Σύντομη απάντηση: Τα ρομπότ χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να εκτελούν έναν συνεχή κύκλο ανίχνευσης, κατανόησης, σχεδιασμού, δράσης και μάθησης, ώστε να μπορούν να κινούνται και να εργάζονται με ασφάλεια σε γεμάτα, μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα. Όταν οι αισθητήρες γίνονται θορυβώδεις ή μειώνεται η αξιοπιστία τους, τα καλά σχεδιασμένα συστήματα επιβραδύνουν, σταματούν με ασφάλεια ή ζητούν βοήθεια αντί να μαντεύουν.
Βασικά συμπεράσματα:
Βρόχος αυτονομίας : Δημιουργήστε συστήματα γύρω από την αίσθηση-κατανόηση-σχεδιασμό-δράση-μάθηση, όχι ένα μόνο μοντέλο.
Ανθεκτικότητα : Σχεδιασμός για αντανάκλαση, ακαταστασία, ολίσθηση και απρόβλεπτη κίνηση ανθρώπων.
Αβεβαιότητα : Εκφράστε την εμπιστοσύνη και χρησιμοποιήστε την για να πυροδοτήσετε ασφαλέστερη, πιο συντηρητική συμπεριφορά.
Αρχεία καταγραφής ασφαλείας : Καταγράφουν τις ενέργειες και το πλαίσιο, ώστε οι βλάβες να είναι ελέγξιμες και να μπορούν να διορθωθούν.
Υβριδική στοίβα : Συνδυάστε τη μηχανική μάθηση με περιορισμούς φυσικής και κλασικό έλεγχο για αξιοπιστία.
Παρακάτω παρουσιάζεται μια επισκόπηση του πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη εμφανίζεται μέσα στα ρομπότ για να τα κάνει να λειτουργούν αποτελεσματικά.
Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:
🔗 Όταν τα ρομπότ του Έλον Μασκ απειλούν θέσεις εργασίας
Τι θα μπορούσαν να κάνουν τα ρομπότ της Tesla και ποιοι ρόλοι μπορεί να αλλάξουν.
🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη ανθρωποειδούς ρομπότ
Μάθετε πώς τα ανθρωποειδή ρομπότ αντιλαμβάνονται, κινούνται και ακολουθούν οδηγίες.
🔗 Ποιες θέσεις εργασίας θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη;
Ρόλοι που είναι περισσότερο εκτεθειμένοι στον αυτοματισμό και δεξιότητες που παραμένουν πολύτιμες.
🔗 Θέσεις εργασίας στην τεχνητή νοημοσύνη και μελλοντικές σταδιοδρομίες
Οι σημερινές επαγγελματικές πορείες στην Τεχνητή Νοημοσύνη και πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τις τάσεις απασχόλησης.
Πώς χρησιμοποιούν τα ρομπότ την Τεχνητή Νοημοσύνη; Το γρήγορο νοητικό μοντέλο
Τα περισσότερα ρομπότ με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης ακολουθούν έναν βρόχο όπως αυτός:
-
Sense 👀: Κάμερες, μικρόφωνα, LiDAR, αισθητήρες δύναμης, κωδικοποιητές τροχών, κ.λπ.
-
Κατανόηση 🧠: Εντοπισμός αντικειμένων, εκτίμηση θέσης, αναγνώριση καταστάσεων, πρόβλεψη κίνησης.
-
Σχεδιάστε 🗺️: Επιλέξτε στόχους, υπολογίστε ασφαλείς διαδρομές, προγραμματίστε εργασίες.
-
Δράση 🦾: Δημιουργία κινητικών εντολών, κράτημα, κύλιση, ισορροπία, αποφυγή εμποδίων.
-
Μάθετε 🔁: Βελτιώστε την αντίληψη ή τη συμπεριφορά από δεδομένα (μερικές φορές online, συχνά offline).
Πολλές ρομποτικές «ΤΝ» είναι στην πραγματικότητα μια στοίβα από κομμάτια που συνεργάζονται - αντίληψη , εκτίμηση κατάστασης , σχεδιασμός και έλεγχος - που συλλογικά συνθέτουν την αυτονομία.
