Autonóm robot

Az oldal jelenlegi verzióját még nem ellenőrizték tapasztalt közreműködők, és jelentősen eltérhet a 2022. május 25-én felülvizsgált verziótól ; az ellenőrzések 3 szerkesztést igényelnek .


Az autonóm robotok  olyan robotok , amelyek nagyfokú autonómiával hajtanak végre műveleteket vagy feladatokat , amire különösen szükség van olyan területeken, mint az űrkutatás , a takarítás (például takarítás), a szennyvízkezelés, valamint az áruk és szolgáltatások szállítása.

Az autonóm robotok fejlesztése

Fejlődésük során a robotok hosszú utat tettek meg, amely egyszerű mechanizmusokkal kezdődött, amelyek egy-egy műveletet hajtanak végre egy sablon szerint.

A modern robotok nem csak sokkal bonyolultabbak, minden szakaszban egyre kevesebb irányítást igényelnek, és a nem távoli jövőben a robotok a legtöbb feladatban emberi beavatkozás nélkül is képesek lesznek. A modern elektronika már régóta gyorsabban és pontosabban reagál a változó körülményekre, mint egy kezelő tette volna. Például egy drón (UAV) helyzetét az űrben másodpercenként tízszer és százszor becsülik. A stabilizálás olyan gyorsan elvégezhető, hogy a munkája csak az eredményből látható. A könnyű UAV-k (pilóta nélküli légijárművek) folyamatosan repülnek szeles időben, megkerülik az akadályokat, egy kapcsolat részeként működnek együtt, és a felvétel alatt álló tárgyakat a képkockában tartják. Eddig a legtöbb drón távirányítású, és a tervezők kiemelten kezelik a közeljövőben a maximális önellátás elérését.

A robotika egyik fontos problémája, hogy lehetőséget teremtsen a robot számára, hogy bármilyen környezetben megbirkózzon a rábízott feladatokkal: a földön, a víz alatt, a levegőben, a föld alatt vagy az űrben.

Egy teljesen autonóm robotnak a következő képességekkel kell rendelkeznie:

Egy autonóm robot megtanulhat vagy sajátíthat el új készségeket, például fejlesztheti az algoritmusokat a feladatai ellátásához, vagy alkalmazkodhat a környezet változásaihoz.

Az autonóm robotok azonban rendszeres karbantartást igényelnek, csakúgy, mint más gépeknél, hacsak nincs másképp meghatározva.

Az intelligens robotok architektúrája

A mai napig azt feltételezik, hogy az intelligens robotnak a következő rendszereket kell tartalmaznia:

  1. Világmodell – tükrözi a világ állapotát a robot számára a tárolás és feldolgozás szempontjából kényelmesen. A világmodell azt a funkciót látja el, hogy a világban lévő objektumok állapotát és tulajdonságait tárolja.
  2. Felismerési rendszer – Ide tartoznak a képfelismerő rendszerek, beszédfelismerő rendszerek és hasonlók. A felismerő rendszer feladata a robotot körülvevő tárgyak azonosítása, azaz „felismerése” a térben elfoglalt helyükön. A felismerő rendszer összetevőinek működése eredményeként a világ modellje épül fel.
  3. Akciótervező rendszer – a világmodell „virtuális” átalakítását hajtja végre valamilyen cselekvés elérése érdekében. Ilyenkor általában a cél elérhetőségét ellenőrzik. Az akciótervezési rendszer eredménye a tervek, vagyis az elemi cselekvések sorozata.
  4. Művelet-végrehajtási rendszer – megkísérli a tervezett műveletek végrehajtását végrehajtó eszközöknek adott parancsok kibocsátásával és a végrehajtási folyamat vezérlésével. Ha egy elemi művelet végrehajtása lehetetlen, akkor az egész folyamat megszakad, és új (vagy részben új) tervezést kell végezni.
  5. Célmenedzsment rendszer - meghatározza a hierarchiát, vagyis a célok elérésének jelentőségét és sorrendjét. Az irányítási rendszer fontos tulajdonságai a tanulási és alkalmazkodási képesség, vagyis az a képesség, hogy a kitűzött cél érdekében cselekvési sorozatokat generáljon, valamint viselkedését a változó környezeti feltételekhez igazítsa a kitűzött célok elérése érdekében. [egy]

Példák a kereskedelmi autonóm robotok fejlődésére

Önkiszolgáló

A robot teljes autonómiájának első követelménye az, hogy képes legyen gondoskodni önmagáról. Manapság sok akkumulátorral működő robot képes önállóan megkeresni az áramforrásokat és csatlakozni hozzájuk, és egyes játékok, például a Sony Aibo is képesek önmagukban csatlakozni a töltőjükhöz.

