Змест[Схаваць][Паказаць]
Робаты ўсё часцей становяцца адным з асноўных прадуктаў сучаснага грамадства. Іх можна сустрэць на вытворчых прадпрыемствах і ў бальніцах, дзе яны выконваюць задачы, якія альбо занадта цяжкія, альбо занадта небяспечныя для чалавека.
І хаця яны могуць здавацца простымі машынамі, насамрэч робаты даволі складаныя - і з кожным днём іх становіцца ўсё больш.
Ключавой часткай гэтай складанасці з'яўляецца выкарыстанне штучны інтэлект (ІІ).
ШІ дазваляе робатам узаемадзейнічаць з навакольным асяроддзем і прымаць рашэнні на аснове даных. Гэта дае ім узровень аўтаноміі, неабходны для многіх прыкладанняў.
Напрыклад, бальніца Робаты трэба перамяшчацца па калідорах і пазбягаць перашкод без умяшання чалавека. Завадскія робаты павінны ўмець ідэнтыфікаваць дэфектную прадукцыю і прымаць адпаведныя меры.
Тыпы алгарытмаў штучнага інтэлекту
Існуе шмат тыпаў алгарытмаў штучнага інтэлекту.
1. Алгарытмы, заснаваныя на правілах
Гэта самыя звычайныя завадскія робаты. На аснове правілаў алгарытмы абапіраюцца на набор загадзя вызначаных правілаў, якія робат можа прытрымлівацца. Яны добра працуюць для выканання простых задач, але іх становіцца ўсё цяжэй праграмаваць па меры павелічэння складанасці задачы.
Напрыклад, святлафор будзе алгарытмам, заснаваным на правілах.
У гэтым прыкладзе святло будзе зялёным, калі на дарозе няма машын, і чырвоным, калі ёсць. Калі па дарозе едзе машына, святло будзе жоўтым.
2. Алгарытмы штучнага інтэлекту наступнага пакалення
З іншага боку, алгарытмы штучнага інтэлекту наступнага пакалення крыху больш дасканалыя. Яны выкарыстоўваюць а нейронных сеткі, тып алгарытму штучнага інтэлекту, які імітуе чалавечы мозг. Кожны вузел у сетцы называецца нейронам.
Сувязі паміж нейронамі ўтвараюць пласт. Колькасць слаёў вызначае складанасць мадэлі.
Самыя складаныя мадэлі могуць вучыцца і адаптавацца да сітуацый, якіх раней не было. Першы ўзровень - гэта ўваходны ўзровень, які прымае інфармацыю з навакольнага асяроддзя. Наступны ўзровень - гэта схаваны ўзровень, на якім апрацоўваюцца дадзеныя.
Канчатковы пласт - гэта выхадны пласт, у выніку якога атрымліваецца асяроддзе.
3. Навучанне з падмацаваннем
Падмацаванне навучання алгарытмы заснаваны на ідэі падмацавання. Падмацаванне - гэта калі дзеянне або паводзіны ўзнагароджваюцца або караюцца.
У гэтым тыпе алгарытму кампутарная сістэма ўзнагароджваецца за правільныя дзеянні. Затым ён выкарыстоўвае гэтую ўзнагароду для прыняцця лепшых рашэнняў у будучыні.
Гэты тып штучнага інтэлекту часцей за ўсё выкарыстоўваецца ў аўтаномных транспартных сродках, дзе камп'ютэрная сістэма ўзнагароджваецца за прыняцце правільных рашэнняў. Напрыклад, камп'ютэрная сістэма можа быць узнагароджана за тое, што не збівае іншыя аўтамабілі або пешаходаў.
Прымяненне штучнага інтэлекту ў робататэхніцы
1. Прамысловая аўтаматызацыя
Прамысловая аўтаматызацыя - гэта выкарыстанне робатаў для выканання задач на заводзе. Робаты выкарыстоўваюцца для аўтаматызацыі зваркі, зборкі і ўпакоўкі.
Іх можна запраграмаваць на выкананне адных і тых жа задач зноў і зноў, што робіць іх ідэальнымі для паўтаральных задач.