Μια πρακτική πραγματικότητα «πεδίου»: το δύσκολο κομμάτι συνήθως δεν είναι να κάνεις ένα ρομπότ να κάνει κάτι μία φορά σε μια καθαρή επίδειξη - είναι να το κάνεις να κάνει το ίδιο απλό πράγμα αξιόπιστα όταν ο φωτισμός αλλάζει, οι τροχοί γλιστρούν, το πάτωμα είναι γυαλιστερό, τα ράφια έχουν μετακινηθεί και οι άνθρωποι περπατούν σαν απρόβλεπτοι NPC.
Τι κάνει έναν εγκέφαλο τεχνητής νοημοσύνης καλό για ένα ρομπότ
Μια στιβαρή εγκατάσταση τεχνητής νοημοσύνης ρομπότ δεν θα πρέπει απλώς να είναι έξυπνη - θα πρέπει να είναι και αξιόπιστη σε απρόβλεπτα, πραγματικά περιβάλλοντα.
Σημαντικά χαρακτηριστικά περιλαμβάνουν:
-
Απόδοση σε πραγματικό χρόνο ⏱️ (η έγκαιρη ενημέρωση έχει σημασία για τη λήψη αποφάσεων)
-
Ανθεκτικότητα σε ακατάστατα δεδομένα (θάμβωση, θόρυβος, ακαταστασία, θάμπωμα κίνησης)
-
Χαριτωμένες λειτουργίες αποτυχίας 🧯 (επιβραδύνετε, σταματήστε με ασφάλεια, ζητήστε βοήθεια)
-
Καλές προηγούμενες γνώσεις + καλή μάθηση (φυσική + περιορισμοί + μηχανική μάθηση - όχι απλώς «ατμούς»)
-
Μετρήσιμη ποιότητα αντίληψης 📏 (γνώση πότε οι αισθητήρες/μοντέλα υποβαθμίζονται)
Τα καλύτερα ρομπότ συχνά δεν είναι αυτά που μπορούν να κάνουν ένα φανταχτερό κόλπο μία φορά, αλλά αυτά που μπορούν να κάνουν βαρετές δουλειές καλά μέρα με τη μέρα.
Συγκριτικός Πίνακας Κοινών Δομικών Στοιχείων Τεχνητής Νοημοσύνης Ρομπότ
| Εργαλείο/κομμάτι τεχνητής νοημοσύνης | Για ποιον είναι | Ακριβό | Γιατί λειτουργεί |
|---|---|---|---|
| Όραση υπολογιστή (ανίχνευση αντικειμένων, τμηματοποίηση) 👁️ | Κινητά ρομπότ, όπλα, drones | Μέσον | Μετατρέπει την οπτική είσοδο σε χρησιμοποιήσιμα δεδομένα, όπως η αναγνώριση αντικειμένων |
| SLAM (χαρτογράφηση + εντοπισμός) 🗺️ | Ρομπότ που κινούνται | Μέτρια-Υψηλή | Δημιουργεί έναν χάρτη ενώ παρακολουθεί τη θέση του ρομπότ, κάτι κρίσιμο για την πλοήγηση [1] |
| Σχεδιασμός διαδρομής + αποφυγή εμποδίων 🚧 | Bots παράδοσης, AMR αποθήκης | Μέσον | Υπολογίζει ασφαλείς διαδρομές και προσαρμόζεται στα εμπόδια σε πραγματικό χρόνο |
| Κλασικός έλεγχος (PID, έλεγχος βάσει μοντέλου) 🎛️ | Οτιδήποτε με κινητήρες | Χαμηλός | Εξασφαλίζει σταθερή, προβλέψιμη κίνηση |
| Ενισχυτική μάθηση (RL) 🎮 | Σύνθετες δεξιότητες, χειρισμός, μετακίνηση | Ψηλά | Μαθαίνει μέσω πολιτικών δοκιμής και σφάλματος που βασίζονται στην ανταμοιβή [3] |
| Ομιλία + γλώσσα (ASR, πρόθεση, LLM) 🗣️ | Βοηθοί, ρομπότ εξυπηρέτησης | Μέτρια-Υψηλή | Επιτρέπει την αλληλεπίδραση με τους ανθρώπους μέσω της φυσικής γλώσσας |
| Ανίχνευση ανωμαλιών + παρακολούθηση 🚨 | Εργοστάσια, υγειονομική περίθαλψη, κρίσιμης σημασίας για την ασφάλεια | Μέσον | Εντοπίζει ασυνήθιστα μοτίβα πριν γίνουν δαπανηρά ή επικίνδυνα |
