Ontdek de transformerende reis van kunstmatige intelligentie in robotica

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen decennia een lange weg afgelegd en is geëvolueerd van starre machines die vooraf bepaalde vaste reeksen regels uitvoeren naar de slimme algoritmen van tegenwoordig die zelfstandig kunnen leren en beslissingen nemen. Deze vooruitgang heeft de weg vrijgemaakt voor het bouwen van volledig autonome robots die zelfstandig kunnen werken zonder menselijke interactie.

Er zijn echter zorgen die gepaard gaan met deze zelfbesturende robots in die zin dat mensen grenzen moeten stellen waarbinnen ze optimaal kunnen functioneren zonder schade te berokkenen aan andere leden van de samenleving. We gaan in op de historische achtergrond van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en robots, de toenemende trend naar autonomie in robots op basis van geavanceerde capaciteiten en de noodzaak om grenzen te stellen aan het gebruik ervan voor de beste resultaten en tegelijkertijd ernstige negatieve gevolgen voor het publiek te vermijden.

De reis van kunstmatige intelligentie: Transformatie

Kunstmatige intelligentie als onderwerp gaat terug tot het midden van de twintigste eeuw en AI werd als acroniem genoemd door John McCarthy in 1956. Meer specifiek was het vroege onderzoek naar kunstmatige intelligentie voornamelijk gebaseerd op de strategie van het gebruik van symbolische kunstmatige intelligentie, waarbij machines een reeks handleidingen kregen zoals de mens geacht wordt te denken. Deze vroege systemen, hoewel innovatief, kunnen alleen op een vrij eenvoudige manier handelen en zijn niet voorbereid op het omgaan met de variabiliteit en complexiteit van situaties in de echte wereld.

In het kader van de ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie is het noodzakelijk om het verschijnen van machine learning in de jaren 1980 op te merken. Machines volgden niet langer vooraf bepaalde beslisbomen, maar leerden van de gegevens die ze kregen aangeleverd. De methoden die op een computer geïmplementeerd konden worden in beslisbomen, neurale netwerken en ondersteunende vectormachines stelden de computer in staat om patronen te zoeken en voorspellingen te doen op basis van historische gegevens. Deze periode legde de basis voor verdere ontwikkelingen van geavanceerdere technologieën voor kunstmatige intelligentie zoals natuurlijke taalverwerking, computervisie en spraakherkenning.

De beschikbaarheid van enorme hoeveelheden informatie in het informatietijdperk, samen met verbeteringen in rekencapaciteiten, stimuleerde de vooruitgang van kunstmatige intelligentie. Machine Learning in zijn diepere vorm, Deep Learning genaamd, bleek effectief te zijn in het omgaan met zeer gecompliceerde zaken. Door spelenderwijs gebruik te maken van meerdere lagen neuronen, leverden deep learning-algoritmen spectaculaire prestaties bij activiteiten zoals het herkennen van beelden en stemmen, autonoom rijden en het spelen van games.

De opkomst van autonome robots

Door de verbetering van technologieën op het gebied van kunstmatige intelligentie werd de integratie hiervan in robotica bevorderd, waardoor een nieuwe lijn van autonome robotica ontstond. Dit zijn robots met sensoren, actuatoren en intelligente algoritmen die de robots helpen om de omgeving waar te nemen, beslissingen te nemen en zelfstandig te handelen. Verschillende industrieën gebruiken autonome robots in hun activiteiten, zoals de verwerkende industrie, gezondheidszorg, landbouw en exploratie.

Productie en industrie

Zelfrijdende robots worden steeds meer geïntegreerd in het productieproces door monotone maar precieze taken uit te voeren. Dit soort robots kan hand in hand met mensen werken, vooral in industrieën met veel productielijnen, waardoor de efficiëntie toeneemt en het aantal ongelukken afneemt.

Gezondheidszorg

In de gezondheidszorg zijn zelforganiserende robots nuttig bij operaties, fysiotherapie en verpleging van oudere patiënten. Chirurgische robots helpen chirurgen met verbeterde nauwkeurigheid en beweeglijkheid en robots die worden gebruikt bij revalidatie helpen patiënten om hun vermogen om te bewegen en spierkracht terug te krijgen. In de ouderenzorg worden robots gebruikt voor gezelschap en hulp bij dagelijkse levensverrichtingen, waardoor de levenskwaliteit van ouderen verbetert.

Landbouw

Het gebruik van zelfrijdende machines in het landbouwproces zorgt voor een revolutie in de landbouw zoals we die nu kennen. Boeren gebruiken onbemande luchtvaartuigen die werken op basis van kunstmatige intelligentie om de toestand van gewassen en watergebruik te beoordelen en ziekten te identificeren. Halfautonome robots op de grond worden gebruikt om verschillende onderhoudsprocessen van planten uit te voeren, zoals planten, wieden en oogsten, waardoor kosten worden bespaard en de productiviteit wordt verhoogd.

