रोबोटिक्स में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में नवीनतम उपलब्धियों का कार्यान्वयन एक बड़ा अंतर ला सकता है - विशेष रूप से, निर्मित उत्पादों के उत्पादन और भंडारण की प्रक्रिया को आधुनिक बनाने के लिए। और यह सिर्फ शुरुआत है - परिवर्तन बड़ी संख्या में क्षेत्रों को प्रभावित करेगा।
लेकिन यह सब छोटा शुरू होता है। इसलिए, आधुनिक रोबोटिक्स प्रयोगशालाओं में, कोई भी निम्नलिखित चित्र का पालन कर सकता है: एक रोबोटिक हाथ एक पका हुआ चिकन के कटे हुए हिस्सों पर लटका होता है, नीचे गिरता है और एक ही टुकड़े के साथ फिर से दिखाई देता है। थोड़ी देर बाद, मैनिपुलेटर इस टुकड़े को पैकेज में डालता है और इसे बंद कर देता है।
सैन फ्रांसिस्को की एक कंपनी द्वारा विकसित विशेष सॉफ्टवेयर द्वारा संचालित इस रोबोट को ओसारो कहा जाता है। वह कई अन्य रोबोटों की तुलना में अधिक स्मार्ट है, जिन्हें आपने पहले देखा है। सॉफ्टवेयर आपको केवल पांच सेकंड में उपरोक्त ऑपरेशन को पूरा करने में मदद करता है। ओसारो डेवलपर्स को उम्मीद है कि जल्द ही उनका रोबोट जापानी खाद्य कारखाने में काम करने में सक्षम होगा।
इसका क्या मतलब है? रोबोट दुनिया भर में ले? नहीं। जो कोई भी रोबोट विद्रोह के बारे में चिंतित है, उसे यह समझने के लिए एक आधुनिक कारखाने का दौरा करना चाहिए कि यह विद्रोह कितनी दूर है। अधिकांश रोबोट शक्तिशाली और सटीक हैं, हाँ। लेकिन वे
ऐसा कुछ भी नहीं कर
सकते हैं जो क्रमादेशित न हो। एक साधारण रोबोट भुजा किसी वस्तु को ले जा सकता है और जहां आवश्यक हो वहां ले जा सकता है। लेकिन यह पूरी प्रणाली बहुत स्मार्ट नहीं है, विशेष रूप से, यह मार्शमॉलो और लीड के क्यूब के बीच के अंतर को नहीं समझेगा, क्योंकि यह सभी वस्तुएं हैं जिन्हें स्थानांतरित किया जा सकता है। इस संबंध में, रोबोट के लिए पकाया चिकन के एक असममित टुकड़े के साथ काम करना सामान्य से कुछ है।
लंबे समय तक औद्योगिक रोबोट कृत्रिम बुद्धि के तत्वों को शामिल किए बिना "लोहा" बने रहे। और यह स्पष्ट रूप से दिखाई देता है। तो, उत्पादन में उपयोग किए जाने वाले मैनिपुलेटर्स दरवाजा खोलने या एक सेब लेने में सक्षम नहीं होंगे। ऐ के लिए, कोई भी इसके औद्योगिक उपयोग का पीछा नहीं कर रहा है। पिछले कुछ वर्षों में, एआई डेवलपर्स को बोर्ड और कंप्यूटर गेम में दिलचस्पी रही है - अधिक सटीक रूप से, उन्होंने इस तरह के खेलों में भाग लेने के लिए सिस्टम बनाया। लेकिन एक उद्यम में एक व्यक्ति जो सामान्य कार्य करता है, वह किसी का ध्यान नहीं गया।
लेकिन यह सब जल्द ही बदल जाएगा। ओस्रो रोबोट को नियंत्रित करने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता (इसका कमजोर रूप) मैनिपुलेटर को विभिन्न प्रकार के कार्यों को समान रूप से अच्छी तरह से करने की अनुमति देता है। यह दरवाजे खोलने, चीजों को छांटने, गोदाम संचालन पर निर्णय लेने (उदाहरण के लिए, जहां स्थानांतरित करने के लिए) हो सकता है। अन्य एआई एल्गोरिदम की तरह, ओसारो कोई अपवाद नहीं है - यह प्रशिक्षण के माध्यम से विभिन्न कार्यों की "समझ" के लिए आता है। इसके लिए, एक कैमरा का उपयोग किया जाता है, एआई सॉफ्टवेयर और पास में स्थित एक शक्तिशाली कंप्यूटिंग सिस्टम के साथ संयुक्त।