| Σύντηξη αισθητήρων (φίλτρα Kalman, μαθησιακή σύντηξη) 🧩 | Πλοήγηση, drones, στοίβες αυτονομίας | Μέσον | Συγχωνεύει πηγές δεδομένων με θόρυβο για πιο ακριβείς εκτιμήσεις [1] |
Αντίληψη: Πώς τα ρομπότ μετατρέπουν τα ακατέργαστα δεδομένα αισθητήρων σε νόημα
Η αντίληψη είναι η διαδικασία κατά την οποία τα ρομπότ μετατρέπουν τις ροές αισθητήρων σε κάτι που μπορούν πραγματικά να χρησιμοποιήσουν:
-
Κάμερες → αναγνώριση αντικειμένων, εκτίμηση πόζας, κατανόηση σκηνής
-
LiDAR → απόσταση + γεωμετρία εμποδίων
-
Κάμερες βάθους → Τρισδιάστατη δομή και ελεύθερος χώρος
-
Μικρόφωνα → ομιλία και ηχητικά σήματα
-
Αισθητήρες δύναμης/ροπής → ασφαλέστερο κράτημα και συνεργασία
-
Αισθητήρες αφής → ανίχνευση ολίσθησης, συμβάντα επαφής
Τα ρομπότ βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη για να απαντήσουν σε ερωτήσεις όπως:
-
«Ποια αντικείμενα έχω μπροστά μου;»
-
«Είναι άνθρωπος ή μανεκέν;»
-
«Πού είναι η λαβή;»
-
«Κινείται κάτι προς το μέρος μου;»
Μια λεπτή αλλά σημαντική λεπτομέρεια: τα συστήματα αντίληψης θα πρέπει ιδανικά να παράγουν αβεβαιότητα (ή μια πληρεξουσιότητα εμπιστοσύνης), όχι απλώς μια απάντηση ναι/όχι - επειδή οι αποφάσεις σχεδιασμού και ασφάλειας κατάντη εξαρτώνται από το πόσο σίγουρο είναι το ρομπότ.
Εντοπισμός και Χαρτογράφηση: Γνωρίζοντας πού βρίσκεστε χωρίς πανικό
Ένα ρομπότ πρέπει να γνωρίζει πού βρίσκεται για να λειτουργεί σωστά. Αυτό συχνά αντιμετωπίζεται μέσω SLAM (Ταυτόχρονη Εντοπισμός και Χαρτογράφηση) : δημιουργώντας έναν χάρτη ενώ παράλληλα εκτιμάται η θέση του ρομπότ. Στις κλασικές διατυπώσεις, το SLAM αντιμετωπίζεται ως ένα πιθανοτικό πρόβλημα εκτίμησης, με κοινές οικογένειες να περιλαμβάνουν προσεγγίσεις που βασίζονται σε EKF και σε φίλτρα σωματιδίων. [1]
Το ρομπότ συνήθως συνδυάζει:
-
Οδομετρία τροχών (βασική παρακολούθηση)
-
Σάρωση LiDAR που ταιριάζει ή οπτικά ορόσημα
-
IMU (περιστροφή/επιτάχυνση)
-
GPS (σε εξωτερικούς χώρους, με περιορισμούς)
Τα ρομπότ δεν μπορούν πάντα να εντοπίζονται τέλεια - επομένως, οι καλές ομάδες συμπεριφέρονται σαν ενήλικες: παρακολουθούν την αβεβαιότητα, ανιχνεύουν την απόκλιση και επιστρέφουν σε ασφαλέστερη συμπεριφορά όταν μειώνεται η εμπιστοσύνη.
Σχεδιασμός και Λήψη Αποφάσεων: Επιλογή του τι θα κάνουμε στη συνέχεια
Μόλις ένα ρομπότ έχει μια λειτουργική εικόνα του κόσμου, πρέπει να αποφασίσει τι θα κάνει. Ο σχεδιασμός συχνά εμφανίζεται σε δύο επίπεδα:
-
Τοπικός σχεδιασμός (γρήγορα αντανακλαστικά) ⚡
Αποφύγετε εμπόδια, επιβραδύνετε κοντά σε άτομα, ακολουθήστε λωρίδες/διαδρόμους. -
Παγκόσμιος σχεδιασμός (μια ευρύτερη εικόνα) 🧭
Επιλέξτε προορισμούς, ακολουθήστε μια διαδρομή γύρω από αποκλεισμένες περιοχές, προγραμματίστε εργασίες.