Az önkiszolgálás a „propriocepció” elvén, vagy a saját belső státuszának felmérésén alapul. Egy akkumulátortöltő esetében például a robot proprioceptív módon (állapotának felmérése után) mondhatja, hogy alacsony az akkumulátor töltöttsége, majd a robot elkezdi keresni a töltőjét. Egy másik gyakori proprioceptív érzékelő a fűtés szabályozása (hőcsere a környezettel). A fokozott proprioceptív készségek elengedhetetlenek ahhoz, hogy a robotok önállóan működhessenek fogyasztói környezetben vagy rendkívül zord környezetben.

Általános proprioceptív érzékelők:

  • Hőérzékelő;
  • hall- effektus érzékelő
  • Optikai érzékelő
  • Tárgyérintkező érzékelő
A környezet vizsgálata (szkennelése)

Az exterocepció  a környezeti paraméterek értékelése. Az autonóm robotoknak számos környezetértékelési érzékelővel kell rendelkezniük, hogy azonnali feladataikat elvégezhessék és elkerüljék a problémákat.

Általános exteroceptív érzékelők:

  • Elektromágneses spektrum érzékelők ;
  • Hangérzékelők ;
  • Érintésérzékelők;
  • Kémiai érzékelők (szag, szag )
  • Hőmérséklet érzékelők;
  • Érzékelők a tárgy távolságának mérésére;
  • Pozícióbecslés érzékelők (elmozdulás a tárgyakhoz képest)

Egyes robotfűnyírók szoftverüket úgy alakítják át, hogy meghatározzák, milyen gyorsan csírázik a fű, ami szükséges az ideális teljesítményszint eléréséhez. Egyes takarítórobotok pedig szennyeződésszint-érzékelőkkel rendelkeznek annak meghatározására, hogy milyen könnyen távolítható el a szennyeződés: ezeket az információkat elemzik, hogy megállapítsák, mennyi ideig kell egy adott területen tartózkodniuk a padló tisztítása közben.

Küldetések teljesítése

Az autonóm viselkedés kialakulásának következő lépése bizonyos fizikai feladatok elvégzésének képessége. Az új kisméretű robotporszívók, mint például az iRobot és az Electrolux 2002-es megjelenése nagy ígéretet adott a robotika ezen területének fejlődéséhez. Bár még mindig vannak problémák ezeknek a robotrendszereknek az intelligencia szintjével, már elég nagy területeken és szűk helyeken is tudnak dolgozni, hatékonyan manőverezve beltérben, mivel érintkezési és érintésmentes érzékelőket használnak. Mindkét robot gyorsan kiszámítja a munkaalgoritmusokat, alkalmazkodik az adott helyzetekhez, és így optimálisan lefedi azt a munkafelületet, amelyen dolgoznia kell.

Az autonóm feladatvégrehajtás következő szintje megköveteli, hogy a robot képes legyen összetett feltételes feladatok végrehajtására. Például a biztonsági robotokat be lehet programozni úgy, hogy észleljék a behatolást, és egy bizonyos módon reagáljanak, attól függően, hogy a behatoló hol van és mit csinál.

Érintéses pozicionálás és beltéri navigáció

Ahhoz, hogy viselkedését egy hellyel társítsa (a lokalizáció végrehajtásához), a robotnak meg kell határoznia, hol található, és képesnek kell lennie arra, hogy az egyik általa beállított pontból a másikba mozogjon. Az ilyen navigáció a vezetékes vezérléssel kezdődött az 1970-es években, és a 2000-es évek elején jeladós háromszögeléssé fejlődött. A modern kereskedelmi robotok már képesek autonóm mozgásra, közvetlenül az érzékelőikről érkező adatok elemzésére támaszkodva. Az első ilyen kereskedelmi robotok a Pyxus HelpMate kórházi robotjai és a CyberMotion biztonsági robotok voltak . Mindkét rendszert az 1980-as években fejlesztették ki. Ezek a robotok kezdetben kézzel rajzolt CAD alaprajzokat, szonárokat és falérzékelő rendszereket használtak a beltéri navigációhoz. A következő generáció, mint például a MobileRobots PatrolBot és az autonóm kerekesszék [2] , amelyeket 2004-ben vezettek be, képesek voltak saját beltéri térképeket készíteni lézeres érzékelők segítségével, és szabad tereken, például csarnokban vagy folyosón mozogtak. Vezérlőrendszereik gyorsan megváltoztatták a navigációs útvonalat, ha valamilyen akadály volt az útjukban.

Kezdetben az autonóm navigáció sík érzékelőket (lapos érzékelőket) használt, például lézeres távolságmérőket, amelyek azonos szinten tudták érzékelni az információkat. A fejlett rendszerek a különböző érzékelőktől származó információkat egyesítik a lokalizáció (helymeghatározás) és a navigáció érdekében. Az olyan rendszerek, mint a Motivity , különböző helyzetekben különböző érzékelőkre támaszkodhatnak, attól függően, hogy melyik érzékelő szolgáltatja a legmegbízhatóbb környezeti adatokat. Ezért az ilyen robotok gyorsan és önállóan elkészítik maguknak a környezettérképet.

