Poznaj transformacyjną podróż sztucznej inteligencji w robotyce

Sztuczna inteligencja (AI) przeszła długą drogę w ciągu ostatnich kilku dekad, przechodząc od sztywnych maszyn, które uruchamiają z góry określone stałe zestawy reguł, do dzisiejszych inteligentnych algorytmów, które mogą się uczyć i samodzielnie podejmować decyzje. Postępy te doprowadziły do zbudowania w pełni autonomicznych robotów, które byłyby w stanie pracować samodzielnie, bez interakcji z człowiekiem.

Istnieją jednak obawy, które towarzyszą tym samozarządzającym się robotom, ponieważ ludzie powinni wyznaczyć granice, w których mogą one optymalnie funkcjonować bez wyrządzania szkody innym członkom społeczeństwa. Przeanalizujemy historyczne tło rozwoju sztucznej inteligencji i robotów, rosnący trend w kierunku autonomii robotów w oparciu o zaawansowane możliwości, a także potrzebę ustalenia granic ich wykorzystania w celu uzyskania najlepszych wyników przy jednoczesnym uniknięciu poważnego negatywnego wpływu na społeczeństwo.

Podróż sztucznej inteligencji: Transformacja

Sztuczna inteligencja jako przedmiot badań sięga połowy XX wieku, a akronim AI został nazwany przez Johna McCarthy’ego w 1956 roku. Mówiąc dokładniej, wczesne badania nad sztuczną inteligencją opierały się głównie na strategii wykorzystania symbolicznej sztucznej inteligencji, w której maszyny otrzymywały zestaw instrukcji, podobnie jak oczekuje się, że ludzie będą myśleć. Te wczesne systemy, choć innowacyjne, mogą działać tylko w dość prosty sposób i nie są przygotowane do radzenia sobie ze zmiennością i złożonością sytuacji w prawdziwym świecie.

W ramach rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji należy koniecznie odnotować pojawienie się uczenia maszynowego w latach 80-tych. Maszyny nie podążały już za wcześniej ustalonymi drzewami decyzyjnymi, ale uczyły się na podstawie dostarczonych im danych. Metody, które stały się możliwe do wdrożenia na komputerze w drzewach decyzyjnych, sieciach neuronowych, maszynach wektorów nośnych, pozwoliły komputerowi na wyszukiwanie wzorców i przewidywanie na podstawie danych historycznych. Okres ten dał podstawy do dalszego rozwoju bardziej wyrafinowanych technologii sztucznej inteligencji, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, wizja komputerowa i rozpoznawanie mowy.

Dostępność ogromnych ilości informacji w erze informacyjnej wraz z poprawą możliwości obliczeniowych przyspieszyła rozwój sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe w swojej głębszej formie zwanej Deep Learning okazało się skuteczne w radzeniu sobie z bardzo skomplikowanymi sprawami. Wykorzystując wiele warstw neuronów, algorytmy głębokiego uczenia zapewniły spektakularną wydajność w takich działaniach, jak rozpoznawanie obrazów i głosów, autonomiczna jazda i granie w gry.

Powstanie autonomicznych robotów

Udoskonalenie technologii sztucznej inteligencji umożliwiło włączenie ich do robotyki w celu stworzenia nowej linii autonomicznych robotów. Są to roboty wyposażone w czujniki, siłowniki i inteligentne algorytmy, które pomagają robotom w postrzeganiu środowiska, podejmowaniu decyzji i podejmowaniu odpowiednich działań. Różne branże wdrażają autonomiczne roboty w swoich operacjach, takich jak przemysł wytwórczy, opieka zdrowotna, rolnictwo i eksploracja.

Produkcja i przemysł

Samojezdne roboty stają się coraz bardziej zintegrowane z procesem produkcyjnym, wykonując monotonne, ale precyzyjne zadania. Tego rodzaju roboty mogą pracować ramię w ramię z ludźmi, zwłaszcza w branżach, w których istnieje wiele linii produkcyjnych, zwiększając wydajność i zmniejszając liczbę wypadków.

Opieka zdrowotna

W opiece zdrowotnej roboty samoorganizujące się są przydatne w operacjach, fizykoterapii i opiece pielęgniarskiej nad starszymi pacjentami. Roboty chirurgiczne pomagają chirurgom zwiększyć dokładność i zręczność, podobnie jak roboty wykorzystywane w rehabilitacji, pomagające pacjentom odzyskać zdolność poruszania się i siłę mięśni. W opiece nad osobami starszymi roboty są wykorzystywane do zapewniania towarzystwa i pomocy w codziennych czynnościach, poprawiając w ten sposób jakość życia osób starszych.

Rolnictwo

Wykorzystanie samojezdnych maszyn w procesie rolniczym rewolucjonizuje rolnictwo, jakie znamy. Rolnicy korzystają z bezzałogowych statków powietrznych, które wykorzystują sztuczną inteligencję do oceny warunków upraw i zużycia wody oraz identyfikacji chorób. Półautonomiczne z natury roboty naziemne są wykorzystywane do wykonywania różnych procesów utrzymania roślin, w tym sadzenia, pielenia i zbiorów, obniżając w ten sposób koszty i zwiększając produktywność.