Στην πράξη, εδώ είναι που το ρομπότ μετατρέπει τις εντολές «νομίζω ότι βλέπω μια καθαρή διαδρομή» σε συγκεκριμένες εντολές κίνησης που δεν θα κολλήσουν στη γωνία ενός ραφιού ούτε θα παρασυρθούν στον προσωπικό χώρο ενός ανθρώπου.
Έλεγχος: Μετατροπή σχεδίων σε ομαλή κίνηση
Τα συστήματα ελέγχου μετατρέπουν τις προγραμματισμένες ενέργειες σε πραγματική κίνηση, ενώ παράλληλα αντιμετωπίζουν ενοχλήσεις του πραγματικού κόσμου όπως:
-
Τριβή
-
Αλλαγές ωφέλιμου φορτίου
-
Βαρύτητα
-
Καθυστερήσεις κινητήρα και αντίστροφη κίνηση
Συνηθισμένα εργαλεία περιλαμβάνουν το PID , τον έλεγχο που βασίζεται σε μοντέλο , τον προγνωστικό έλεγχο μοντέλου και την αντίστροφη κινηματική για τα χέρια - δηλαδή, τα μαθηματικά που μετατρέπουν την «τοποθέτηση της λαβής εκεί » σε κινήσεις των αρθρώσεων. [2]
Ένας χρήσιμος τρόπος για να το σκεφτείτε:
Ο σχεδιασμός επιλέγει μια διαδρομή.
Ο έλεγχος κάνει το ρομπότ να την ακολουθεί χωρίς να ταλαντεύεται, να υπερβαίνει την ακτίνα δράσης του ή να δονείται σαν ένα καρότσι αγορών με καφεΐνη.
Μάθηση: Πώς τα ρομπότ βελτιώνονται αντί να επαναπρογραμματίζονται για πάντα
Τα ρομπότ μπορούν να βελτιωθούν μαθαίνοντας από δεδομένα αντί να επαναρυθμίζονται χειροκίνητα μετά από κάθε αλλαγή περιβάλλοντος.
Οι βασικές μαθησιακές προσεγγίσεις περιλαμβάνουν:
-
Εποπτευόμενη μάθηση 📚: Μάθετε από παραδείγματα με ετικέτες (π.χ., «αυτή είναι μια παλέτα»).
-
Αυτοεποπτευόμενη μάθηση 🔍: Μάθετε δομή από ακατέργαστα δεδομένα (π.χ., πρόβλεψη μελλοντικών πλαισίων).
-
Ενισχυτική μάθηση 🎯: Μάθετε ενέργειες μεγιστοποιώντας τα σήματα ανταμοιβής με την πάροδο του χρόνου (συχνά πλαισιωμένα με πράκτορες, περιβάλλοντα και αποδόσεις). [3]
Πού διαπρέπει η RL: εκμάθηση σύνθετων συμπεριφορών όπου ο σχεδιασμός ενός χειριστηρίου με το χέρι είναι επίπονος.
Πού η RL γίνεται πιο έντονη: αποδοτικότητα δεδομένων, ασφάλεια κατά την εξερεύνηση και κενά από προσομοίωση σε πραγματικό χρόνο.
Αλληλεπίδραση ανθρώπου-ρομπότ: Τεχνητή Νοημοσύνη που βοηθά τα ρομπότ να συνεργάζονται με ανθρώπους
Για τα ρομπότ σε σπίτια ή χώρους εργασίας, η αλληλεπίδραση έχει σημασία. Η Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπει:
-
Αναγνώριση ομιλίας (ήχος → λέξεις)
-
Ανίχνευση πρόθεσης (λέξεις → νόημα)
-
Κατανόηση χειρονομιών (δείξιμο, γλώσσα του σώματος)
Αυτό ακούγεται απλό μέχρι να το παρουσιάσετε: οι άνθρωποι είναι ασυνεπείς, οι προφορές ποικίλλουν, τα δωμάτια είναι θορυβώδη και το «εκεί πέρα» δεν είναι πλαίσιο συντεταγμένων.
