Дослідіть трансформаційний шлях штучного інтелекту в робототехніці

За останні кілька десятиліть штучний інтелект (ШІ) пройшов довгий шлях від жорстких машин, які виконували заздалегідь визначені фіксовані набори правил, до сучасних розумних алгоритмів, здатних навчатися та приймати рішення самостійно. Ці досягнення відкрили шлях до створення повністю автономних роботів, здатних працювати самостійно без участі людини.

Однак є певні побоювання, які супроводжують цих самоврядних роботів, оскільки люди повинні встановити межі, в яких вони можуть оптимально функціонувати, не завдаючи шкоди іншим членам суспільства. Ми розглянемо історичні передумови розвитку штучного інтелекту і роботів, зростаючу тенденцію до автономії роботів, засновану на розширених можливостях, а також необхідність встановлення меж їх використання для досягнення найкращих результатів, уникаючи при цьому серйозних негативних наслідків для суспільства.

Подорож штучного інтелекту: Трансформація

Штучний інтелект як предмет дослідження можна простежити до середини двадцятого століття, а абревіатура AI була запропонована Джоном Маккарті в 1956 році. Більш конкретно, ранні дослідження штучного інтелекту в основному базувалися на стратегії використання символічного штучного інтелекту, коли машинам давали набір інструкцій на кшталт того, як, як очікується, мислить людина. Ці ранні системи, хоча і були інноваційними, могли діяти лише у досить простий спосіб і не були готові до роботи з мінливістю та складністю ситуацій у реальному світі.

В рамках розробок у сфері штучного інтелекту необхідно відзначити появу машинного навчання у 1980-х роках. Машини вже не збиралися слідувати заздалегідь визначеним деревам рішень, а вчилися на основі наданих їм даних. Методи, які стало можливим реалізувати на комп’ютері в деревах рішень, нейронних мережах, машинах опорних векторів, дозволили комп’ютеру шукати закономірності і робити прогнози на основі історичних даних. Цей період заклав основи для подальшого розвитку більш складних технологій штучного інтелекту, таких як обробка природної мови, комп’ютерний зір і розпізнавання мови.

Доступність величезних обсягів інформації в інформаційну епоху також додалася до вдосконалення обчислювальних можливостей, що прискорило розвиток штучного інтелекту. Машинне навчання в його більш глибокій формі, що отримала назву “глибинне навчання”, виявилося ефективним у вирішенні надскладних завдань. Грайливо використовуючи кілька шарів нейронів, алгоритми глибокого навчання забезпечили вражаючу продуктивність у таких видах діяльності, як розпізнавання зображень і голосів, автономне водіння та ігри.

Поява автономних роботів

Удосконалення технологій штучного інтелекту сприяло впровадженню їх у робототехніку для створення нової лінійки автономних роботів. Це роботи, оснащені датчиками, приводами та інтелектуальними алгоритмами, які допомагають роботам сприймати навколишнє середовище, приймати рішення і діяти відповідно до них самостійно. Автономні роботи застосовуються у різних галузях промисловості, таких як обробна промисловість, охорона здоров’я, сільське господарство та геологорозвідка.

Виробництво і промисловість

Самокеровані роботи все більше інтегруються у виробничий процес, виконуючи монотонні, але точні завдання. Такі роботи можуть працювати пліч-о-пліч з людиною, особливо в галузях, де є багато виробничих ліній, підвищуючи ефективність і знижуючи рівень нещасних випадків.

Охорона здоров’я

У сфері охорони здоров’я самоорганізуючі роботи корисні в операціях, фізичній терапії та догляді за літніми пацієнтами. Хірургічні роботи допомагають хірургам підвищити точність і спритність, а роботи, що використовуються в реабілітації, допомагають пацієнтам відновити здатність рухатися і м’язову силу. У догляді за людьми похилого віку роботи використовуються для забезпечення спілкування і допомоги в повсякденному житті, тим самим підвищуючи якість життя людей похилого віку.

Сільське господарство

Використання самокерованих машин у сільськогосподарському процесі революціонізує звичне нам сільське господарство. Фермери використовують безпілотні літальні апарати, які працюють на основі штучного інтелекту, щоб оцінювати стан посівів, використання води та виявляти хвороби. Напівавтономні за своєю природою наземні роботи використовуються для виконання різних процесів догляду за рослинами, включаючи посадку, прополювання та збирання врожаю, тим самим скорочуючи витрати і підвищуючи продуктивність.