एआई-नियंत्रित रोबोट उत्पादन कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला का प्रदर्शन करने में सक्षम होगा। उन लोगों को भी शामिल किया गया है जिन्हें मनुष्य के विशेषाधिकार को आज तक माना जाता है। यह अच्छी तरह से हो सकता है कि निकट भविष्य में रोबोट कुछ क्षेत्रों में लोगों को बदल देगा, खासकर जहां नियमित संचालन की आवश्यकता होती है। विशेष रूप से, जहां वस्तुओं को छांटना, अनपैक या पैक करना आवश्यक है। इस तरह के रोबोट को खोजने में सक्षम है कि सभी प्रकार की चीजों से मजबूर एक औद्योगिक कार्यशाला में कहां स्थानांतरित किया जाए। "हम हार्वर्ड बिजनेस स्कूल में उत्पादन के रुझान का अध्ययन करने वाले विशेषज्ञ, विली शेख कहते हैं," हम अब बड़ी संख्या में प्रयोग कर रहे हैं और लोग विभिन्न कार्यों को करने की कोशिश कर रहे हैं। "नियमित कार्यों को करने के लिए बहुत सारे अवसर हैं।"
और क्रांति न केवल रोबोट, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को भी प्रभावित करेगी। "खोलना" एआई को एक भौतिक खोल में बदलना रोबोट को पैटर्न मान्यता का उपयोग शुरू करने, बोलने और वास्तविक दुनिया में घूमने के लिए सीखने की अनुमति देता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस होशियार हो रहा है, यह अधिक से अधिक डेटा की खपत कर रहा है। खैर, "एआई + रोबोट" का गुच्छा अधिक आम होता जा रहा है।
"यह बदलाव हो सकता है, एक सफलता जो इस सारे डेटा के बिना संभव नहीं होगी," कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में प्रोफेसर पीटर एबेल ने कहा। वह Covariant.ai के सह-संस्थापक भी हैं, एक स्टार्टअप जो रोबोट को प्रशिक्षित करने के लिए मशीन लर्निंग और आभासी वास्तविकता का उपयोग करता है।
जन्म के समय अलग
अंत में, यह कभी भी होना था। 1954 में, आविष्कारक, जॉर्ज देवलोइल ने एक प्रोग्रामेबल मैकेनिकल आर्म के डिजाइन का पेटेंट कराया। 1961 में, उद्यमी जोसेफ एंजेलबर्गर यह सब एक ठाठ और असामान्य कार में बदलने में सक्षम थे, जिसका उपयोग पहली बार न्यू जर्सी में जनरल मोटर्स विधानसभा लाइन पर किया गया था।
शुरुआत से ही, इन सरल मशीनों के "मन" को गाने के लिए एक परंपरा स्थापित की गई है। एंगेलबर्गर ने उन रोबोटों के सम्मान में Unimate के लिए "रोबोट" नाम चुना जिनके बारे में इसहाक असिमोव ने लिखा था। हालांकि, उनकी कारें असिमोव द्वारा वर्णित लोगों से बहुत दूर थीं। वे सरल यांत्रिक उपकरण थे, जिन्हें एक सरल उत्पादन कार्य का सामना करना पड़ा। यह कार्य विशेष सॉफ्टवेयर का उपयोग करके हासिल किया गया था। यहां तक कि आधुनिक औद्योगिक रोबोट भी अपने पूर्वजों से बहुत दूर नहीं गए हैं। उन्हें कोई भी कार्य करने के लिए प्रोग्राम किया जाना चाहिए।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने एक अलग राह पकड़ ली। 1950 के दशक में, विशेषज्ञों ने मानव तर्क और तर्कों को कॉपी करने के लिए अलग-अलग उपकरण विकसित करना शुरू किया। कुछ वैज्ञानिकों ने इन प्रणालियों को एक "शरीर" दिया। इसलिए पिछली शताब्दी के 48 वें 49 वें में, ब्रिस्टल के एक विशेषज्ञ विलियम ग्रे वाल्टर ने दो छोटी स्वायत्त मशीनें विकसित कीं, जिन्हें उन्होंने एल्सी और एल्मर कहा। ये कछुआ उपकरण सरल सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर से लैस थे। वे बहुत आकर्षक नहीं दिखते थे, लेकिन वे जानते थे कि अपने दम पर प्रकाश स्रोत तक कैसे पहुंचें। वाल्टर ने उन्हें यह दिखाने के लिए बनाया कि कैसे सिर्फ कुछ न्यूरॉन्स रोबोट को काफी जटिल व्यवहार मॉडल प्रदान कर सकते हैं।