Εμπιστοσύνη, Ασφάλεια και «Μην είσαι Τρομακτικός»: Το λιγότερο διασκεδαστικό αλλά ουσιαστικό μέρος
Τα ρομπότ είναι συστήματα τεχνητής νοημοσύνης με φυσικές συνέπειες , επομένως η εμπιστοσύνη και οι πρακτικές ασφάλειας δεν μπορούν να αποτελούν δεύτερη σκέψη.
Οι πρακτικές σκαλωσιές ασφαλείας συχνά περιλαμβάνουν:
-
Παρακολούθηση εμπιστοσύνης/αβεβαιότητας
-
Συντηρητικές συμπεριφορές όταν η αντίληψη υποβαθμίζεται
-
Καταγραφή ενεργειών για εντοπισμό σφαλμάτων και ελέγχους
-
Σαφή όρια για το τι μπορεί να κάνει το ρομπότ
Ένας χρήσιμος τρόπος υψηλού επιπέδου για να πλαισιωθεί αυτό είναι η διαχείριση κινδύνων: διακυβέρνηση, χαρτογράφηση κινδύνων, μέτρησή τους και διαχείρισή τους σε όλο τον κύκλο ζωής - ευθυγραμμισμένος με τον τρόπο με τον οποίο το NIST δομεί τη διαχείριση κινδύνων της Τεχνητής Νοημοσύνης σε ευρύτερο επίπεδο. [4]
Η τάση του «Μεγάλου Μοντέλου»: Ρομπότ που Χρησιμοποιούν Μοντέλα Θεμελίωσης
Τα θεμελιώδη μοντέλα ωθούν προς μια πιο γενικής χρήσης συμπεριφορά ρομπότ - ειδικά όταν η γλώσσα, η όραση και η δράση μοντελοποιούνται μαζί.
Ένα παράδειγμα κατεύθυνσης είναι όρασης-γλώσσας-δράσης (VLA) , όπου ένα σύστημα εκπαιδεύεται να συνδέει αυτό που βλέπει + αυτό που του ζητείται να κάνει + ποιες ενέργειες πρέπει να κάνει. Το RT-2 είναι ένα ευρέως αναφερόμενο παράδειγμα αυτού του στυλ προσέγγισης. [5]
Το συναρπαστικό μέρος: πιο ευέλικτη, υψηλότερου επιπέδου κατανόηση.
Η επαλήθευση της πραγματικότητας: η αξιοπιστία του φυσικού κόσμου εξακολουθεί να απαιτεί προστατευτικά κιγκλιδώματα - η κλασική εκτίμηση, οι περιορισμοί ασφαλείας και ο συντηρητικός έλεγχος δεν εξαφανίζονται μόνο και μόνο επειδή το ρομπότ μπορεί να «μιλήσει έξυπνα».
Τελικές παρατηρήσεις
, λοιπόν, χρησιμοποιούν τα ρομπότ την Τεχνητή Νοημοσύνη; Τα ρομπότ χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να αντιλαμβάνονται , να εκτιμούν την κατάσταση (πού βρίσκομαι;) , να σχεδιάζουν και να ελέγχουν - και μερικές φορές μαθαίνουν από δεδομένα για να βελτιώνονται. Η Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπει στα ρομπότ να διαχειρίζονται την πολυπλοκότητα των δυναμικών περιβαλλόντων, αλλά η επιτυχία εξαρτάται από αξιόπιστα, μετρήσιμα συστήματα με συμπεριφορά που θέτει την ασφάλεια ως προτεραιότητα.
Συχνές ερωτήσεις
Πώς χρησιμοποιούν τα ρομπότ την Τεχνητή Νοημοσύνη για να λειτουργούν αυτόνομα;
Τα ρομπότ χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να εκτελούν έναν συνεχή βρόχο αυτονομίας: ανιχνεύοντας τον κόσμο, ερμηνεύοντας τι συμβαίνει, σχεδιάζοντας ένα ασφαλές επόμενο βήμα, ενεργώντας μέσω κινητήρων και μαθαίνοντας από δεδομένα. Στην πράξη, πρόκειται για μια στοίβα στοιχείων που λειτουργούν από κοινού και όχι για ένα «μαγικό» μοντέλο. Στόχος είναι η αξιόπιστη συμπεριφορά σε μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα και όχι μια μεμονωμένη επίδειξη υπό τέλειες συνθήκες.
