Дослідники в галузі штучного інтелекту та робототехніки поступово просуваються у напрямку розвитку загального інтелекту, який наділяє роботів спритністю, мобільністю та розумінням для навігації фізичним світом, схожим на те, як роблять це тварини та люди. Головним пунктом останніх досягнень є глибоке зміцнене навчання (DLR), метод, який поєднує дві відмінні стратегії навчання, використовані штучним інтелектом.
Ста текущих досліджень цікаво показано на футбольному матчі, який був зіграний роботами. У той час як чотириногі роботи продемонстрували вражаючі футбольні навички, їхні біпедальні аналоги все ще на початковому етапі оволодіння базовими рухами через проблеми стабільності та обмеження апаратних засобів.
Одним із проривних проектів є робота Google DeepMind, де за допомогою DLR дослідники навчили мініатюрних роботів грати в футбол та змагатися в одному на одного. Використовуючи експерименти як у симульованих середовищах, так і у реальному світі, вони досягли помітних результатів, які були опубліковані у журналі Science Robotics.
Спочатку основна увага була зосереджена на навчанні роботів двом основним навичкам: встання з землі та забиванню голів у невиправлених супротивників. Результати від зміцненого навчання були обіцяючими; роботи швидко навчилися вставати, ходити, обертатися та ефективно кидати, демонструючи універсальність у адаптації цих дій.
Роботи навіть навчились блокувати удари від супротивників та передбачати напрямок м’яча, що свідчить про те, що ручне програмування таких навичок буде менш ефективним у порівнянні з навчальним підходом, який адаптується динамічно до ситуацій.
Симуляції довели свою високу переносимість на реальні роботи. Під час експериментальних матчів підготовлені роботи покращили свою швидкість та спритність на вражаючій відстані: вони були на 181% швидші у русі, поверталися на 302% швидше, кидали м’яч на 34% швидше та відновлювалися після падіння на 63% швидше, ніж їхні колеги, які працювали на основі простих знань.
Дослідники вважають, що ці досягнення в кінцевому підсумку можуть привести до створення гуманоїдних роботів, здатних до безпечного та вишуканого руху в динамічних середовищах. Це може революціонізувати спосіб взаємодії роботів з світом та допомагати людству.
Поточні ринкові тенденції
У галузі робототехніки та штучного інтелекту спостерігається зростаюча тенденція до багатофункціональних роботів, які можуть виконувати різноманітні завдання здатністю та адаптивністю, як у людини. Ця тенденція підкреслюється інвестиціями в дослідження та розвиток від курортівних гігантів, таких як Google та академічні установи. Остаточною метою є створення машин, які можуть безпечно працювати поряд з людьми, виконуючи все від виробничих завдань до домашніх справ з ефективністю та адаптивністю, схожою на людську.
Комерційний ринок робототехніки розширюється від виробництва та логістики до обслуговування в галузі охорони здоров’я, домашньої допомоги та розваг. Оскільки вартість обладнання зменшується, а програмне забезпечення стає все більш складним, можна очікувати зростання прийому споживача.
Прогнози
З урахуванням поточної траєкторії прогнозується, що інтеграція високої технології ШІ, такої як глибоке зміцнене навчання (DLR), у робототехніку стане все більш поширеною. Це, ймовірно, призведе до прискореного розвитку у цій галузі, де роботи отримають покращені можливості для навчання і адаптації.
Майбутнє робототехніки обіцяє збільшене застосування у складних та непередбачуваних середовищах, таких як місця катастроф та неструктурований терен, що дозволяє створити нові застосування у пошуках і рятуванні, екологічному моніторингу та навіть дослідженні космосу.
Основні виклики та суперечності
Одним із ключових викликів у робототехніці є налаштування балансу між автономією та безпекою. Оскільки роботи навчаються виконувати більш складні завдання, зростає ризик непередбачуваної поведінки. Встановлення етичних керівних принципів та стандартів безпеки має вирішальне значення, особливо для роботів, призначених для роботи у відстані з людьми.
Крім того, існують суперечності, пов’язані з втратою робочих місць, проблемами конфіденційності та можливістю надмірного використання роботизованої технології. Дебати про те, як відповідально регулювати розвиток ШІ та робототехніки, продовжуються серед законодавців, технологів та етиків.
Переваги та недоліки
Переваги:
– Підвищена ефективність: Роботи з високою спритністю можуть виконувати завдання швидше та точніше, ніж будь-коли раніше.
– Доступність: Сучасні роботизовані системи можуть допомагати у завданнях, які є небезпечними, сумнівними або вимагають точності, вищої, ніж у людини.
– Адаптивність: За допомогою DLR роботи можуть вчитися з навколишнього середовища, покращуючи свою продуктивність з часом без явного перепрограмування.
Недоліки:
– Вартість: Дослідження, розробка та впровадження високої технології роботизованих систем вимагають значних початкових витрат.
– Втрата робочих місць: Автоматизація може призвести до втрати робочих місць у деяких галузях, що створює економічні та соціальні виклики.
– Технічні труднощі: Роботизовані системи, здатні до високої спритності та навчання, ще перебувають на стадії вдосконалення, а надійність у реальних ситуаціях залишається в процесі розробки.
The source of the article is from the blog foodnext.nl