A magasan speciális hardvert igénylő lépcsőzés helyett egyes beltéri navigációs robotok mozgássérültek számára is hozzáférhető helyeken működnek, vezérlik a lifteket és az elektronikus ajtókat [3] . Ezekkel az elektronikusan vezérelt interfészekkel a robotok könnyedén mozoghatnak beltérben. Az autonóm lépcsőzés és az ajtók önálló kinyitása napjainkban olyan feladatok, amelyeken a robotikusok dolgoznak.

Ezen beltéri technológiák fejlesztésével a takarítórobotok képesek lesznek egy összetett, felhasználó által meghatározott felület vagy egy teljes padló tisztítására felhasználói beavatkozás nélkül. A biztonsági robotok képesek lesznek közösen vezetni és megkörnyékezni a betolakodókat, valamint elvágni a menekülési útvonalukat. Ezek a fejlesztések járulékos előnyökkel is járnak: a robotok belső térképei jellemzően „no-go zónákat” tartalmaznak, amelyeket az emberek azért hoznak létre, hogy megakadályozzák egy autonóm robot bejutását bizonyos régiókba.

Érintéses pozicionálás és navigáció a szabadban

A szabadban Az autonómia legkönnyebben a levegőben érhető el, mivel kevés akadály van a mozgásban (falak, sarkok, lépcsők). A cirkáló rakéta  egy nagyon veszélyes autonóm robot. A drónokat (pilóta nélküli légi járműveket) egyre gyakrabban alkalmazzák a felderítésben. Ezen pilóta nélküli légijárművek (UAV) némelyike ​​emberi beavatkozás nélkül is képes ellátni feladatait, kivéve talán a leszállás lehetőségét, ahol egy személynek távirányítót kell használnia. Néhány UAV azonban már képes biztonságosan leszállni. Az UAV-k különösen fontosak lehetnek a földalatti létesítmények, például a szénbányák megfigyelésekor, ahol felderíthetik a technológiai folyamatok végrehajtásának feltételeit vagy mentési műveleteket hajthatnak végre. [5]

Az autonómia a szabadban nagyon nehéz megvalósítani, mivel:

  • a földfelszín háromdimenzióssága;
  • nagy különbségek a felületi sűrűségben;
  • időjárási jellemzők;
  • a környezet instabilitása, amelyről információt gyűjtenek.

Az Egyesült Államokban az MDARS projekt részeként még az 1990-es években kifejlesztették és elkészítették egy kültéri üzemeltetésre alkalmas robot prototípusát, majd 2006 óta sorozatba is állítják a robotot. A General Dynamics MDARS robotok félautonóm módon tudnak navigálni és észlelni a behatolásokat az összes pilóta nélküli harci járműre jellemző MRHA szoftverarchitektúra segítségével. A Seekur robot volt az első kereskedelmi forgalomban kapható autonóm robotváltozat, amely MDARS-szerű képességeket mutatott be , célozva a repülőtereket, a közműveket, a javítóintézeteket és a Belügyminisztériumot . [6]

A MER -A és MER-B roverek (jelenleg Spirit és Opportunity néven ismert ) meg tudják határozni a nap helyzetét , és a következő módon tudják beállítani az útvonalat:

  • 3D felszíni térkép készítése;
  • a felszín biztonságos és veszélyes területeinek kiszámítása 3D-s látásérzékelőkkel;
  • a biztonságos területeken áthaladó optimális útvonal kiszámítása a kívánt irányba;
  • mozog egy adott irányba;
  • ismételje meg a megadott feladatciklusokat, amíg el nem éri a kívánt célt, vagy meg nem találja a célhoz vezető egyéb útvonalakat.

A tervezett ESA Rover és ExoMars Rover robotok relatív lokalizáción és abszolút lokalizáción alapuló látásérzékelőkkel rendelkeznek majd, amelyek megkönnyítik a robotok számára, hogy biztonságos és hatékony pályákon navigáljanak egy célponthoz:

  • 3D modellek reprodukálása a rovert körülvevő felületről egy pár sztereó kamera segítségével;
  • a biztonságos és veszélyes területek meghatározása, valamint a rover által a felszínen való navigálás általános nehézségei;
  • hatékony utak kiszámítása biztonságos területeken keresztül a kívánt célhoz;
  • a rover mozgatása a tervezett utakon;
  • "Navigációs diagram" létrehozása az összes korábbi navigációs adatból.

Az Egyesült Államok kormánya által finanszírozott DARPA Grand Challenge és DARPA Urban Challenge új és sokkal fejlettebb képességek és képességek kifejlesztését ösztönözte az autonóm robotok számára, míg az autonóm légi robotok az 1990-es évek óta ebben a szakaszban vannak. Az AUVSI (Nemzetközi pilótajárműrendszerek szövetsége) repülő robotok versenye.