Είναι η τεχνητή νοημοσύνη ρομπότ απλώς ένα μοντέλο ή μια πλήρης αυτονομία στοίβας;
Στα περισσότερα συστήματα, η τεχνητή νοημοσύνη των ρομπότ αποτελείται από ένα πλήρες σύνολο: αντίληψη, εκτίμηση κατάστασης, σχεδιασμό και έλεγχο. Η μηχανική μάθηση βοηθά σε εργασίες όπως η όραση και η πρόβλεψη, ενώ οι περιορισμοί της φυσικής και ο κλασικός έλεγχος διατηρούν την κίνηση σταθερή και προβλέψιμη. Πολλές πραγματικές αναπτύξεις χρησιμοποιούν μια υβριδική προσέγγιση, επειδή η αξιοπιστία έχει μεγαλύτερη σημασία από την ευφυΐα. Γι' αυτό η μάθηση «μόνο με δονήσεις» σπάνια επιβιώνει εκτός ελεγχόμενων ρυθμίσεων.
Σε ποιους αισθητήρες και μοντέλα αντίληψης βασίζονται τα ρομπότ τεχνητής νοημοσύνης;
Τα ρομπότ τεχνητής νοημοσύνης συχνά συνδυάζουν κάμερες, LiDAR, αισθητήρες βάθους, μικρόφωνα, IMU, κωδικοποιητές και αισθητήρες δύναμης/ροπής ή αφής. Τα μοντέλα αντίληψης μετατρέπουν αυτές τις ροές σε χρησιμοποιήσιμα σήματα όπως η ταυτότητα αντικειμένου, η στάση, ο ελεύθερος χώρος και οι ενδείξεις κίνησης. Μια πρακτική βέλτιστη πρακτική είναι η εξαγωγή εμπιστοσύνης ή αβεβαιότητας, όχι μόνο ετικετών. Αυτή η αβεβαιότητα μπορεί να καθοδηγήσει ασφαλέστερο σχεδιασμό όταν οι αισθητήρες υποβαθμίζονται από την αντανάκλαση, το θάμπωμα ή την ακαταστασία.
Τι είναι το SLAM στη ρομποτική και γιατί είναι σημαντικό;
Το SLAM (Ταυτόχρονος Εντοπισμός και Χαρτογράφηση) βοηθά ένα ρομπότ να δημιουργήσει έναν χάρτη, ενώ παράλληλα εκτιμά τη θέση του. Είναι κεντρικό για τα ρομπότ που κινούνται και πρέπει να πλοηγούνται χωρίς να «πανικοβάλλονται» όταν αλλάζουν οι συνθήκες. Τυπικές εισόδους περιλαμβάνουν την οδομετρία των τροχών, τις IMU και τα ορόσημα LiDAR ή ορατότητας, μερικές φορές GPS σε εξωτερικούς χώρους. Καλές στοίβες μέτρησης της απόκλισης της τροχιάς και της αβεβαιότητας, ώστε το ρομπότ να μπορεί να συμπεριφέρεται πιο συντηρητικά όταν ο εντοπισμός γίνεται ασταθής.
Πώς διαφέρουν ο σχεδιασμός και ο έλεγχος ρομπότ;
Ο σχεδιασμός αποφασίζει τι πρέπει να κάνει το ρομπότ στη συνέχεια, όπως η επιλογή ενός προορισμού, η παράκαμψη εμποδίων ή η αποφυγή ανθρώπων. Ο έλεγχος μετατρέπει αυτό το σχέδιο σε ομαλή, σταθερή κίνηση παρά την τριβή, τις αλλαγές στο ωφέλιμο φορτίο και τις καθυστερήσεις του κινητήρα. Ο σχεδιασμός συχνά χωρίζεται σε συνολικό σχεδιασμό (διαδρομές με συνολική εικόνα) και τοπικό σχεδιασμό (γρήγορα αντανακλαστικά κοντά σε εμπόδια). Ο έλεγχος συνήθως χρησιμοποιεί εργαλεία όπως το PID, τον έλεγχο που βασίζεται σε μοντέλα ή τον προγνωστικό έλεγχο μοντέλων για να ακολουθήσει το σχέδιο με αξιοπιστία.