Напрыклад, робата можна запраграмаваць на шматразовую зборку пэўнага прадукту.
Апрацоўчая прамысловасць з'яўляецца адным з найбуйнейшых карыстальнікаў робатаў. Рост вытворчасці робатаў быў рэзкім за апошнія некалькі гадоў.
Часцей за ўсё вытворчыя робаты выкарыстоўваюцца для зборкі вырабаў. Робаты могуць выконваць некалькі задач, у тым ліку:
- Зварка
- Ўпакоўка
- Зборка
- Праверка памераў
2. Ахова здароўя
AI таксама выкарыстоўваецца ў ахове здароўя для прыняцця рашэнняў. Напрыклад, FDA ухваліла новую прыладу для маніторынгу жыццёва важных функцый пацыента і выпрацоўкі рэкамендацый на аснове дадзеных.
У цяперашні час FDA працуе з Міністэрствам абароны ЗША над распрацоўкай штучнага інтэлекту для баявых дзеянняў.
3. Рознічная
Рознічны гандаль - яшчэ адна сфера, дзе выкарыстоўваецца штучны інтэлект. Рознічныя гандляры выкарыстоўваюць штучны інтэлект, каб вызначаць цэны, размяшчэнне тавараў і акцыі. Напрыклад, Amazon выкарыстоўвае штучны інтэлект, каб рэкамендаваць тавары кліентам на аснове іх гісторыі пакупак.
4. Аўтаномныя транспартныя сродкі
Аўтаномныя транспартныя сродкі - адно з найбольш перспектыўных прымянення ІІ. Аўтаномныя транспартныя сродкі могуць ездзіць самастойна без патрэбы чалавека-кіроўцы. Яны выкарыстоўваюць датчыкі і камеры, каб арыентавацца ў навакольным асяроддзі. Адным з самых вядомых з'яўляецца беспілотны аўтамабіль Google аўтаномныя транспартныя сродкі.
5. Сэрвісныя робаты
Сэрвісныя робаты выкарыстоўваюцца для аказання паслуг людзям. Іх можна выкарыстоўваць у некалькіх розных умовах, у тым ліку ў бальніцах, школах і дома. Яны часта выкарыстоўваюцца для дапамогі ў складаных задачах для людзей, такіх як пад'ём пацыентаў або перанос цяжкіх прадметаў.
Абслугоўваючыя робаты становяцца ўсё больш распаўсюджанымі ў бальніцах. Яны прывыклі дапамагаць медсёстрам і лекарам у выкананні розных задач, у тым ліку:
- Перавозіць прыпасы
- Аказанне дапамогі пры аперацыі
- Назіранне за пацыентамі
Якая сувязь паміж робатамі і штучным інтэлектам?
Мы ведаем адказ адразу. Кампутарны зрок забяспечвае Штучны Інтэлект (AI), каб робаты знаходзілі дарогу, выяўлялі і рэагавалі. Тое ж самае тычыцца апрацоўкі натуральнай мовы (NLP), важнай для зносін паміж чалавекам і робатам. Робататэхніка сёння была б немагчымая без ІІ.
З гадамі вобласць робататэхнікі пашырылася і ўключае больш складаныя задачы, такія як навігацыя і распазнаванне аб'ектаў. Штучны інтэлект сыграў важную ролю ў стварэнні магчымых гэтых дасягненняў.
Сёння штучны інтэлект і робататэхніка працуюць разам, каб стварыць яшчэ больш дасканалыя машыны. Аўтаномныя транспартныя сродкі, напрыклад, немагчымыя без інтэграцыі штучнага інтэлекту і робататэхнікі, чаго мы ніколі не маглі падумаць.
У будучыні мы можам чакаць яшчэ больш дзіўных дасягненняў у галіне робататэхнікі дзякуючы пастаяннай інтэграцыі штучнага інтэлекту.
Bottom Line
ШІ змяняе індустрыю робататэхнікі ў многіх адносінах, некаторыя добрыя, а некаторыя дрэнныя.
Будзе цікава паглядзець, як гэтая тэхналогія будзе развівацца ў бліжэйшыя гады. Да гэтага часу гэта вельмі перспектыўна.
Пакінуць каментар