Susipažinkite su transformuojančia dirbtinio intelekto kelione robotikos srityje

Per pastaruosius kelis dešimtmečius dirbtinis intelektas (DI) nuėjo ilgą kelią – nuo nelanksčių mašinų, vykdančių iš anksto nustatytus fiksuotų taisyklių rinkinius, iki šių dienų išmaniųjų algoritmų, kurie gali mokytis ir savarankiškai priimti sprendimus. Ši pažanga paskatino kurti visiškai autonominius robotus, kurie galėtų dirbti patys, be žmogaus įsikišimo.

Tačiau šiuos savarankiškai valdomus robotus lydi susirūpinimas, kad žmonės turėtų nustatyti ribas, kuriose jie galėtų optimaliai veikti nedarydami žalos kitiems visuomenės nariams. Nagrinėsime dirbtinio intelekto ir robotų raidos istorines aplinkybes, vis didėjančią robotų autonomijos tendenciją, grindžiamą pažangiomis galimybėmis, taip pat poreikį nustatyti jų naudojimo ribas, kad būtų pasiekti geriausi rezultatai ir kartu išvengta didelio neigiamo poveikio visuomenei.

Dirbtinio intelekto kelionė: Transformacija

Dirbtinio intelekto, kaip temos, ištakos siekia XX a. vidurį, o dirbtinį intelektą kaip akronimą 1956 m. pavadino Johnas McCarthy. Tiksliau, ankstyvieji dirbtinio intelekto tyrimai daugiausia buvo grindžiami simbolinio dirbtinio intelekto naudojimo strategija, kai mašinoms buvo duotas vadovų rinkinys, kaip kad tikimasi, kad mąstys žmonės. Šios ankstyvosios sistemos, nors ir novatoriškos, gali veikti tik gana paprastai ir nėra parengtos spręsti kintamų ir sudėtingų situacijų realiame pasaulyje.

Kalbant apie dirbtinio intelekto srities raidą, būtina atkreipti dėmesį į mašininio mokymosi atsiradimą devintajame dešimtmetyje. Mašinos nebesiruošė vadovautis iš anksto nustatytais sprendimų medžiais, bet mokėsi iš joms pateiktų duomenų. Metodai, kuriuos tapo įmanoma įdiegti kompiuteryje sprendimų medžiuose, neuroniniuose tinkluose, atraminių vektorių mašinose, leido kompiuteriui ieškoti dėsningumų ir atlikti prognozę remiantis istoriniais duomenimis. Šis laikotarpis padėjo pagrindus tolesnei sudėtingesnių dirbtinio intelekto technologijų, tokių kaip natūralios kalbos apdorojimas, kompiuterinis matymas ir kalbos atpažinimas, raidai.

Informacijos amžiuje atsiradus didžiuliam informacijos kiekiui ir pagerėjus skaičiavimo galimybėms, dirbtinio intelekto pažanga taip pat paspartėjo. Buvo nustatyta, kad mašininis mokymasis savo gilesne forma, vadinama giliuoju mokymusi, yra veiksmingas sprendžiant labai sudėtingus reikalus. Žaismingai panaudojant kelis neuronų sluoksnius, giliojo mokymosi algoritmai užtikrino įspūdingus rezultatus tokiose veiklose kaip vaizdų ir balsų atpažinimas, autonominis vairavimas ir žaidimai.

Autonominių robotų iškilimas

Dirbtinio intelekto technologijų tobulinimas paspartino jų įtraukimą į robotiką, kad būtų sukurta nauja autonominių robotų linija. Tai robotai, kuriuose įrengti jutikliai, pavaros ir protingi algoritmai, padedantys robotams savarankiškai suvokti aplinką, priimti sprendimus ir atitinkamai veikti. Autonominius robotus savo veikloje taiko įvairios pramonės šakos, pavyzdžiui, gamybos pramonė, sveikatos priežiūra, žemės ūkis ir žvalgyba.

