Faktanya adalah bahwa semakin saya mencari semakin sedikit saya menemukan robot otonom (nyata) yang digunakan. Robot pendamping semua mainan dengan fungsi tidak berguna terbatas. Setiap kali ada bencana alam, Anda tidak melihat robot pencarian dan penyelamatan operasional dalam berita. Bahkan robot militer yang beroperasi semuanya adalah mesin yang dikendalikan dari jarak jauh. Mereka bukan mesin yang cerdas. Lengan robot industri adalah mesin deterministik. Satu-satunya robot dengan beberapa tingkat fungsi otonom adalah bot pembersih, bot operasi gudang, dan robot pertanian.
Di sisi lain, hari ini:
- algoritma kecerdasan buatan sangat baik dalam membuat keputusan
- teknologi penginderaannya sangat canggih
- teknologi komunikasi sangat cepat
- kami dapat memproduksi komponen murah
- orang-orang sangat memahami gadget
Jadi, mengapa tidak ada robot sungguhan dalam kehidupan kita sehari-hari? Tidak ada investasi di domain? Belum punya pasar? Tidak cukup pengetahuan di domain? Teknologi yang hilang? Ada ide?
sumber
Jawaban:
Pertama-tama, semuanya tidak sesempurna yang Anda pikirkan. Banyak algoritma (termasuk AI) bekerja dengan baik dalam teori, tetapi dalam praktiknya ada terlalu banyak
if
peristiwa yang tidak terduga. Itu terjadi sangat sering sehingga algoritma Anda berfungsi sempurna dalam simulasi dan begitu Anda memuatnya dalam robot, itu bahkan tidak bisa langsung di lorong sederhana.Selain itu, saya percaya ada dua alasan utama:
Jadi saya percaya, meskipun kita tidak terlalu jauh dari memiliki teman robot di antara kita, itu masih terlalu dini untuk itu.
Hanya untuk memberi Anda contoh dari dunia nyata:
The Nao robot , yang dirancang untuk menjadi pendamping (dari Wikipedia) tetapi sebenarnya sebagian besar digunakan untuk pertandingan sepak bola, biaya sekitar 16.000 $ :
(sumber: about-robots.com )
The Enon robot , dibangun untuk menjadi asisten pribadi, biaya sekitar 60.000 $ :
The iCub humanoid biaya 200.000 $ :
(sumber: physorg.com )
sumber
Faktor pembatas utama robot otonom adalah kecerdasan. Sementara AI telah membuat langkah besar, ia umumnya tidak mampu menangani kompleksitas dunia. Solusi umum masalah ini adalah membatasi robot otonom untuk versi dunia yang sangat disederhanakan.
Roomba adalah contoh yang bagus. Ini berurusan dengan kompleksitas dunia dengan dasarnya melakukan kombinasi pola-pola sederhana (spiral, garis lurus, dll) di mana transisi antara pola adalah fungsi dari kehadiran dan waktu hambatan. Ini memiliki manfaatnya. Misalnya Roomba hanya membutuhkan tangan penuh sensor benjolan dan IR untuk memahami dunianya yang pada gilirannya membatasi jumlah daya pemrosesan yang diperlukan.
Pengecualian saat ini adalah kendaraan otonom. Ini terutama berasal dari investasi besar yang telah dilakukan militer selama bertahun-tahun. Tidak hanya di Kendaraan Udara Tak Berawak (UAV) tetapi juga kendaraan darat. Contoh-contoh investasi yang sudah dikenal luas ini meliputi DARPA Grand Challenge dan DARPA Urban Challenge . Untungnya banyak teknik yang dikembangkan untuk kendaraan ini yang lebih umum berlaku. Misalnya teknik perencanaan gerak biasanya berlaku untuk robot dengan metode penggerak lainnya.
Jenis lain dari robot otonom ada di cakrawala karena investasi serupa. Misalnya DARPA baru-baru ini mengumumkan pemenang dari tantangan tangan DARPA dan secara aktif mempromosikan kontes untuk para biped . Demikian pula perusahaan seperti Boston Dynamics telah melakukan banyak hal untuk memajukan robot otonom. Tentu saja orang mungkin keberatan bahwa robot mereka (misalnya BigDog dan Cheetah ) hanya semi-otonom tetapi keberatan seperti itu gagal mengenali seberapa banyak otonomi yang masih terlibat.
sumber
Sebenarnya, robot memang ada dalam kehidupan sehari-hari Anda. Banyak dari mereka.
Tidak seperti yang Anda harapkan dari mereka. Dapatkah AI mendefinisikan tugas untuk dirinya sendiri, bekerja menuju tujuan, dan berinteraksi dengan manusia dengan tujuan? Tidak. Bahkan AI terbaik yang ada masih bisa dibilang tidak lebih dari Pengenalan Pola .
Jika Anda akan memaafkan analogi, kami tidak (dan seharusnya tidak) membangun mesin hidup yang adalah apa yang banyak orang harapkan dari robotika canggih.
Alih-alih, kami sedang membangun benda ajaib yang setara dengan kehidupan nyata . Mereka membantu pengguna (kami) dengan melakukan tugas yang sangat spesifik , atau hanya membuat tugas seperti itu lebih mudah bagi kami . Beberapa robot ini sangat tua dan luas sehingga Anda bahkan tidak mengenalinya.
Robot dapat secara longgar didefinisikan sebagai mesin yang merasakan lingkungannya untuk membuat keputusan dan melakukan beberapa tugas. Bisakah kita memikirkan beberapa mesin ini?
sumber
2 alasan pertama Anda untuk memiliki robot masih salah hari ini, yaitu 2 tahun setelah Anda memposting.
Sejauh ini tidak ada algoritma AI. Apa yang ada saat ini adalah skenario aksi-reaksi yang cerdas. Saya telah bekerja dalam otomatisasi derek di pabrik semen antara tahun 1997 dan 2000. Berbagai sensor mengirim pemberitahuan bahwa bahan baru diperlukan, sehingga tugas baru dibuat dan dijadwalkan. Sama sekali tidak ada sihir di dalamnya. Pada akhirnya 5 driver crane kehilangan pekerjaan mereka karena beberapa perangkat lunak dengan banyak sensor melakukan hal yang sama.
Untuk kebutuhan saya, masih belum ada sensor yang bisa digunakan. Saya membutuhkan robot yang membersihkan apartemen saya, terutama kamar mandi dan dapur. Di mana sensor yang memutuskan apakah handuk kotor? Jika jendela atau lantai perlu dibersihkan? Di mana robot untuk mencuci piring saya dan menempatkannya ke dalam lemari sesudahnya?
Orang-orang masih menunggu perangkat lunak yang lulus tes Turing. Ketika itu berhasil dilakukan, langkah pertama untuk perangkat lunak AI telah dibuat.
sumber
Situasi ini dapat berubah sekarang karena Aldebaran telah mengumumkan robot Pepper untuk sekitar US $ 2000 (ditambah langganan yang belum diungkapkan).
Juga tahun ini robot NAO dikurangi harganya dan sekarang tersedia dengan harga sekitar US $ 7000
sumber