection d’anomalies et le contrôle.
Traitement du langage naturel
Le traitement et la création du langage naturel, y compris la parole et le texte, relèvent de ce domaine de l’intelligence artificielle. En utilisant des méthodes de création, d’interprétation et de traduction du langage naturel, le traitement du langage naturel donne aux robots la capacité de communiquer avec des personnes et d’autres machines. Des activités telles que les systèmes conversationnels, l’extraction d’informations, l’analyse des sentiments et l’interaction homme-robot nécessitent un traitement du langage naturel.
Apprentissage en profondeur
Les réseaux neuronaux artificiels, qui sont constitués de plusieurs couches de nœuds reliés entre eux et sont capables d’apprendre des modèles compliqués et non linéaires à partir de grandes quantités de données, sont le sujet de cette branche de l’apprentissage automatique. L’apprentissage en profondeur permet aux robots d’effectuer des tâches de vision artificielle, de reconnaissance vocale, de reconnaissance d’images et de traitement du langage naturel qui nécessitent une abstraction et une généralisation de haut niveau. En fonction de la conception et de l’objectif du réseau, des réseaux neuronaux convolutifs, récurrents ou génératifs peuvent également être utilisés dans l’apprentissage profond.
L’intelligence artificielle et la robotique présentent ensemble une multitude de possibilités et de difficultés pour le développement de la technologie et de la société à l’avenir. Les robots dotés de compétences en intelligence artificielle peuvent effectuer des opérations dont les humains ne sont pas capables, telles que l’exploration spatiale, les opérations militaires et le sauvetage. Toutefois, les robots dotés d’intelligence artificielle peuvent également présenter des risques et des problèmes moraux. Par exemple, ils pourraient remplacer le travail humain, provoquer des accidents ou soulever des questions éthiques et morales concernant la responsabilité. Par conséquent, des lois et des lignes directrices garantissant la sécurité, la fiabilité et l’équité de ces dispositifs ainsi que la préservation des droits de l’homme, de la dignité et des valeurs doivent servir de guide pour le développement et l’utilisation de l’intelligence artificielle en robotique.