Gamyba ir pramonė

Autonominiai robotai vis labiau integruojami į gamybos procesą atliekant monotoniškus, bet tikslius darbus. Tokio tipo robotai gali dirbti kartu su žmonėmis, ypač pramonės šakose, kuriose yra daug gamybos linijų, taip padidindami efektyvumą ir sumažindami nelaimingų atsitikimų skaičių.

Sveikatos priežiūra

Sveikatos priežiūros srityje saviorganizuojantys robotai naudingi atliekant operacijas, fizioterapiją ir slaugant pagyvenusius pacientus. Chirurginiai robotai padeda chirurgams padidinti tikslumą ir vikrumą, taip pat reabilitacijoje naudojami robotai padeda pacientams atgauti gebėjimą judėti ir raumenų jėgą. Senyvo amžiaus žmonių priežiūros srityje robotai naudojami kaip palydovai ir padedantys atlikti kasdienio gyvenimo veiksmus, taip pagerinant senyvo amžiaus žmonių gyvenimo kokybę.

Žemės ūkis

Savaeigių mašinų naudojimas žemės ūkio procese iš esmės keičia mums žinomą ūkininkavimą. Ūkininkai naudoja bepilotes skraidykles, kurios veikia dirbtinio intelekto pagrindu, kad įvertintų pasėlių būklę, vandens naudojimą ir nustatytų ligas. Pusiau autonominiai antžeminiai robotai naudojami įvairiems augalų priežiūros procesams, įskaitant sodinimą, ravėjimą ir derliaus nuėmimą, atlikti, taip mažinant išlaidas ir didinant našumą.

Tyrimas

Savarankiškai valdomos mašinos yra labai svarbios vykdant tyrimus pačioje Žemėje ir kitose planetose. Tai povandeniniai robotai, kurie juda jūrose, renka informaciją ir net pavyzdžius. Šiuo metu Marso roveriuose yra įmontuotas dirbtinis intelektas, kuris važinėja po Marso kraštovaizdį, renka įvairius mėginius ir siunčia svarbius duomenis į Žemės planetą.

Reguliavimo svarba

Nors integruoto dirbtinio intelekto ir autonominių robotų naudojimas duoda įvairios naudos, yra ir su tuo susijusių rūpesčių. Robotai tampa vis labiau autonomiški, todėl turi būti nustatytos ribos, kad mašinos būtų valdomos saugiai, morališkai ir akiplėšiškai.

Sauga ir patikimumas

Ateities autonominės robotų sistemos turi būti kuriamos taip, kad būtų saugios įvairiose aplinkose. Šiuo tikslu daugelis šių komponentų turi būti kruopščiai išbandyti ir įrodyta, kad jie gali susidoroti su iškilusiomis sąlygomis ir nekelti pavojaus žmonėms ar turtui. Priemonės, apimančios prevenciją ir kontrolę, kraštutinės priemonės ir priemonės, kuriomis siekiama užkirsti kelią robotų gedimams, yra labai svarbios siekiant sumažinti riziką gedimo atveju.

Etiniai aspektai

Kuo daugiau robotų tampa nepriklausomi, tuo daugiau klausimų iškyla visuomenei ir etinių problemų. Autonominių robotų daromi sprendimai ir veiksmai gali turėti tam tikrų reikšmingų galimų pasekmių, ypač kai kuriose jautriausiose srityse, pavyzdžiui, medicinoje ir teisėsaugoje. Taigi, siekiant spręsti sudėtingų technologijų netinkamo naudojimo problemą ir patraukti atsakomybėn atsakingus asmenis, labai svarbu parengti etikos standartus ir išlaikyti sprendimų priėmimo proceso atvirumą.

Privatumas ir saugumas

Kai kurie save valdantys robotai savo sprendimus grindžia tam tikrais aplinkos faktais ir skaičiais. Tai kelia susirūpinimą dėl šių bendrovių ir jų klientų renkamų duomenų privatumo ir saugumo. Taigi, norint apsaugoti asmens privatumą ir apsisaugoti nuo kibernetinių nusikaltimų, labai svarbu reguliuoti, kaip robotai kaupia ir apdoroja informaciją.