Már készülnek vízi autonóm robotok, és néhányat már meg is építettek. Az európai kezdeményezés részeként Franciaország autonóm víz alatti robotok új generációját fogja építeni. A fővállalkozó a Thales , a projekt neve Asemar . Ezt az eszközt víz alatti felderítésre tervezték – az adott víz alatti területen közlekedő robotok segítségével különféle tárgyakat (például tengeri aknákat vagy valamilyen konténert) észlelhet, követheti a tengeralattjárókat, vagy mondjuk a harci úszók. [7]

A jövőben az alacsonyan megfigyelhető, több tonnás lökettérfogatú járművek autonóm módon járőröznek meghatározott útvonalakon, és ezzel egyidejűleg több ezer kilométeres távolságot is megtehetnek majd. Az ilyen robotok a vízoszlopban helyezkednek el, az áramlatok mentén mozognak (a részletes navigációs térképeket régóta "digitalizálták"), valamint saját motorjuk segítségével. [nyolc]

Problémák az autonóm robotipar fejlődésében

Az autonóm robotok fejlesztésének útjában a haladás részeként számos probléma adódik, amelyek közül a fő a mesterséges intelligencia létrehozása, azonban sok kisebb, de jelentős probléma is felmerül.

A mesterséges intelligencia létrehozásának problémája

A cselekvési program elkészítéséhez egy autonóm robotnak minden alkalommal új és új algoritmusokat kell írnia: a gépnek még a rábízott feladatok végrehajtása keretein belül sincs szabad akarata: csak a programkódot hajtja végre, válogatja a lehetőségeket a feladat legracionálisabb végrehajtása. Amikor a feladat kimerült, a robot elveszíti a működési indítékát. A robot nem kaphat elvont utasításokat, mivel az „absztrakt utasítás” fogalmának nincs értelmezése „konkrét utasítás” formájában. A kiút egy olyan rendszer létrehozása, amely minden konkrét esetben elkészíti magának a cselekvés, viselkedés vagy ítélet algoritmusait, és ennek a rendszernek is fel kell halmoznia az információt/tapasztalatot, és elemeznie kell az abból származó következtetéseket, általánosításokat. Egy ilyen általánosításokat végző rendszer - absztrakt konstrukciókat készít, nem aritmetikai számításokat, ami azt jelenti, hogy intelligenciának kell tekinteni. Mesterséges természete határozza meg „mesterséges intelligenciaként” való minősítését. A robotok autonómiája nagymértékben függ a mesterséges intelligencia (AI) létrehozásától.

A mesterséges intelligencia területén a tudományos fejlődés zsákutcába jutott. Nincs általánosan elfogadott vélemény arról, hogy mi az AI. De minden új konferencia vagy szimpózium új és új „koncepciókat” generál, amelyeknek közös hiányosságai vannak. Nagyon ritkán kerülnek napvilágra új ötletek, például a neurális hálózatok ötlete. A számítógépek egyre jobban sakkoznak. A sakkozáshoz azonban egyetlen számítógép sem tanul meg és nem talál ki új algoritmusokat önállóan: olyan sémákat és trükköket alkalmaznak, amelyeket tehetséges sakkozók vagy programozó-matematikusok, vagyis a valódi intelligencia hordozói javasoltak nekik. A számítógépek csak válogatnak a lehetőségek között. A világban azonban az opciók egyszerű felsorolása gyakran nem megfelelő, mivel nagyon sok lehetőség van, és a bemeneti adatok ismeretlenek. Improvizációra, absztrakt gondolkodásra van szükség, amire a gépek még nem képesek – ebből a helyzetből pedig még nem találtak kiutat sem filozófiai, sem matematikai formában. [9]

Az élelmiszer-probléma

A teljesen autonóm robotok létrehozásának egyik fő problémája az élelmiszerellátás problémája. Az egyik lehetséges megoldás az, hogy a robotot napelemekkel látják el, de előfordulhat, hogy ez az energiaszerzési mód kellően erős fényforrás hiányában nem mindig elérhető. Az egyenlítői övhöz közeli országokban ez talán nem okoz gondot, de a legtöbb fejlett ország a mérsékelt égövi övezetben található, így az energiaellátás problémája a modern napelemek alacsony hatásfoka miatt elengedhetetlen az autonóm robotok számára. Ígéretes módszer az, hogy robotokat tanítanak arra, hogy maguktól nyerjék ki az energiát, ugyanúgy, mint az állatokat. Ez azonban felveti a jó minőségű élelmiszer-alapanyagok beszerzésének problémáját. Az ötlet az, hogy megtanítsák a robotot, hogy egyen valamit, ami szinte mindenhol könnyen megtalálható, például: lehullott levelek, elhullott rovarok vagy emberi salakanyagok.