Πώς τα ρομπότ διαχειρίζονται με ασφάλεια την αβεβαιότητα ή τη χαμηλή αυτοπεποίθηση;
Τα καλοσχεδιασμένα ρομπότ αντιμετωπίζουν την αβεβαιότητα ως εισροή στη συμπεριφορά και όχι ως κάτι που πρέπει να αγνοείται. Όταν η εμπιστοσύνη στην αντίληψη ή τον εντοπισμό μειώνεται, μια κοινή προσέγγιση είναι η επιβράδυνση, η αύξηση των περιθωρίων ασφαλείας, η ασφαλής στάση ή το αίτημα ανθρώπινης βοήθειας αντί της εικασίας. Τα συστήματα καταγράφουν επίσης τις ενέργειες και το πλαίσιο, ώστε τα περιστατικά να είναι ελέγξιμα και να διορθώνονται πιο εύκολα. Αυτή η νοοτροπία της «χαριτωμένης αποτυχίας» είναι μια βασική διαφορά μεταξύ των demos και των αναπτυσσόμενων ρομπότ.
Πότε είναι χρήσιμη η ενισχυτική μάθηση για τα ρομπότ και τι την καθιστά δύσκολη;
Η ενισχυτική μάθηση χρησιμοποιείται συχνά για σύνθετες δεξιότητες όπως ο χειρισμός ή η μετακίνηση, όπου ο χειροκίνητος σχεδιασμός ενός ελεγκτή είναι επώδυνος. Μπορεί να ανακαλύψει αποτελεσματικές συμπεριφορές μέσω δοκιμής και σφάλματος που βασίζεται στην ανταμοιβή, συχνά σε προσομοίωση. Η ανάπτυξη γίνεται περίπλοκη επειδή η εξερεύνηση μπορεί να είναι επικίνδυνη, τα δεδομένα μπορεί να είναι ακριβά και τα κενά από προσομοίωση σε πραγματικό χρόνο μπορούν να παραβιάσουν τις πολιτικές. Πολλοί αγωγοί χρησιμοποιούν RL επιλεκτικά, παράλληλα με τους περιορισμούς και τον κλασικό έλεγχο για ασφάλεια και σταθερότητα.
Αλλάζουν τα μοντέλα θεμελίωσης τον τρόπο με τον οποίο τα ρομπότ χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη;
Οι προσεγγίσεις των βασικών μοντέλων ωθούν τα ρομπότ προς μια πιο γενική συμπεριφορά που ακολουθεί οδηγίες, ειδικά με μοντέλα όρασης-γλώσσας-δράσης (VLA) όπως τα συστήματα τύπου RT-2. Το θετικό είναι η ευελιξία: η σύνδεση αυτού που βλέπει το ρομπότ με αυτό που του λένε να κάνει και πώς πρέπει να ενεργήσει. Η πραγματικότητα είναι ότι η κλασική εκτίμηση, οι περιορισμοί ασφαλείας και ο συντηρητικός έλεγχος εξακολουθούν να έχουν σημασία για τη φυσική αξιοπιστία. Πολλές ομάδες το πλαισιώνουν αυτό ως διαχείριση κινδύνου κύκλου ζωής, παρόμοια σε πνεύμα με πλαίσια όπως το AI RMF του NIST.
Αναφορές
[1] Durrant-Whyte & Bailey -
Ταυτόχρονος εντοπισμός και χαρτογράφηση (SLAM): Μέρος Ι Οι βασικοί αλγόριθμοι (PDF) [2] Lynch & Park -
Σύγχρονη ρομποτική: Μηχανική, σχεδιασμός και έλεγχος (PDF προδημοσίευσης) [3] Sutton & Barto -
Ενισχυτική μάθηση: Εισαγωγή (2η έκδοση PDF σε προσχέδιο) [4] NIST -
Πλαίσιο διαχείρισης κινδύνου τεχνητής νοημοσύνης (AI RMF 1.0) (PDF) [5] Brohan et al. - RT-2: Μοντέλα όρασης-γλώσσας-δράσης μεταφέρουν τη γνώση του ιστού στον ρομποτικό έλεγχο (arXiv)