Teisinė ir reguliavimo sistema

Dirbtinio intelekto ir robotikos pokyčiai vyko gerokai sparčiau, o teisinės ir reguliavimo sistemos, priešingai, išliko palyginti menkai išvystytos. Visame pasaulyje vyriausybėms ir tarptautinėms organizacijoms reikia suformuluoti taisykles, kurios lems šių autonominių robotų diegimą ir veikimą. Šiose sistemose turėtų būti pateikti sprendimai į tokius klausimus kaip – kas yra atsakingas? Kas yra atsakingas? Kokių standartų turi būti laikomasi, kai kalbama apie saugą ir tikėtiną veikimo lygį?

Žmogaus ir roboto sąveika

Naudojant automatinius robotus, reikia gebėjimų, kurie leistų robotams sąveikauti su žmonėmis, kad jie būtų veiksmingi. Svarbu sukurti suprantamas sąsajas ir komunikacijos kanalus tarp žmogaus ir roboto, kad būtų galima kontroliuoti jo elgesį techniniu lygmeniu. Padarius prietaisus suprantančius asmenų gestus ir jausmus, jie tampa priimtinesni ir funkcionalesni visuomenėje.

Ekonominis poveikis

Robotizacija yra realybė, kuri neabejotinai pakeis visuomenių, kuriose jie yra, ekonomiką šiais būdais. Viena vertus, robotų diegimas didina našumą ir produktyvumą, kita vertus, atkuria žmonių darbo vietų praradimo riziką. Įstatymų leidėjams būtina imtis priemonių, galinčių sušvelninti galimą darbo vietų praradimą, įskaitant perkvalifikavimą ir atitinkamų užduočių perdavimą naujoms rinkoms, kurioms technologijos nepadarė didelio poveikio.

Keletas realių pavyzdžių rodo, kaip svarbu nustatyti autonominių robotų ribas

Autonominės transporto priemonės

Šiais laikais savaeigių automobilių evoliucija atkreipė dėmesį į tai, kad saugos gairės ir taisyklės turi būti kuo griežtesnės. Tuo pat metu didieji žaidėjai, tokie kaip Waymo ir Tesla, kruopščiai bendradarbiauja su reguliavimo institucijomis, kad užtikrintų, jog jų bendrovių valdomi savaeigiai automobiliai prieš išvažiuodami į kelius atitiks visus būtinus saugos standartus. Saugumo klausimus taip pat galima palengvinti, nes bandymus galima atlikti kontroliuojamoje aplinkoje, o diegimas gali būti vykdomas palaipsniui, siekiant užtikrinti, kad technologijos plitimas būtų sprendžiamas nedideliais žingsniais, visuomenei palengvinant turimų technologijų naudojimą.

Sveikatos priežiūros robotai

Geriausias da Vinci chirurginės sistemos pavyzdys gali būti sveikatos priežiūros sritis, kurioje robotai atitinka griežtas patvirtinimo procedūras, kad būtų saugūs pacientams. Ji suteikia chirurgams ir kitiems susijusiems specialistams galimybę kontroliuoti ir tiksliai atlikti mažiau invazines procedūras. Su šiais robotais dirbantys bendruomenės nariai visada turi būti mokomi, o robotai turi būti nuolat stebimi, kad nenukryptų nuo jiems nustatytos etikos.

Žemės ūkio robotai

Tokie gamintojai kaip John Deere ir Blue River Technology kuria išmanius įrankius, kurie gali būti efektyviai naudojami įvairiose žemės ūkio aplinkose. Jie aprūpinti tiksliais jutikliais ir dirbtiniu intelektu, kad pagerintų žemės ūkio praktiką nekenkdami pasėliams ir dirvožemiui. Tai pažangios technologijos, kurias galima tobulinti bendradarbiaujant su ūkininkais ir kitais žemės ūkio specialistais, kuriant optimalius tokių technologijų naudojimo standartus ar normas.