2004-ben Chris Melhuish professzor a Nyugat-Angliai Egyetemről és csapata kifejlesztette az EcoBot II robotot , amely legyekből vagy rothadt almadarabokból termelt energiát „életéhez”. A fejlettebb változata az „EcoBot III” . 2010-ben ezt a robotot megtanították megszabadulni a baktériumhulladéktól, hogy a mikrobiális üzemanyagcellák (MFC) működését biztosító baktériumok ne pusztuljanak el saját "szennyeződéseiktől". Ma már a robot új modelljét szerelik össze " az "EcoBot-IV" siklón , melynek fűtőelemei a fejlesztők javaslata szerint 20-30 évig működhetnek, mert az MFC-ben nincs mozgó alkatrész.Csak a baktériumok működnek, ami azt jelenti, hogy gyakorlatilag nincs mit eltörni. [10]

Navigációs probléma

Eddig a jelenleg létező, függetlenül, emberi irányítás nélkül mozgó mobileszközök fő problémája továbbra is a navigáció .

Az autonóm közlekedési jármű létrehozására irányuló kísérletekkel kapcsolatban számos probléma merül fel, amelyeket a közös név - "navigációs feladatok" egyesít. A navigáció egy mobil robot vagy más autonóm objektum térben való mozgásának vezérlésének tudománya. Az űrben való sikeres navigációhoz a robot fedélzeti rendszerének képesnek kell lennie

  • útvonalat építeni
  • mozgási paraméterek szabályozása - állítsa be a kerekek / kormánykerék forgásszögét és forgási sebességét
  • helyesen értelmezi az érzékelőktől kapott információkat a világról
  • kövesse nyomon a saját koordinátáit.

A navigációs feladatok hagyományosan két részfeladatot foglalnak magukban, amelyek időben feloszthatók: a térbeli lokalizációt és az útvonaltervezést. A lokalizáció abból áll, hogy megbecsüljük a robot aktuális pozícióját a környezet bizonyos ismert referenciapontjaihoz képest, abszolút koordinátákban megadva. A tervezés a legrövidebb útvonal megtalálásáról szól, ha lehetséges, és az úticél felé haladva.

A céltudatos navigáció során a problémamegjelenítés legalább három hierarchikus szintjét szokás megkülönböztetni:

  • akadályok áthaladása
  • helyi navigáció
  • globális útvonaltervezés.

A globális tervezési algoritmusok a teljes térre vonatkozó információk alapján meghatározzák a bejárható területeket, majd kiválasztják a legjobb utat. A tervezési problémára pontos algoritmikus megoldásokat találunk. Az egzakt algoritmusok azonban nagy számítási bonyolultságúak, és ráadásul pontos algebrai zajmodelleket igényelnek. A heurisztikus módszerek még a globális tervezés mellett sem garantálják a keresés teljességét és optimalitását, amikor a környezetről minden információ rendelkezésre áll. A heurisztikus globális ütemezési technikák azonban különféle módokon csökkentik a feladatok összetettségét és az adathibákra való érzékenységet. Genetikai algoritmusok segítségével megtalálhatja a legjobb útvonalat, figyelembe véve a minimális utazási időt, különböző forgatókönyvek mellett, valós forgalmi viszonyok és különböző járműsebesség mellett.

Minden navigációs rendszer szerves részét képezi az a vágy, hogy anélkül érjük el a célt, hogy eltévednénk vagy valamelyik objektumnak ütköznénk [11] . Más korlátozások is lehetnek egy adott útvonalon, például: sebességkorlátozások vagy bizonytalan területek, ahol elméletileg természetesen lehetséges útvonalat szabni, de nem kívánatos. Gyakran autonóm módon tervezik meg a robot útvonalát, ami elvezetheti a robotot a célhoz, feltéve, hogy a környezet tökéletesen ismert és helyhez kötött, így a robot tökéletesen követni tudja a környezetet. De a navigációs problémák valós környezetben történő megoldása során mindezen feltételek betartása gyakorlatilag lehetetlen [12] . Így az autonóm mozgástervezési módszerek korlátai arra késztették a kutatókat, hogy felfedezzék az online tervezést – ez a tervezés a helyi környezet érzékeléséből nyert tudáson alapul, hogy kezelje az ismeretlen akadályokat, miközben a robot utat tör magának az űrben.

Általános megfogalmazás a mobil robot útvonaltervezésének problémájáról:

  1. Evolúciós algoritmusok alkalmazása navigációs problémákban
  2. Genetikai algoritmus kiválasztása az evolúciós navigátor (EN) megvalósításához
  3. Az evolúciós navigátor algoritmus leírása és az algoritmusok adatbázisának feltöltése egy újonnan létrehozott algoritmussal.

Az itt leírt evolúciós algoritmus egy evolúciós navigátor, amely az offline és online tervezési módokat egyszerű, nagy pontosságú térképpel és hatékony tervezési algoritmussal kombinálja [13] . Az algoritmus első részében az offline ütemező globálisan keresi az optimális utakat a kezdetektől a célig, az online ütemező második része pedig az esetleges ütközések vagy korábban ismeretlen objektumok kezeléséért, az eredeti globális útvonal egy részének cseréjéért felel. optimális alútvonallal. Fontos megjegyezni, hogy az EN mindkét része ugyanazt az evolúciós algoritmust használja, de eltérő paraméterekkel. Az EN először beolvassa a térképet, és lekéri a forrás és a célhely helyét. Az autonóm evolúciós algoritmus (AEA) ezután egy közel optimális globális útvonalat generál: ez egy részlegesen egyenes út, amely érvényes rögzítési pontokból vagy csomópontokból áll.