Eksploracja

Samojezdne maszyny są niezbędne do eksploracji Ziemi i innych planet. Są to podwodne roboty, które poruszają się po morzach, zbierają informacje, a nawet okazy. Obecnie łaziki marsjańskie mają wbudowaną sztuczną inteligencję, która jeździ po marsjańskim krajobrazie, zbiera różne próbki i wysyła ważne dane z powrotem na Ziemię.

Znaczenie regulacji

Chociaż korzystanie ze zintegrowanej sztucznej inteligencji i autonomicznych robotów niesie ze sobą wiele korzyści, istnieją również pewne obawy. Robotyka staje się coraz bardziej autonomiczna, a zatem muszą istnieć granice umożliwiające bezpieczne, moralne i dźwiękowe sterowanie maszynami.

Bezpieczeństwo i niezawodność

Przyszłe autonomiczne systemy robotyczne muszą być opracowane tak, aby były bezpieczne w różnych środowiskach. W tym celu wiele z tych komponentów musi zostać dokładnie przetestowanych i udowodnione, że są w stanie poradzić sobie z pojawiającymi się warunkami i nie stanowią zagrożenia dla osób lub mienia. Środki obejmujące zapobieganie i kontrolę, środki ostateczności i środki zapobiegające awariom robotów mają kluczowe znaczenie dla zmniejszenia ryzyka w przypadku awarii.

Kwestie etyczne

Im bardziej roboty stają się niezależne, tym więcej pytań staje przed społeczeństwem i pojawia się problemów etycznych. Wybory i działania podejmowane przez autonomiczne roboty mogą mieć znaczące potencjalne konsekwencje, szczególnie w niektórych z najbardziej wrażliwych dziedzin, na przykład w medycynie i egzekwowaniu prawa. Dlatego też opracowanie standardów etycznych i utrzymanie otwartości procesu decyzyjnego ma kluczowe znaczenie dla przeciwdziałania niewłaściwemu wykorzystaniu zaawansowanych technologii i pociągnięcia do odpowiedzialności odpowiedzialnych stron.

Prywatność i bezpieczeństwo

Niektóre z samozarządzających się robotów opierają swoje decyzje na pewnych faktach i liczbach pochodzących z otoczenia. Stanowi to powód do obaw o prywatność i bezpieczeństwo danych gromadzonych przez te firmy i ich klientów. Uregulowanie sposobu, w jaki roboty gromadzą i przetwarzają informacje, ma zatem kluczowe znaczenie dla ochrony prywatności osób fizycznych, a także dla zapobiegania cyberprzestępczości.

Ramy prawne i regulacyjne

Zmiany w sztucznej inteligencji i robotyce następowały w znacznie szybszym tempie, a ramy prawne i regulacyjne pozostawały stosunkowo słabo rozwinięte. Na całym świecie rządy i organizacje międzynarodowe muszą sformułować zestaw przepisów, które określą wdrażanie i działanie tych autonomicznych robotów. Ramy te powinny zapewnić rozwiązania na pytania takie jak – kto ponosi odpowiedzialność? Kto ponosi odpowiedzialność? Jakich standardów należy przestrzegać, jeśli chodzi o bezpieczeństwo i oczekiwany poziom wydajności?

Interakcja człowiek-robot

Wykorzystanie robotyki samochodowej wymaga umiejętności interakcji robotów z ludźmi w celu zapewnienia wydajności. Ważne jest tworzenie zrozumiałych interfejsów i kanałów komunikacji między człowiekiem a robotem, aby kontrolować jego zachowanie na poziomie technicznym. Sprawianie, że urządzenia rozumieją gesty i uczucia jednostek, czyni je bardziej akceptowalnymi i funkcjonalnymi w społeczeństwie.

Wpływ ekonomiczny

Robotyzacja jest rzeczywistością, która z pewnością zmieni ekonomię społeczeństw, w których się znajduje, w następujący sposób. Z jednej strony, przyjęcie robotów zwiększa wydajność i produktywność, z drugiej strony, odtwarza ryzyko utraty miejsc pracy dla ludzi. Konieczne jest, aby ustawodawcy przyjęli środki, które mogą złagodzić potencjalną utratę miejsc pracy, w tym przekwalifikowanie i outsourcing dotkniętych zadań na nowe rynki, które nie zostały w znacznym stopniu dotknięte przez technologię.

Kilka rzeczywistych przykładów ilustruje znaczenie ustalania limitów dla autonomicznych robotów

Pojazdy autonomiczne

Obecnie ewolucja autonomicznych samochodów wskazuje, że wytyczne i przepisy dotyczące bezpieczeństwa muszą być tak rygorystyczne, jak to tylko możliwe. Jednocześnie duzi gracze, tacy jak Waymo i Tesla, starannie współpracują z organami regulacyjnymi, aby zagwarantować, że autonomiczne samochody, które obsługują ich firmy, będą spełniać wszystkie niezbędne standardy bezpieczeństwa, zanim trafią na drogi. Kwestie bezpieczeństwa można również złagodzić, ponieważ testy można przeprowadzać w kontrolowanym środowisku, a wdrażanie można przeprowadzać stopniowo, aby zapewnić, że rozprzestrzenianie się technologii odbywa się w małych krokach, w miarę jak społeczeństwo jest przyzwyczajane do korzystania z dostępnych technologii.

