Які причини відсутності автономних роботів у нашій щоденній діяльності?

Справа в тому, що чим більше я шукаю, тим менше знаходжу автономних (справжніх) роботів. Роботи-супутники - це всі іграшки з обмеженою марною функціональністю. Щоразу, коли трапляється стихійне лихо, ви не бачите в новинах оперативних пошуково-рятувальних роботів. Навіть військові роботи на службі - це все дистанційно керовані машини. Вони не розумні машини. Промислові роботизовані зброї - це детерміновані машини. Єдиними роботами з деяким рівнем автономної функціональності є прибиральні боти, склади для роботи на складах та роботодавчі роботи.

З іншого боку, сьогодні:

• алгоритми штучного інтелекту дуже хороші для прийняття рішень
• технології зондування дуже складні
• комунікаційні технології дуже швидкі
• ми можемо виготовляти дешеві деталі
• люди надзвичайно кмітливі до гаджетів

Отже, чому в нашому повсякденному житті немає справжнього робота? Немає інвестицій у домен? Ще немає ринку? Не вистачає знань у цій галузі? Пропала технологія? Будь-яка ідея?

Перш за все, все не так ідеально, як ви думаєте. Дуже багато алгоритмів (включено AI) добре працюють в теорії, але на практиці існує занадто багато ifнепередбачених подій. Це трапляється так часто, що ваш алгоритм ідеально працює в моделюванні, і як тільки ви завантажите його в робота, він навіть не може перейти прямо в простому передпокої.

В бік, я вважаю, є дві основні причини:

1. Роботи дорогі . Ви можете мати деякі дешеві частини, але на самому справі, роботи коштують дорого. У моїй лабораторії ми брали участь у виготовленні робототехнічних шкур, і саме це для робочого формату людини не зовсім дешеве. Промисловому роботу це дешево, але я сумніваюся, що ви хочете заплатити тисячі доларів / євро за непридатний робот.
2. Роботи не є безпечними . Ще не принаймні. Якщо маленький робот-пилосос вдарить вашу ногу, це не зашкодить сильно. Але якщо гуманоїдний робот стискає вашу руку під час потиску рук, ну, ніхто не любить за це відповідати. Зауважте, що недоліки алгоритмів (наприклад, обробка даних сенсора, вилучення функцій та міркування) є основною причиною цієї недостатньої безпеки.

Тому я вважаю, що навіть якщо ми не надто далеко від того, щоб серед нас були друзі-роботи, для цього ще зарано.

Просто наведіть приклади з реального світу:

Нао робот , розроблений , щоб бути компаньйоном (з Вікіпедії) , але на самому справі в основному використовується для футбольних матчів, коштує близько 16000 $ :

_{(джерело: about-robots.com )}

Enon робот , побудований , щоб бути особистим помічником, коштує близько 60000 $ :

ICub гуманоїда варто 200000 $ :

_{(джерело: physorg.com )}

Основним обмежуючим фактором для автономних роботів є інтелект. Незважаючи на те, що ШІ досягла великих успіхів, вона, як правило, не змогла впоратися зі складністю світу. Поширеним рішенням цієї проблеми було обмеження автономних роботів дуже спрощеними версіями світу.

Roomba - хороший приклад. Він розглядає складність світу, по суті, виконуючи комбінації простих візерунків (спіралі, прямі лінії тощо), де переходи між візерунками є функцією присутності перешкод та часу. Це має свої переваги. Наприклад, Roomba потрібна лише рука, повна ударних та ІЧ-датчиків, щоб сприймати її світ, що в свою чергу обмежує необхідну потужність процесора.

Виняток на даний момент - автономні транспортні засоби. Це пов'язано переважно з великими інвестиціями, які роблять військові протягом багатьох років. Не тільки в безпілотних літальних апаратах (БПЛА), але і наземних транспортних засобів. Широко відомі приклади цих інвестицій включають великі виклики DARPA та міський виклик DARPA . На щастя, багато методик, розроблених для цих транспортних засобів, є більш загальноприйнятими. Наприклад, методи планування руху зазвичай застосовні для роботів з іншими методами руху.

Інші типи автономних роботів стоять на горизонті через подібні інвестиції. Наприклад, DARPA нещодавно оголосив переможця виклику DARPA вручну та активно просуває конкурс двоногих . Аналогічно компанії, такі як Boston Dynamics , зробили багато для просування автономних роботів. Звичайно, можна заперечити, що їх роботи (наприклад, BigDog та Гепард ) є лише напівавтономними, але таке заперечення не вдається визначити, скільки автономії все ще задіяно.

Насправді роботи є у вашому повсякденному житті. Багато їх.

Просто не так, як ти їх очікуєш. Чи може ШІ визначати завдання для себе, працювати над ціллю і цілеспрямовано взаємодіяти з людьми? Ні. Навіть найкращий ІС, який існує, все ще, мабуть, не набагато більше, ніж розпізнавання візерунків .

Якщо ви простите про аналогію, ми не (і не повинні бути) будівельні живі машини , чого багато хто очікує від передової робототехніки.

Натомість ми будуємо реальний еквівалент магічного предмета . Вони допомагають користувачеві (нам), виконуючи дуже конкретне завдання або просто полегшуючи нам таке завдання . Деякі з цих роботів настільки старі та всепоширені, що навіть не визнаєте їх такими.

Робот може бути вільно визначений як машина, яка відчуває своє оточення для прийняття рішень і виконання певного завдання. Чи можемо ми придумати кілька цих машин?

Ваші перші 2 причини виникнення робота все ще помиляються сьогодні, тобто через 2 роки після публікації.

1. Поки немає алгоритмів AI. Наразі існує кілька розумних сценаріїв дій та дій. Я працював з автоматизації кранів на цементному заводі між 1997 і 2000 роками. Різні датчики надсилали повідомлення про те, що потрібен новий матеріал, тому було створено і заплановано нове завдання. Абсолютно ніякої магії в цьому немає. Врешті-решт, 5 водіїв кранів втратили роботу, тому що деякі програми з великою кількістю датчиків зробили те саме.

2. Для моїх потреб досі немає корисних датчиків. Мені потрібен робот, який прибирає моє житло, особливо ванну і кухню. Де датчик, який вирішує, чи рушник брудний? Якщо вікно чи підлога потребує чищення? Де робот, щоб випрати мій посуд і потім покласти його в шафу?

Люди все ще чекають програмного забезпечення, яке проходить тест Тьюрінга. Коли це успішно зроблено, зроблено перший крок до програмного забезпечення AI.

Ця ситуація може змінитися зараз, коли Aldebaran оголосив робота Pepper за близько 2000 доларів США (плюс ще нерозкриту підписку).

Також цього року робот NAO знизився в ціні і тепер він доступний приблизно на 7000 доларів США