Létezik egy párhuzamos algoritmus (A1-A2) egy repülő tárgy robotkarral történő rögzítésére. [tizennégy]

Egyéb problémák az autonóm robotok fejlesztésében Az embereket közvetlenül veszélyeztető problémák a gépekből

A robotika könyörtelen fejlődésével a robotok és más automatizált rendszerek egyre okosabbak és fejlettebbek. Ugyanakkor egyre több feladat hárul rájuk: autóvezetés, mozgássérültek, idősek segítése, házőrzés, sőt valószínűleg katonai műveletekben való részvétel is. Probléma van a robotokba vetett teljes bizalommal: nem biztos, hogy a robotok soha nem hoznak olyan döntést, amely árt az embernek. [tizenöt]

Mindenekelőtt a probléma a harci robotokkal kapcsolatos. A modern hadseregekben a robotokat főként aknák és bombák mentesítésére, valamint felderítésre használják, azonban egyre inkább teljes értékű, modern fegyverekkel felszerelt harci járműként használják őket. Ebben az időben a harci robotot általában egy élő kezelő irányítja, aki felelős a rábízott eszköz minden tevékenységéért. Ha azonban a gép maga dönthet a célpont kiválasztásáról, a helyzet teljesen megváltozik. A modern hadviselésnek úgy kell végbemennie, hogy a későbbiekben lehessen azonosítani a konfliktus során elhunyt civilek haláláért felelős személyeket, és megállapítani bűnösségük mértékét. Mivel az autonóm robotok által elkövetett gyilkosságok ebből a szempontból nem értékelhetők, a „felelősség” fogalma elvileg nem alkalmazható rájuk. Ezért az ilyen gépek fejlesztését etikai okokból meg kell tiltani. Eközben már léteznek ölni képes autonóm gépek. Példa erre a pilóta nélküli felderítő repülőgép, amely rakétafegyverekkel van felszerelve, és olyan célpontok megsemmisítésére van programozva, amelyek bizonyos jellemzőkkel rendelkeznek. Az ilyen eszközöket az amerikai hadsereg széles körben használta a közel-keleti konfliktusok során. [16]

Az emberi tulajdonságok hiányának egyenes következménye a robotok bevetésének lehetősége a népi nyugtalanság elnyomására és az emberi jogok elnyomására. Ha ilyen lehetőség adódik, minden bizonnyal robotokat fognak használni a hatalom illegális megszerzésére és megtartására. A nemzetközi jog nem garantál védelmet az erkölcstelen és hatalommal felruházott emberek agressziójával szemben. Az emberi jogi aktivisták a „léletlen gépeket” ideális eszköznek tartják a zavargások, elnyomások stb. elfojtására, mivel a legtöbb emberrel ellentétben a robot nem beszél meg parancsról, és mindent megtesz, amit mondanak neki. A robot maga nem egy racionális lény, aki képes megérteni a parancs és a megállás lényegét, és értelmetlen a büntetés alkalmazása az őt küldetésbe küldő katonasággal szemben, valamint a robot hardver- és szoftverfejlesztőinek büntetése. .

Wendell Walla, a Yale Egyetem etikusa, valamint a kognitív tudomány történésze és filozófusa, Colin Allen, aki az Indiana Állami Egyetemen dolgozik, arról beszél, hogy elkerülhetetlen az autonóm robotok életünkbe való átfogó bevezetése. Az autonóm robotrendszerek emberre gyakorolt ​​veszélyének problémájának részleges megoldásaként a robotika új törvényeit javasolják , amelyek elfogadásával csökkenthetjük a high-tech alkotásunkból eredő veszélyt: [17]

1. A robotok elhelyezése olyan helyeken, ahol kezdetben alacsony a veszélyes helyzetek kialakulásának kockázata:

Mielőtt egy adott feladatot megadna a robotoknak, meg kell győződni arról, hogy soha minden számítógépnek és robotnak nem kell olyan döntéseket hoznia, amelyek következményei előre nem láthatók. A robotok munkavégzésének helye, valamint a munkavégzés módja lehetővé kell, hogy tegye a kívülállók akár véletlenszerű sérülését is.

2. Ne adj fegyvert a robotoknak:

Bár már túl késő megpróbálni leállítani a robotok fegyverként való építését, még nem késő csak bizonyos típusú fegyverekre - hálókra, altatókra stb. - korlátozni a használatukat, vagy korlátozni a robotfegyverek elfogadható helyzeteit. használni.

3. Adja meg a robotoknak a robotika törvényeit, mint Asimov:

Noha Asimov szabályai rosszul alkalmazhatók az erkölcs – jó, rossz, értékek, prioritások és hasonlók – meghatározása bonyolultsága miatt, ennek ellenére a szabályok sikeresen korlátozhatják a robotok viselkedését, nagyon korlátozott feltételek közé állíthatják őket.

