🤖 Датаист

ИИ для гуманоидных роботов: от механики к разуму

Все мы видели красивые видеоролики, на которых более или менее человекоподобные роботы выполняют сложные задачи: от точных движений руки до самостоятельного передвижения по комнате и даже сальто.

На первый взгляд, кажется, что это достижение чисто механической инженерии и сравнительно несложного программирования: есть карта помещения, есть датчики для определения своего положения в пространстве, есть сведения об устройстве и возможностях своих подвижных частей и уравнения, описывающие физические взаимодействия.

Казалось бы, совместить все это — дело техники. Однако такой механистический подход может работать только в полностью заданной среде либо при наличии внешнего управления (почитайте, как такую задачу «решили» в 18-м веке), а роботу предстоит действовать самостоятельно и в средах с динамическим окружением.

Конечно, у робота есть сенсоры и камеры, он получает информацию об окружающем мире, но эту информацию нужно обработать, проанализировать и принять адекватные решения. И тут без ИИ не обойтись.

Семантические сети, онтологии и языковые модели помогают роботу «понимать» контекст и связывать разрозненные данные из окружающего мира. Современные когнитивные архитектуры представлены в виде цепочек и графов мыслей, а также других форм рассуждений. Несмотря на то, что уже сейчас можно имитировать базовые формы человеческих рассуждений, до полноценного «понимания» еще далеко. Тем не менее, эти технологии позволяют роботам эффективно анализировать информацию и адаптироваться к новым ситуациям.

Чтобы просто пройти через комнату, не натыкаясь на препятствия, робот использует алгоритмы планирования и навигации. Технологии вроде SLAM (Одновременная локализация и построение карты) и алгоритмы поиска кратчайших путей (например, A* или алгоритм Дейкстры) помогают ему прокладывать маршрут и адаптироваться к изменяющейся среде. Без этих методов робот не смог бы эффективно перемещаться в неизвестных условиях.

Благодаря ИИ роботу может учиться на собственных ошибках, используя обучение с подкреплением. Когда робот сталкивается с трудностями, он анализирует свои действия, получает обратную связь и улучшает свои стратегии. Это особенно важно для задач, требующих адаптации, таких как ходьба по неровной поверхности или манипуляция объектами.

Не менее важны и симуляции. Перед тем как выйти в реальный мир, робот проходит обучение в виртуальных средах, таких как Carla или Gazebo. В этих симуляциях он может безопасно отрабатывать различные сценарии, что ускоряет процесс обучения и повышает надежность его действий.

Наконец, управление движениями требует точных алгоритмов стабилизации и координации. Такие методы, как PID-регулирование и адаптивные алгоритмы, обеспечивают плавное и безопасное движение робота, позволяя ему быстро реагировать на изменения и точно выполнять поставленные задачи.

В ближайшем будущем развитие робототехники будет сосредоточено на промышленных многофункциональных роботах для использования на безлюдных объектах и некоторых специализированных применений. Домашнее использование гуманоидных роботов пока остается в отдаленной перспективе: предстоит снизить стоимость, улучшить полезность, решить проблемы безопасности.

Но уже сегодня ИИ превращает гуманоидных роботов в интеллектуальных и автономных помощников, способных выполнять сложные задачи и адаптироваться к новым условиям. Если эти машины могут видеть, рассуждать, планировать и учиться, то чем мы принципиально отличаемся от них, кроме того, что наше «железо» построено на органической элементной базе?

Здесь придется перейти к разговору о сути сознания. К сожалению, мы еще далеко не до конца понимаем, что это такое — что, впрочем, не мешает нам рассуждать на эту тему.

Но об этом — в следующем посте.

#технологии

👍8⚡4❤2🔥2

www.group-telegram.com/in/andre_dataist.com/98

939 viewsSep 27, 2024 at 12:58

ИИ для гуманоидных роботов: от механики к разуму

Все мы видели красивые видеоролики, на которых более или менее человекоподобные роботы выполняют сложные задачи: от точных движений руки до самостоятельного передвижения по комнате и даже сальто.

На первый взгляд, кажется, что это достижение чисто механической инженерии и сравнительно несложного программирования: есть карта помещения, есть датчики для определения своего положения в пространстве, есть сведения об устройстве и возможностях своих подвижных частей и уравнения, описывающие физические взаимодействия.

Казалось бы, совместить все это — дело техники. Однако такой механистический подход может работать только в полностью заданной среде либо при наличии внешнего управления (почитайте, как такую задачу «решили» в 18-м веке), а роботу предстоит действовать самостоятельно и в средах с динамическим окружением.

Конечно, у робота есть сенсоры и камеры, он получает информацию об окружающем мире, но эту информацию нужно обработать, проанализировать и принять адекватные решения. И тут без ИИ не обойтись.

Семантические сети, онтологии и языковые модели помогают роботу «понимать» контекст и связывать разрозненные данные из окружающего мира. Современные когнитивные архитектуры представлены в виде цепочек и графов мыслей, а также других форм рассуждений. Несмотря на то, что уже сейчас можно имитировать базовые формы человеческих рассуждений, до полноценного «понимания» еще далеко. Тем не менее, эти технологии позволяют роботам эффективно анализировать информацию и адаптироваться к новым ситуациям.

Чтобы просто пройти через комнату, не натыкаясь на препятствия, робот использует алгоритмы планирования и навигации. Технологии вроде SLAM (Одновременная локализация и построение карты) и алгоритмы поиска кратчайших путей (например, A* или алгоритм Дейкстры) помогают ему прокладывать маршрут и адаптироваться к изменяющейся среде. Без этих методов робот не смог бы эффективно перемещаться в неизвестных условиях.

Благодаря ИИ роботу может учиться на собственных ошибках, используя обучение с подкреплением. Когда робот сталкивается с трудностями, он анализирует свои действия, получает обратную связь и улучшает свои стратегии. Это особенно важно для задач, требующих адаптации, таких как ходьба по неровной поверхности или манипуляция объектами.

Не менее важны и симуляции. Перед тем как выйти в реальный мир, робот проходит обучение в виртуальных средах, таких как Carla или Gazebo. В этих симуляциях он может безопасно отрабатывать различные сценарии, что ускоряет процесс обучения и повышает надежность его действий.

Наконец, управление движениями требует точных алгоритмов стабилизации и координации. Такие методы, как PID-регулирование и адаптивные алгоритмы, обеспечивают плавное и безопасное движение робота, позволяя ему быстро реагировать на изменения и точно выполнять поставленные задачи.

В ближайшем будущем развитие робототехники будет сосредоточено на промышленных многофункциональных роботах для использования на безлюдных объектах и некоторых специализированных применений. Домашнее использование гуманоидных роботов пока остается в отдаленной перспективе: предстоит снизить стоимость, улучшить полезность, решить проблемы безопасности.

Но уже сегодня ИИ превращает гуманоидных роботов в интеллектуальных и автономных помощников, способных выполнять сложные задачи и адаптироваться к новым условиям. Если эти машины могут видеть, рассуждать, планировать и учиться, то чем мы принципиально отличаемся от них, кроме того, что наше «железо» построено на органической элементной базе?

Здесь придется перейти к разговору о сути сознания. К сожалению, мы еще далеко не до конца понимаем, что это такое — что, впрочем, не мешает нам рассуждать на эту тему.

Но об этом — в следующем посте.

#технологии

BY 🤖 Датаист