Розвідка

Самохідні машини мають важливе значення для досліджень на Землі та інших планетах. Це підводні роботи, які пересуваються морськими просторами, збирають інформацію і навіть зразки. Наразі марсоходи мають вбудований штучний інтелект, який пересувається марсіанським ландшафтом, збирає різні зразки і надсилає важливі дані на планету Земля.

Важливість регулювання

Хоча використання інтегрованого штучного інтелекту та автономних роботів має низку переваг, існують і певні проблеми, які з цим пов’язані. Робототехніка стає все більш і більш автономною, а отже, повинні існувати межі для безпечного, морального і слухового запуску машин.

Безпека і надійність

Майбутні автономні роботизовані системи повинні бути розроблені таким чином, щоб бути безпечними в різних умовах. З цією метою багато з цих компонентів повинні бути ретельно протестовані і довести свою здатність справлятися з непередбачуваними ситуаціями і не загрожувати людям або майну. Заходи, що включають профілактику і контроль, заходи останньої інстанції і заходи щодо запобігання збоїв в роботах, мають вирішальне значення для зниження ризиків у разі збою.

Етичні міркування

Чим більше роботи стають незалежними, тим більше питань постає перед суспільством і виникає етичних проблем. Вибір і дії, які здійснюють автономні роботи, можуть мати значні потенційні наслідки, особливо в деяких найбільш чутливих сферах, наприклад, в медицині та правоохоронних органах. Таким чином, розробка етичних стандартів і підтримка відкритості процесу прийняття рішень є життєво важливими для запобігання зловживанню складними технологіями і притягнення до відповідальності винних сторін.

Конфіденційність і безпека

Деякі самоврядні роботи залежать від певних фактів і цифр з навколишнього середовища як основи для свого вибору. Це викликає занепокоєння щодо конфіденційності та безпеки даних, які збираються цими компаніями та їхніми клієнтами. Таким чином, регулювання того, як роботи збирають і обробляють інформацію, має вирішальне значення для захисту приватного життя людей, а також для запобігання кіберзлочинності.

Правові та регуляторні рамки

Зміни у сфері штучного інтелекту та робототехніки відбуваються значно швидшими темпами, натомість нормативно-правова база залишається відносно недорозвиненою. У всьому світі урядам і міжнародним організаціям необхідно сформулювати набір нормативних актів, які визначатимуть розгортання та експлуатацію цих автономних роботів. Ці рамки повинні дати відповіді на такі питання, як – хто несе відповідальність? Хто несе відповідальність? Яких стандартів слід дотримуватися, коли мова йде про безпеку і очікуваний рівень продуктивності?

Взаємодія між людиною і роботом

Використання автоматичної робототехніки вимагає вміння взаємодіяти з людиною, щоб бути ефективним. Важливо створити зрозумілі інтерфейси і канали зв’язку між людиною і роботом, щоб контролювати його поведінку на технічному рівні. Здатність пристроїв розуміти жести і почуття людей робить їх більш прийнятними і функціональними в суспільстві.

Економічний вплив

Роботизація – це реальність, яка неодмінно змінить економіку суспільств, в яких вони з’являться, наступними способами. З одного боку, впровадження роботів підвищує ефективність і продуктивність, з іншого – відтворює ризик втрати робочих місць для людей. Законодавцям необхідно вжити заходів, які можуть пом’якшити потенційну втрату робочих місць, включаючи перекваліфікацію та аутсорсинг відповідних завдань на нові ринки, які не зазнали значного впливу технологій.

Кілька реальних прикладів ілюструють важливість встановлення обмежень для автономних роботів

Автономні транспортні засоби

Сьогодні розвиток безпілотних автомобілів вказує на те, що правила та норми безпеки повинні бути якомога суворішими. Водночас такі великі гравці, як Waymo і Tesla, ретельно співпрацюють з регуляторними органами, щоб гарантувати, що безпілотні автомобілі, які експлуатуються їхніми компаніями, відповідатимуть усім необхідним стандартам безпеки ще до того, як вони вийдуть на дороги. Питання безпеки також можна полегшити, оскільки тестування можна проводити в контрольованому середовищі, а розгортання можна здійснювати поступово, щоб забезпечити поширення технології невеликими кроками в міру того, як громадськість поступово звикатиме до використання доступних технологій.