4. A robotika törvényeinek bizonyos elveken kell alapulniuk, nem egyszerű utasításokon:

Valószínűleg biztonságosabb a robotok motiválása, mint például a „legnagyobb jót a legtöbb ember számára” előtérbe helyezése, mint leegyszerűsített szabályok megállapítása.

5. Robotok tanítása, mint a gyerekek, ahelyett, hogy letöltenének egy kész algoritmuscsomagot:

Azok a gépek, amelyek tanulnak és fokozatosan, mintegy felnőnek, képesek megérteni az emberek által helyesnek és helytelennek tartott cselekedeteket. A legújabb autonóm robotok létrehozásának ígéretes alapjainak számító neuroprocesszorok programozása csak ilyen megközelítést biztosít, szemben az utasításkészletek algoritmikus lerakásával. Ennek a rendelkezésnek a sikeraránya meglehetősen ígéretes, bár ez a stratégia számos technológiai áttörést igényel. Jelenleg szinte nincs olyan eszköz, amellyel a robotokat úgy lehetne kiképezni, mint az embereket.

6. A gépek felhatalmazása mesterséges pszichével:

Az olyan emberi képességeknek, mint az empátia, az érzelmesség és a szociális kommunikáció nem verbális jelzéseinek olvasásának képessége, sokkal nagyobb képességet kell, hogy biztosítsanak a robotoknak az emberekkel való interakcióra. Az ezirányú munka már elkezdődött, a tervek szerint a jövőben a hazai robotok is ilyen "érzelmi" tulajdonságokkal rendelkeznek majd. Ennek a megközelítésnek a sikeraránya meglehetősen magas. Az érzelmileg érzékeny robotok fejlesztése minden bizonnyal segíti a robotika előző három törvényének érvényesülését. Az információ nagy részét döntéshozatalra és más emberekkel való együttműködésre használjuk fel. A választás az érzelmeinknek köszönhető, és annak is, hogy képesek vagyunk a gesztusok és szándékok olvasására, hogy az eseményeket egy másik személy szemszögéből képzeljük el. Közvetett fenyegetések autonóm robotoktól

Ezek a problémák az automatizált robotok ígéretes lavinaszerű inváziójához kapcsolódnak az emberi szakmai tevékenység minden területén. Össze van kötve

  • Először is a haladás fejlődésével
  • másodsorban a robotok költségeinek és a kereskedelmi szektor számára való elérhetőségük csökkenésével
  • harmadrészt az ember helyett robot használatából adódó folyamatos hatékonyságnövekedéssel.

A hétköznapi munkanélküliség pedig nem csak felszínes jelenség a társadalom későbbi robotizálódása során felmerülő nagyszámú szociálpszichológiai probléma között.

Az első probléma a kreativitás ösztönzésének esetleges elvesztésével kapcsolatos a tömeges számítógépesítés vagy a gépek művészeti felhasználása következtében – ahogy ez mostanság bizonyos területeken történik, ahol az emberi munkásokat automatizált szállítószalagok és automaták váltják fel – takarítók, eladók. , biztonsági őrök és így tovább. Bár az utóbbi időben világossá vált, hogy az ember nem fogja önként feladni a legképzettebb - kreatív munkát, mert az nagyon vonzó az ember számára [18] .

A második probléma sokkal súlyosabb, és nem egyszer rámutatott olyan szakemberek, mint N. Viner, N. M. Amosov, I. A. Poletaev és mások. Ez a következőkből áll: már most is léteznek olyan gépek és programok, amelyek a munkafolyamat során képesek öntanulni, vagyis a külső tényezőkhöz való alkalmazkodás hatékonyságát növelni. A jövőben talán olyan szintű alkalmazkodóképességű és megbízhatóságú gépek lesznek, hogy nem kell majd beavatkozni a folyamatba. Ebben az esetben maga a személy elveszítheti a megoldások megtalálásáért felelős tulajdonságait. Az igazi kilátás az egyén változó külső körülményekre való reagálási képességének leromlása, és esetleg vészhelyzet esetén az irányítás képtelensége. Felmerül a kérdés, hogy célszerű-e a súlyos vészhelyzetekhez kapcsolódó folyamatok automatizálásának bizonyos korlátozó szintjét bevezetni. Ebben az esetben a gép irányítását "felügyelő" személynek mindig meglesz a képessége és a reakciója, hogy úgy befolyásolja a helyzetet, hogy megakadályozza a vészhelyzet kialakulását. Ilyen helyzetek lehetségesek a közlekedésben, az atomenergiában és hasonlókban. Különösen érdemes megemlíteni egy ilyen veszélyt a stratégiai rakétacsapatoknál, ahol a hiba következményei végzetesek lehetnek. Néhány évvel ezelőtt az Egyesült Államok elkezdett egy teljesen számítógépes rendszert bevezetni a rakéták elindítására egy szuperszámítógép parancsára, amely hatalmas mennyiségű adatot dolgozott fel a világ minden tájáról. Kiderült azonban, hogy ismételt sokszorosítás és újraellenőrzés mellett is olyan nagy a hiba valószínűsége, hogy az irányító operátor hiánya helyrehozhatatlan következményekkel járna. A rendszert feladták.