Apibendrinimas

Palaipsniui pažangius patobulinimus galima integruoti su dirbtinio intelekto sistemomis, kurios dabar gali apimti automatizuotus robotus, gebančius dirbti tam tikrose srityse, o tai gali iš esmės pakeisti įvairias pramonės šakas ir žmonių gyvenimą. Vis dėlto atskleista realybė, kad su nauju autonomijos lygiu atsiranda ir naujos ribos, kurias reikia nustatyti, kad šie robotai galėtų saugiai, etiškai ir veiksmingai atlikti savo pareigas. Galima aptarti pagrindinius iššūkius, susijusius su autonominių robotų naudojimu, įskaitant saugumo problemas, etinius klausimus, privatumo ir teisinius aspektus.

Galiausiai parengėme jums dažniausiai užduodamus klausimus ir atsakymus į juos

Koks yra dirbtinio intelekto apibrėžimas?

Dirbtinis intelektas – tai mašinų, ypač kompiuterinių sistemų, vykdomas žmogaus intelekto procesų imitavimas, leidžiantis joms atlikti užduotis, kurioms paprastai reikia žmogaus intelekto, pavyzdžiui, mokytis, samprotauti, spręsti problemas ir suprasti kalbą.

Kaip dirbtinio intelekto technologijos vystėsi per pastarąjį dešimtmetį?

Per pastarąjį dešimtmetį dirbtinis intelektas smarkiai patobulėjo, o svarbiausi pokyčiai apima gilaus mokymosi, generatyvinių priešpriešos tinklų ir transformatorių architektūrų atsiradimą. Dėl šių pasiekimų pagerėjo kompiuterinės regos, natūralios kalbos apdorojimo ir kitų sričių galimybės, o dirbtinis intelektas dabar integruojamas į įvairius kasdienio gyvenimo aspektus.

Kokie yra pagrindiniai dirbtinio intelekto panaudojimo būdai robotikoje?

Pagrindiniai dirbtinio intelekto panaudojimo būdai robotikoje yra autonominė navigacija, pramoninių robotų diegimas, žmogaus ir roboto sąveika, robotų pritaikymas kariuomenėje ir dirbtinio intelekto nulemta medicinos pažanga. Šiose taikomosiose programose dirbtinio intelekto galimybės, pavyzdžiui, mašininis mokymasis, kompiuterinis matymas ir natūralios kalbos apdorojimas, naudojamos siekiant padidinti robotų efektyvumą, saugumą ir pritaikomumą įvairiose pramonės šakose.

Kokios dirbtinio intelekto ribos nustatomos siekiant užtikrinti robotų saugumą ir etišką naudojimą?

Siekiant užtikrinti robotų saugumą ir etišką naudojimą, dirbtiniam intelektui nustatomos kelios ribos, įskaitant griežtą testavimą ir patikimą sistemos dizainą, kad būtų išvengta priešiškų atakų ir sistemos gedimų, sprendžiamos etinės problemos ir šališkumo problemos, naudojant įvairius ir reprezentatyvius mokymo duomenis, įgyvendinamos priemonės, kuriomis siekiama užkirsti kelią netinkamam naudojimui ir užtikrinti skaidrumą bei atskaitomybę.

Kokie galimi pavojai, susiję su daugiau autonominių robotų?

Potenciali rizika, susijusi su daugiau autonominių robotų, apima fizines atakas, dėl kurių gali būti sugadinti robotai ir aplinka, tinklo atakas, keliančias pavojų robotų funkcijoms, operacinės sistemos pažeidžiamumą, leidžiantį neleistinai prisijungti ir valdyti, taip pat etines problemas, susijusias su darbo vietų perkėlimu ir visuomenės pritarimu. Siekiant sumažinti šią riziką, labai svarbu kruopščiai planuoti, testuoti ir stebėti autonominius robotus.