Медичні роботи

Хірургічна система да Вінчі може бути найкращим прикладом зі сфери охорони здоров’я, де роботи відповідають суворим процедурам затвердження, щоб бути безпечними для пацієнтів. Вона пропонує хірургам та іншим залученим фахівцям контроль і точність для менш інвазивних процедур. Члени спільноти, які працюють з цими роботами, завжди повинні проходити навчання, а за роботами потрібно постійно спостерігати, щоб вони не відхилялися від встановлених для них етичних норм.

Сільськогосподарські роботи

Такі виробники, як John Deere і Blue River Technology, працюють над створенням інтелектуальних інструментів, які можна ефективно використовувати в різних умовах сільського господарства. Вони оснащені точними датчиками і штучним інтелектом, щоб покращити сільськогосподарську практику, не завдаючи шкоди культурам і ґрунтам. Це передові технології, які можуть бути доопрацьовані шляхом взаємодії з фермерами та іншими фахівцями в галузі сільського господарства для розробки оптимальних стандартів або норм використання таких технологій.

Підсумок

Поступово передові технології можуть бути інтегровані з системами штучного інтелекту, які тепер можуть охоплювати автоматизованих роботів з можливостями в певних галузях, що може суттєво змінити різні галузі промисловості та життя людей. Тим не менш, це розкрило реальність, що з новими рівнями автономії з’являються нові межі, які повинні бути встановлені, щоб ці роботи могли виконувати свої обов’язки безпечно, етично і ефективно. Існують основні проблеми, які можна обговорити, включаючи питання безпеки, етичні проблеми, конфіденційність і правові аспекти використання автономних роботів.

Наостанок ми підготували для вас найпоширеніші запитання та відповіді на них

Що таке штучний інтелект?

Штучний інтелект – це імітація процесів людського інтелекту машинами, особливо комп’ютерними системами, що дозволяє їм виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту, такі як навчання, міркування, вирішення проблем і розуміння мови.

Як розвивалися технології штучного інтелекту протягом останнього десятиліття?

За останнє десятиліття штучний інтелект зазнав значного прогресу, зокрема, з’явилися глибоке навчання, генеративні змагальні мережі та архітектури-трансформери. Ці досягнення призвели до покращення можливостей комп’ютерного зору, обробки природної мови та інших сфер, а штучний інтелект тепер інтегрований у різні аспекти повсякденного життя.

Яке основне застосування штучного інтелекту в робототехніці?

Основними сферами застосування штучного інтелекту в робототехніці є автономна навігація, реалізація промислових роботів, взаємодія між людиною і роботом, застосування роботів у військовій сфері та досягнення в галузі медицини на основі штучного інтелекту. Ці програми використовують можливості штучного інтелекту, такі як машинне навчання, комп’ютерний зір і обробка природної мови, щоб підвищити ефективність, безпеку і адаптивність роботів у різних галузях.

Які обмеження встановлюються для штучного інтелекту, щоб забезпечити безпеку і етичність використання роботів?

Для забезпечення безпеки та етичного використання роботів на штучний інтелект накладається ряд обмежень, включаючи ретельне тестування і надійний дизайн системи для запобігання ворожих атак і збоїв системи, вирішення етичних проблем і упереджень за допомогою різноманітних і репрезентативних навчальних даних, а також реалізацію заходів щодо запобігання зловживанню і забезпечення прозорості та підзвітності.

Які потенційні ризики пов’язані з більш автономними роботами?

Потенційні ризики, пов’язані з більш автономними роботами, включають фізичні атаки, що завдають шкоди роботам і навколишньому середовищу, мережеві атаки, що ставлять під загрозу функції роботів, вразливості операційної системи, що дозволяють несанкціонований доступ і контроль, а також етичні проблеми, пов’язані з витісненням з робочих місць і суспільним визнанням. Ретельне планування, тестування і моніторинг автономних роботів має вирішальне значення для зменшення цих ризиків.