लेकिन कई वैज्ञानिकों के लिए बुद्धि / कारण के सार की समझ अलग है। जब वे वैज्ञानिक विवादों में भाले तोड़ रहे थे, एआई व्यावहारिक रूप से विकसित नहीं हुआ था। फिर भी, यह स्पष्ट था कि एआई और रोबोट एक महान समुदाय है, जिसे डिजाइन किया गया है, इसलिए बोलने के लिए, सदियों से।
छह साल पहले, शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि एआई को वास्तव में स्मार्ट कैसे बनाया जा सकता है। इन वैज्ञानिकों ने तंत्रिका नेटवर्क - एल्गोरिदम का उपयोग करना शुरू कर दिया, जो यह निर्धारित कर सकते हैं कि किस तरह से जानकारी चलती है और इसे अपने गंतव्य तक पहुंचाती है। वैज्ञानिकों ने कुछ समय बाद तंत्रिका नेटवर्क विकसित किया जो डेटा की एक बड़ी मात्रा के साथ सामना कर सकता था।
एअर इंडिया का पूरा क्षेत्र उल्टा हो गया है। डीप लर्निंग (इस नाम के तहत प्रौद्योगिकी को रूसी संघ में सबसे अच्छी तरह से जाना जाता है) यह सार्वजनिक सड़कों पर ड्राइव करने के लिए चेहरे की पहचान, भाषण, शिक्षण रोबोट कारों को सिखाने जैसे कार्यों के लिए उपयोग करना संभव हो गया। अब एक रोबोट का सपना देखना पहले से ही संभव था, जो न केवल आपको पहचान सकता था, बल्कि आपसे बात भी कर सकता था या आपको फ्रिज से ठंडा कोला भी ला सकता था।
पहला कौशल जो AI साधारण रोबोट देगा, वह है सटीकता, फुर्ती। इसलिए, अगले कुछ वर्षों में, अमेज़ॅन पैकेजों को छाँटने के लिए लोगों के बजाय रोबोट का उपयोग करेगा। कई कंपनियां मशीन लर्निंग का उपयोग करती हैं, और रोबोट स्वयं अधिक अनुभवी हो रहे हैं।
मैं 35 वर्षों से रोबोट आंदोलनों के समन्वय में सुधार कर रहा हूं, उस समय के दौरान हम बहुत बड़ी प्रगति हासिल करने में सक्षम रहे हैं। एआई में प्रगति के लिए धन्यवाद, हम एक बड़ा कदम उठाने के लिए तैयार हैं, ”यूसी बेक्ले के केन गोल्डबर्ग कहते हैं।
ऐ शरीर है
एआई और हार्डवेयर अब एक दूसरे को फिर से मिल गए हैं, इसलिए बोलने के लिए। छोटी बात यह है कि एआई को एक निकाय दिया जाए, जो निकट भविष्य में दोनों प्रौद्योगिकियों का एक क्रमिक विकास प्रदान कर सके। रोबोट इस पहेली का एक बहुत महत्वपूर्ण हिस्सा हो सकता है।
सिद्धांत रूप में, यह सही है, क्योंकि एक व्यक्ति बाहरी दुनिया के साथ बातचीत करके सीखता है, न कि केवल इस पर विचार करने के लिए। हमारे बच्चे खेल और खिलौनों से दुनिया के बारे में अपने ज्ञान की शुरुआत करते हैं। समय के साथ, एक व्यक्ति दुनिया के बारे में बहुत बड़ी मात्रा में सीखता है। विशेषज्ञों के अनुसार, एक ही सिद्धांत पर एक ही औद्योगिक मैनिपुलेटर्स या अन्य रोबोट को प्रशिक्षित करने की बड़ी क्षमता है।
यह याद रखने योग्य है कि इस तथ्य के कारण कि व्यक्ति के पूर्वजों ने सीधे चलना शुरू किया और उनके आसपास की वस्तुओं के साथ अधिक बातचीत की, हमारे दूर के पूर्वजों का मस्तिष्क बढ़ गया (हालांकि कुछ मानवविज्ञानी मानते हैं कि यह पूरी तरह से ऐसा नहीं है)।
लेकिन क्या एआई मनुष्य के तरीके को दोहरा पाएगी? अब तक, एआई का विकास हमारी दुनिया के विभिन्न हिस्सों के आभासी मॉडल में एक बंद डिजिटल स्थान में हुआ है। यदि AI के नियंत्रण में आने वाला रोबोट सामान्य वातावरण में गिरता है, तो यह बहुत ही रोचक परिणाम दे सकता है। बेशक, रोबोट तुरंत समझदार नहीं होगा, लेकिन कौन जानता है कि क्या हो सकता है।