Roboty medyczne

System chirurgiczny da Vinci może być najlepszym przykładem w dziedzinie opieki zdrowotnej, gdzie roboty spełniają rygorystyczne procedury zatwierdzania, aby były bezpieczne dla pacjentów. Oferuje on chirurgom i innym zaangażowanym specjalistom kontrolę i precyzję przy mniej inwazyjnych zabiegach. Członkowie społeczności, którzy pracują z tymi robotami, zawsze muszą przejść szkolenie, a roboty muszą być stale obserwowane, aby nie odbiegały od ustalonych dla nich praktyk etycznych.

Roboty rolnicze

Producenci tacy jak John Deere i Blue River Technology są w trakcie tworzenia narzędzi, które są inteligentne i mogą być skutecznie wykorzystywane w różnych środowiskach rolniczych. Są one wyposażone w dokładne czujniki i sztuczną inteligencję, aby usprawnić praktyki rolnicze bez szkody dla upraw i gleb. Są to zaawansowane technologie, które można dopracować poprzez zaangażowanie rolników i innych praktyków rolnictwa w opracowywanie optymalnych standardów użytkowania lub norm dla takich technologii.

Podsumowanie

Stopniowo zaawansowane ulepszenia mogą być integrowane z systemami sztucznej inteligencji, które mogą teraz obejmować zautomatyzowane roboty z możliwościami w poszczególnych dziedzinach, co może znacząco przynieść zmiany w różnych branżach i życiu ludzi. Niemniej jednak ujawniono, że wraz z nowymi poziomami autonomii pojawiają się nowe granice, które należy wyznaczyć, aby roboty mogły wykonywać swoje obowiązki w sposób bezpieczny, etyczny i wydajny. Istnieją poważne wyzwania, które można omówić, w tym kwestie bezpieczeństwa, kwestie etyczne, prywatność i kwestie prawne związane z wykorzystaniem autonomicznych robotów.

Na koniec przygotowaliśmy dla Ciebie najczęściej zadawane pytania i odpowiedzi na nie

Jaka jest definicja sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja to symulacja procesów ludzkiej inteligencji przez maszyny, zwłaszcza systemy komputerowe, umożliwiająca im wykonywanie zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak uczenie się, rozumowanie, rozwiązywanie problemów i rozumienie języka.

Jak technologie sztucznej inteligencji ewoluowały w ciągu ostatniej dekady?

Sztuczna inteligencja przeszła znaczący postęp w ciągu ostatniej dekady, z godnymi uwagi osiągnięciami, w tym rozwojem głębokiego uczenia się, generatywnych sieci przeciwstawnych i architektur transformatorowych. Postępy te doprowadziły do poprawy możliwości w zakresie widzenia komputerowego, przetwarzania języka naturalnego i innych obszarów, a sztuczna inteligencja jest obecnie zintegrowana z różnymi aspektami codziennego życia.

Jakie są główne zastosowania sztucznej inteligencji w robotyce?

Podstawowe zastosowania sztucznej inteligencji w robotyce obejmują autonomiczną nawigację, implementacje robotów przemysłowych, interakcję człowiek-robot, zastosowania robotów w wojsku oraz postępy w medycynie oparte na sztucznej inteligencji. Zastosowania te wykorzystują możliwości sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe, wizja komputerowa i przetwarzanie języka naturalnego w celu zwiększenia wydajności, bezpieczeństwa i zdolności adaptacyjnych robotów w różnych branżach.

Jakie ograniczenia nakłada się na sztuczną inteligencję, aby zapewnić bezpieczeństwo i etyczne wykorzystanie robotów?

Aby zapewnić bezpieczeństwo i etyczne wykorzystanie robotów, na sztuczną inteligencję nakłada się szereg ograniczeń, w tym rygorystyczne testy i solidne projektowanie systemów w celu zapobiegania atakom przeciwników i awariom systemów, rozwiązywanie kwestii etycznych i uprzedzeń poprzez zróżnicowane i reprezentatywne dane szkoleniowe oraz wdrażanie środków zapobiegających niewłaściwemu użyciu oraz zapewniających przejrzystość i odpowiedzialność.

Jakie są potencjalne zagrożenia związane z bardziej autonomicznymi robotami?

Potencjalne zagrożenia związane z bardziej autonomicznymi robotami obejmują ataki fizyczne powodujące uszkodzenia robotów i środowiska, ataki sieciowe zagrażające funkcjom robotów, luki w systemie operacyjnym umożliwiające nieautoryzowany dostęp i kontrolę oraz obawy etyczne związane z zastępowaniem miejsc pracy i akceptacją społeczną. Staranne planowanie, testowanie i monitorowanie autonomicznych robotów ma kluczowe znaczenie dla ograniczenia tych zagrożeń.