Промышленные роботы работают над своими докторскими диссертациями

Растущая мощь компьютеров в сочетании с достижениями в области искусственного интеллекта делают быстро обучающегося виртуального работника реальностью.

Могут ли промышленные роботы научиться думать и действовать как люди-операторы?

Нет никаких сомнений в том, что с каждым годом на производственных площадках появляется все больше и больше промышленных роботов, рост которых составляет 12% в год, по данным Международной федерации робототехники. Это требует более значимой роли машин, и, как отмечается в недавнем отчете BBC, «множество роботов-сотрудников побудило психологов, робототехников и менеджеров в различных областях исследовать, что способствует успешному сотрудничеству роботов и людей, и что заставляет эти отношения идти наперекосяк».

См. также: Автомобильная промышленность продвигает движение «умных заводов»

Возможно, роботы могут извлечь выгоду из обучения на протяжении всей жизни, как и люди. Недавно к этим темам обратился Фредрик Брюн, генеральный директор Unibap AB, который сообщил, что его компания активно занимается разработкой интеллектуальных роботов, способных обучаться и усваивать все больше знаний с течением времени. Это включает в себя «виртуальных операторов, где мы обучаем роботов, чтобы они обладали теми же знаниями и пониманием, что и люди», — пояснил он в дискуссии с Майклом Кригсманом из CXOTalk. «Когда мы размещаем наши системы на умных фабриках, они, по сути, являются инженерами средней школы, которых учат знать, что такое сборка, шлифовка, сверление или покраска, обеспечение качества покрытия. Затем, когда они работают на заводе, они учатся. Примерно через полгода-год у вас будет степень магистра. Примерно через полтора года у вас есть докторская степень. уровень.”

Брюн объясняет, что растущая мощь компьютеров в сочетании с достижениями в области искусственного интеллекта делают этого быстро обучающегося виртуального работника реальностью. «Мы можем использовать возможности глубоких нейронных сетей, которые действительно меняют то, как вы можете использовать ИИ в практических приложениях», — говорит он. «За последние пять лет был достигнут значительный прогресс в алгоритмах, которые позволяют нам намного быстрее обучать системы вместе с людьми и, в некоторых случаях, исключать человека из цикла».

Брюн объясняет, что «обучающая» часть роботизированного интеллекта связана с машинным обучением. В то время как традиционная робототехника основана на фиксированных запрограммированных путях, высокоинтеллектуальные роботы генерируют свой собственный код. «Благодаря операционным модулям, которым мы научили систему, вы можете применить последовательность CAD непосредственно к операции», — говорит он. «Если кто-то сделал эти чертежи САПР и создал эту последовательность сборки, система сама все поймет. Фактический код, который запускает робота, анализируется».

Вероятно, пройдет некоторое время, прежде чем роботы, даже обладающие докторской степенью, смогут взять на себя когнитивную работу более высокого уровня, чем люди. «Люди по большому счету все еще умнее роботов», — говорится в отчете BBC. «Роботы могут выполнять определенные задачи быстрее и эффективнее, чем люди, но ни одна машина пока не может воспроизвести разнообразие скоординированных физических и когнитивных способностей, которыми обладают люди».

Мой совет роботам:оставайтесь в школе.