Hogyan alkalmazzák a mesterséges intelligenciát a robotikában

A mesterséges intelligenciának (AI) köszönhetően a robotok ma már képesek önállóan tanulni, alkalmazkodni és döntéseket hozni anélkül, hogy emberre vagy előre beprogramozott utasításokra lenne szükségük. A mesterséges intelligenciával rendelkező robotok olyan algoritmusokkal vannak felszerelve, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy elemezzék és megértsék a környezetükből származó adatokat, és megfelelő lépéseket tegyenek. Ezeket az algoritmusokat az emberi agy analógiájaként lehet elképzelni, amely értelmezi az érzékszervekből származó információkat, mintákat keres, és eredményeket produkál. A beszédfelismerés és a természetes nyelvi feldolgozás segítségével a mesterséges intelligencia azt is lehetővé teheti, hogy a robotok kapcsolatba lépjenek az emberekkel és más gépekkel.

A mesterséges intelligencia a robotikában egy olyan lenyűgöző terület, amely két egymással összefüggő tudományágat, a mesterséges intelligenciát és a robotikát egyesíti. A cél olyan mesterséges intelligenciával rendelkező robotok létrehozása, amelyek képesek érvelni, tanulni, érzékelni és döntéseket hozni, olyan feladatokat, amelyek jellemzően emberi intellektust igényelnek. A mesterséges intelligencia az intelligens gépi viselkedéshez szükséges szoftverek és algoritmusok fejlesztésével foglalkozik, míg a robotika a robotok tervezésével, építésével és használatával. Ezek együttesen alkotják a robotikai mesterséges intelligenciát, amely a robotrendszereket mesterséges intelligencia technológiákkal fejleszti a jobb képességek és az automatizálás érdekében, lehetővé téve számukra, hogy összetettebb és önállóbb feladatokat hajtsanak végre.

A mesterséges intelligenciát a robotikában sokféleképpen használják, a robot fajtájától, funkciójától és céljától függően. A mesterséges intelligencia tipikus robotikai felhasználásai a következők:

Számítógépes látás

A mesterséges intelligencia ezen ágának középpontjában a vizuális adatok, köztük képek és filmek elemzése és megértése áll. A robotok a számítógépes látásnak köszönhetően képesek távolságokat, mélységeket és méreteket mérni, valamint tárgyakat, arcokat, gesztusokat és tájakat észlelni és azonosítani a környezetükben. Az olyan feladatokhoz, mint a navigáció és az akadályok elkerülése, valamint a tárgyak azonosítása, követése és manipulálása, a számítógépes látás kulcsfontosságú.

Gépi tanulás

A mesterséges intelligencia ezen területének középpontjában olyan algoritmusok fejlesztése áll, amelyek explicit programozás nélkül képesek adatokból és tapasztalatokból tanulni. A robotok a gépi tanulásnak köszönhetően ma már képesek a lehető legjobban működni, alkalmazkodni az új körülményekhez, és olyan problémákat is megoldani, amelyek a hagyományos megközelítésekhez túl bonyolultak vagy dinamikusak. Az adatok és a visszajelzések jellegétől és hozzáférhetőségétől függően a gépi tanulás alkalmazhat felügyelt, felügyelet nélküli vagy megerősítő tanulási megközelítéseket. Az olyan feladatokhoz, mint az osztályozás, a klaszterezés, a regresszió, az anomália-felismerés és az ellenőrzés, a gépi tanulás hasznos.

Természetes nyelvi feldolgozás

A mesterséges intelligencia ezen területéhez tartozik a természetes nyelvfeldolgozás és -alkotás, beleértve a beszédet és a szöveget is. A természetes nyelv létrehozására, értelmezésére és fordítására szolgáló módszerek alkalmazásával a természetes nyelvfeldolgozás lehetővé teszi a robotok számára, hogy kommunikáljanak az emberekkel és más gépekkel. Az olyan tevékenységek, mint a társalgási rendszerek, az információkinyerés, a hangulatelemzés és az ember-robot interakció természetes nyelvi feldolgozást igényelnek.

Mélytanulás

A gépi tanulás ezen ágának tárgya a mesterséges neurális hálózatok, amelyek több rétegben összekapcsolt csomópontokból állnak, és képesek bonyolult és nemlineáris mintákat tanulni hatalmas mennyiségű adatból. A mélytanulás lehetővé teszi, hogy a robotok olyan számítógépes látási, beszédfelismerési, képfelismerési és természetes nyelvi feldolgozási feladatokat végezzenek, amelyek magas szintű absztrakciót és általánosítást igényelnek. A hálózat kialakításától és céljától függően a mélytanulásban konvolúciós, rekurrens vagy generatív neurális hálózatok is alkalmazhatók.

A mesterséges intelligencia és a robotika együttesen számos lehetőséget és nehézséget jelent a technológia és a társadalom jövőbeli fejlődése szempontjából. A mesterséges intelligenciával rendelkező robotok olyan műveleteket végezhetnek, amelyekre az ember nem képes, például űrkutatás, katonai műveletek és életmentés. A mesterséges intelligenciával működő robotok azonban veszélyeket és erkölcsi fejtörést is okozhatnak. Például helyettesíthetik az emberi munkaerőt, baleseteket okozhatnak, vagy etikai és erkölcsi aggályokat vethetnek fel az elszámoltathatóság és a felelősség kapcsán. Következésképpen olyan törvényeknek és irányelveknek kell iránymutatásként szolgálniuk a mesterséges intelligencia robotikai fejlesztéséhez és alkalmazásához, amelyek garantálják ezen eszközök biztonságát, megbízhatóságát és méltányosságát, valamint az emberi jogok, méltóság és értékek megőrzését.