Exploratie

Zelfrijdende machines zijn essentieel voor exploratie op de aarde zelf en op andere planeten. Dit zijn onderwaterrobots die door de zeeën bewegen, informatie verzamelen en zelfs specimens verzamelen. Momenteel hebben Marsrovers ingebouwde kunstmatige intelligentie die door het Marslandschap rijden, verschillende monsters verzamelen en belangrijke gegevens terugsturen naar de planeet Aarde.

Het belang van regulering

Hoewel er verschillende voordelen verbonden zijn aan het gebruik van geïntegreerde kunstmatige intelligentie en autonome robots, zijn er ook zorgen die ermee gepaard gaan. Robotica wordt steeds autonomer en dus moeten er grenzen zijn om de machines veilig, moreel en auditief te laten werken.

Veiligheid en betrouwbaarheid

Toekomstige autonome robotsystemen moeten worden ontwikkeld om veilig te zijn in verschillende omgevingen. Hiertoe moeten veel van deze componenten grondig worden getest en moet worden bewezen dat ze in staat zijn om te gaan met opkomende omstandigheden en dat ze geen personen of eigendommen in gevaar brengen. Maatregelen op het gebied van preventie en controle, maatregelen in laatste instantie en maatregelen om storingen in robots te voorkomen zijn van cruciaal belang om de risico’s in geval van een storing te beperken.

Ethische overwegingen

Hoe meer robots zelfstandig worden, hoe meer vragen de maatschappij zich stelt en hoe meer ethische problemen zich voordoen. Keuzes en acties die worden gemaakt door autonome robots kunnen een aantal belangrijke potentiële gevolgen hebben, met name op enkele van de meest gevoelige gebieden, zoals geneeskunde en wetshandhaving. Het ontwikkelen van ethische normen en het handhaven van de openheid van het besluitvormingsproces is dus van vitaal belang om misbruik van geavanceerde technologieën aan te pakken en de verantwoordelijke partijen verantwoordelijk te houden.

Privacy en veiligheid

Sommige zelfsturende robots zijn afhankelijk van bepaalde feiten en cijfers uit de omgeving als basis voor hun keuzes. Dit is een reden tot bezorgdheid over de privacy en veiligheid van gegevens die door deze bedrijven en van hun klanten worden verzameld. Het reguleren van de manier waarop robots informatie verzamelen en verwerken is dus cruciaal voor het beschermen van de individuele privacy en het afweren van cybercriminaliteit.

Wettelijk en regelgevend kader

De veranderingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en robotica hebben zich in een beduidend hoger tempo voltrokken en daar staat tegenover dat de wet- en regelgeving relatief onderontwikkeld is gebleven. Overal ter wereld moeten overheden en internationale organisaties een reeks regels formuleren die de inzet en werking van deze autonome robots bepalen. Deze kaders moeten oplossingen bieden voor vragen als – wie is aansprakelijk? Wie is verantwoordelijk? Wat voor soort standaarden moeten worden gevolgd als het gaat om veiligheid en het verwachte prestatieniveau?

Interactie tussen mens en robot

Het gebruik van autorobotica vraagt om vaardigheden om de robots met mensen te laten interfacen om efficiënt te kunnen werken. Het is belangrijk om begrijpelijke interfaces en communicatiekanalen te creëren tussen een mens en een robot om zijn gedrag op technisch niveau te controleren. Door de apparaten de gebaren en gevoelens van mensen te laten begrijpen, worden ze acceptabeler en functioneler in de maatschappij.

Economische impact

Robotisering is een realiteit die de economie van samenlevingen op de volgende manieren zal veranderen. Aan de ene kant verhoogt het gebruik van robots de efficiëntie en productiviteit, aan de andere kant creëert het opnieuw het risico op banenverlies voor mensen. Het is noodzakelijk voor wetgevers om maatregelen te nemen die het verwachte banenverlies kunnen opvangen, zoals omscholing en het uitbesteden van de getroffen taken aan nieuwe markten die niet sterk zijn beïnvloed door technologie.

Verschillende voorbeelden uit de praktijk illustreren het belang van het stellen van grenzen aan autonome robots

Autonome voertuigen

De evolutie van zelfrijdende auto’s heeft duidelijk gemaakt dat veiligheidsrichtlijnen en regelgeving zo streng mogelijk moeten zijn. Tegelijkertijd werken grote spelers zoals Waymo en Tesla zorgvuldig samen met regelgevende instanties om te garanderen dat de zelfrijdende auto’s van hun bedrijven aan alle noodzakelijke veiligheidsnormen voldoen voordat ze de weg op gaan. De veiligheidskwesties kunnen ook worden verlicht omdat het testen kan worden uitgevoerd in een gecontroleerde omgeving en de uitrol geleidelijk kan worden gedaan om ervoor te zorgen dat de verspreiding van de technologie in kleine stapjes verloopt naarmate het publiek wordt vertrouwd gemaakt met het gebruik van de beschikbare technologieën.