Az emberek folyamatosan megoldják a mesterséges intelligencia problémáját, folyamatosan új problémákkal szembesülve. És úgy tűnik, ez a folyamat végtelen. [tizennyolc]

Lásd még

Jegyzetek

  1. ↑ http://www.raai.org/about/persons/dobrynin/pages/kii2006-pln.html Archiválva 2012. január 27-én a Wayback Machine Intelligent Robots -nál
  2. ↑ Vezető kutató: W. Kennedy, National Institutes of Health, NIH SBIR 2 R44 HD041781-02
  3. ↑ Speci-Minder; lásd a lift és az ajtó bejáratát . Archiválva az eredetiből 2008. január 2-án.
  4. ↑ go.amazone.de Archivált : 2016. március 4.
  5. ↑ ML Kim, LD Pevzner, IO Temkin. Automatikus rendszer fejlesztése pilóta nélküli légijárművek (UAV) mozgásvezérléséhez bányászati ​​körülményekhez  // Gornye nauki i tekhnologii = Mining Science and Technology (Russia). — 2021-10-13. - T. 6 , sz. 3 . — S. 203–210 . — ISSN 2500-0632 . - doi : 10.17073/2500-0632-2021-3-203-210 .
  6. ↑ FOXNews.com - A fegyvergyártók a terrorelhárító felszerelés új korszakát mutatják be - Helyi hírek | Hírek Cikkek | Országos Hírek | US News . Hozzáférés dátuma: 2016. március 6. Az eredetiből archiválva : 2013. február 18.
  7. ↑ Víz alatti robotok a Thalestől , dxdt.ru: egy szórakoztató online magazin (2008. január 11.). Az eredetiből archiválva: 2013. március 12. Letöltve: 2013. február 8.
  8. ↑ Víz alatti autonóm robotok , dxdt.ru: egy szórakoztató online magazin (2008. június 23.). Az eredetiből archiválva : 2013. január 17. Letöltve: 2013. február 8.
  9. ↑ Mesterséges intelligencia. (nem elérhető link) . Hozzáférés dátuma: 2016. március 6. Az eredetiből archiválva : 2016. március 7. 
  10. ↑ Új típusú autonóm üzemanyagcellás robotok . Letöltve: 2020. június 30. Az eredetiből archiválva : 2019. augusztus 11.
  11. ↑ Útkereső algoritmusok . Letöltve: 2016. március 6. Az eredetiből archiválva : 2012. április 29..
  12. ↑ Érzékelő-alapú autonóm navigáció a Mars Roverhez Archiválva : 2008. május 13.
  13. ↑ Egy autonóm robot útvonalának tervezése evolúciós algoritmusok alapján Archiválva : 2014. október 8.
  14. ↑ Bodrenko, AI (2019). „Új módszer mobil robotok használatára rakomány mozgatásához a raktárban” (PDF) . Tudományos és Gyakorlati Értesítő . 5 (6): 192-211. DOI : 10.33619/2414-2948/43/26 .
  15. ↑ Katonai robotok és erkölcsi problémák (elérhetetlen link) . Letöltve: 2016. március 6. Az eredetiből archiválva : 2013. április 10.. 
  16. ↑ http://www.popmech.ru/article/592-robotyi-ubiytsyi/ Archivált : 2012. október 28. a Wayback Machine -nél
  17. ↑ Az új robotikai törvények megvédik az embereket a robotoktól . Letöltve: 2016. március 6. Az eredetiből archiválva : 2012. december 15.
  18. ↑ 1 2 A mesterséges intelligencia problémái . Letöltve: 2016. március 6. Az eredetiből archiválva : 2012. október 20.

Irodalom

  • Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox: Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents). The Mit Press, 2005, ISBN 978-0-2622-0162-9 .
  • D. Toal, C. Flanagan, C. Jones, B. Strunz: Subsumption architecture for the control of robots. 1996.
  • Roland Siegwart, Illah Reza Nourbakhsh, Davide Scaramuzz: Bevezetés az autonóm mobil robotokba. The Mit Press, zweite Auflage 2011.
  • Roland Stenzel: Steuerungsarchitekturen für autonome mobile Roboter. Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften, 2002, abgerufen am 11. December 2008.
  • Michel Tokic: Entwicklung eines lernenden Laufroboters. Hochschule Ravensburg-Weingarten, Fakultät für Elektrotechnik und Informatik, 2006, abgerufen am 11. December 2008.

Linkek

 Robotika
Főbb cikkek
Robot típusok
Figyelemre méltó robotok
Kapcsolódó kifejezések