Robots voor de gezondheidszorg

Het da Vinci Chirurgisch Systeem is het beste voorbeeld uit de gezondheidszorg, waar de robots voldoen aan strenge goedkeuringsprocedures om veilig te zijn voor patiënten. Het biedt chirurgen en andere betrokken professionals controle en precisie voor minder invasieve procedures. De leden van de gemeenschap die met deze robots werken, moeten altijd een trainingsregime doorlopen en de robots moeten voortdurend worden geobserveerd zodat ze niet afwijken van de ethische praktijken die voor hen zijn vastgesteld.

Landbouwrobots

Fabrikanten als John Deere en Blue River Technology zijn bezig met het maken van intelligente gereedschappen die effectief gebruikt kunnen worden in verschillende landbouwomgevingen. Deze zijn voorzien van nauwkeurige sensoren en kunstmatige intelligentie om de landbouwpraktijken te verbeteren zonder schade te berokkenen aan gewassen en bodems. Dit zijn geavanceerde technologieën die kunnen worden verfijnd door samen met boeren en andere landbouwers de optimale gebruiksnormen voor deze technologieën te ontwikkelen.

De samenvatting

Geleidelijk aan kunnen geavanceerde verbeteringen worden geïntegreerd met kunstmatige intelligentiesystemen die nu geautomatiseerde robots kunnen omvatten met capaciteiten op bepaalde gebieden, wat grote veranderingen teweeg kan brengen in diverse industrieën en in het leven van mensen. Niettemin is het een realiteit dat met nieuwe niveaus van autonomie nieuwe grenzen komen die moeten worden gesteld zodat deze robots hun taken veilig, ethisch en efficiënt kunnen uitvoeren. Er zijn grote uitdagingen die kunnen worden besproken, waaronder veiligheidskwesties, ethische kwesties, privacy en juridische overwegingen bij het gebruik van autonome robots.

Tot slot hebben we de meest gestelde vragen en hun antwoorden voor je opgesteld

Wat is de definitie van kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie is de simulatie van menselijke intelligentieprocessen door machines, met name computersystemen, waardoor ze taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is, zoals leren, redeneren, problemen oplossen en taal begrijpen.

Hoe hebben technologieën op het gebied van kunstmatige intelligentie zich de afgelopen tien jaar ontwikkeld?

Kunstmatige intelligentie heeft de afgelopen tien jaar aanzienlijke vooruitgang geboekt, met opvallende ontwikkelingen zoals de opkomst van deep learning, generative adversarial networks en transformer architecturen. Deze ontwikkelingen hebben geleid tot verbeterde mogelijkheden in computer vision, natuurlijke taalverwerking en andere gebieden, waarbij kunstmatige intelligentie nu wordt geïntegreerd in verschillende aspecten van het dagelijks leven.

Wat zijn de belangrijkste toepassingen van kunstmatige intelligentie in robotica?

De belangrijkste toepassingen van kunstmatige intelligentie in robotica zijn autonome navigatie, industriële robotimplementaties, interactie tussen mens en robot, robottoepassingen in het leger en door kunstmatige intelligentie aangedreven medische vooruitgang. Deze toepassingen maken gebruik van de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie zoals machinaal leren, computervisie en verwerking van natuurlijke taal om de efficiëntie, veiligheid en het aanpassingsvermogen van robots in verschillende industrieën te verbeteren.

Welke grenzen worden gesteld aan kunstmatige intelligentie om veiligheid en ethisch gebruik in robots te garanderen?

Om de veiligheid en een ethisch verantwoord gebruik van robots te waarborgen, worden er verschillende grenzen gesteld aan kunstmatige intelligentie, waaronder rigoureuze tests en een robuust systeemontwerp om aanvallen van tegenstanders en systeemstoringen te voorkomen, het aanpakken van ethische problemen en vooroordelen door middel van diverse en representatieve trainingsgegevens, en het implementeren van maatregelen om misbruik te voorkomen en transparantie en verantwoordingsplicht te waarborgen.

Wat zijn de potentiële risico’s van meer autonome robots?

Tot de potentiële risico’s van meer autonome robots behoren fysieke aanvallen die schade toebrengen aan robots en omgevingen, netwerkaanvallen die de robotfuncties in gevaar brengen, kwetsbaarheden in het besturingssysteem die ongeautoriseerde toegang en controle mogelijk maken, en ethische bezwaren met betrekking tot het verplaatsen van werk en acceptatie door het publiek. Zorgvuldige planning, testen en monitoring van autonome robots is cruciaal om deze risico’s te beperken.