211service.com
5 robotu tendences, kurām jāpievērš uzmanība 2016. gadā
Vai šogad notiks pirmā drona piegāde vai pirmā reize, kad darbā vai mājās sastapsit robotu? 2015. gadā mēs novērojām ievērojamus sasniegumus robotikā un mākslīgā intelekta jomā (skatiet sadaļu Ko roboti un mākslīgais intelekts apguva 2015. gadā). Lūk, ko mēs uzmanīgi vērojam 2016. gadā.
Ķīnas robotu revolūcija
Pasaules lielākā ekonomika ir uzsākusi pārdrošus pūliņus, lai piepildītu savas rūpnīcas ar moderniem ražošanas robotiem. Ķīnas valdība cer, ka tas palīdzēs valstij saglabāt plašo ražošanas nozari, jo strādnieku algas pieaugs un ražošana kļūst efektīvāka un tehnoloģiski attīstītāka visā pasaulē (skatiet Ķīna vēlas aizstāt miljoniem strādnieku ar robotiem). Projektam būs nepieciešami roboti, kas ir ievērojami progresīvāki un izmaksu ziņā efektīvāki, un ekonomiskā un tehnoloģiskā viļņošanās būs jūtama visā pasaulē.
Ķīnai, protams, nav sveši tehnoloģiju izraisīti satricinājumi, un tā jau ir ieguldījusi lielus ieguldījumus robotu tehnoloģijā (skatiet sadaļu Robots Rising and Migrant Workers in China Face Competition from Robots ). Tomēr tās jaunās robotu revolūcijas mērogs būs ievērojams. Guandunas province, Ķīnas ražošanas centrs, jau ir solījusi investēt 154 miljardus dolāru robotu uzstādīšanā. Foxconn dibinātājs, uzņēmums, kas nodarbina milzīgas strādnieku armijas, kas ražo tādas ierīces kā Apple iPhone, ir teicis, ka viņa uzņēmums tuvāko gadu laikā uzstādīs vairāk nekā miljonu robotu.
Gaidiet, ka tuvākajā gadā redzēsit pazīmes, kas liecina, ka šis drosmīgais mēģinājums darbojas vai brūk, un norādes, ko tas varētu nozīmēt pārējai pasaulei.
Gudrāka mācīšanās
Roboti vienmēr ir bijuši ļoti efektīvi precīzam, atkārtotam darbam, taču lielākoties tie ir arī mēmi kā akmeņi. Tāpēc roboti tradicionāli tiek izmantoti tikai rūpīgi izstrādātos apstākļos. Tas arī izskaidro, kāpēc viņi nevar viegli pielāgoties jaunam uzdevumam un nespēj tikt galā ar nepazīstamu vai nenoteiktu situāciju. Tomēr lietas mainās, pateicoties jaunām metodēm un algoritmiem, kas ļauj robotiem mācīties daudz ātrāk un efektīvāk.
Ir dažādas metodes, lai nodrošinātu robotu mācīšanos, un dažas jau sniedz ļoti daudzsološus rezultātus pētniecības laboratorijās visā pasaulē (skatiet sadaļu Robots Toddler Learns to Stand by Imagining It, Roboti mācās gatavot pankūkas no WikiHow rakstiem un Master Algorithm Lets Robots Teach paši, lai veiktu noderīgus uzdevumus).
Vienai pieejai jo īpaši varētu būt liela ietekme rūpnieciskajā robotikā. Padziļināta mācīšanās, kas izmanto lielus simulētus neironu tīklus, jau ir izrādījusies neaizstājama, lai apmācītu robotus, lai saprastu attēlu, video un audio saturu. Daži uzņēmumi tagad cenšas izmantot šo pieeju, lai apmācītu robotus, kā redzēt, aptvert un spriest (skatiet Uzlādētā sistēma, lai īsā laikā iemācītu robotiem jaunus trikus).
Zināšanu apmaiņa
Vēl viena šī gada tendence, kam jāpievērš uzmanība, ir roboti, kas dalās savās zināšanās ar citiem robotiem. Tas varētu paātrināt mācību procesu, uzreiz ļaujot robotam gūt labumu no citu pūlēm (skatiet sadaļu Roboti ātri māca viens otru uztvert jaunus objektus ). Turklāt, pateicoties gudrām pieejām informācijas pielāgošanai dažādām sistēmām, pat divi pilnīgi atšķirīgi roboti varētu iemācīt viens otram, kā atpazīt konkrētu objektu vai veikt jaunu uzdevumu (skatiet sadaļu Roboti tagad var iemācīt viens otram jaunus trikus).
Pašlaik tiek īstenoti vairāki projekti, kuru mērķis ir nodrošināt vienkāršus un efektīvus veidus, kā roboti var apvienot savas zināšanas, izmantojot internetu. Un nav grūti iedomāties, kā to varētu izmantot rūpnieciskos apstākļos, piemēram, dažādu objektu identificēšanai un uztveršanai (skatiet Amazon Robot Contest var paātrināt noliktavas automatizāciju).
Roboti kļūst personiskāki
Šogad debitēs vairāki personīgie roboti, un būs interesanti redzēt, cik labi tie tiks uzņemti. Tā kā aparatūra kļūst lētāka un programmatūra kļūst arvien spējīgāka, nav grūti saprast, kāpēc daži uzskata, ka ir īstais laiks robotizētiem mājas pavadoņiem un palīgiem (skatiet sadaļu Personiskie roboti: Mākslīgie draugi ar ierobežotām priekšrocībām).
Tomēr piešķirt robotam patiesi saistošu personisku pieskārienu nav viegli. Daži prototipi ir radījuši vilšanos (sk. Negaidiet pārāk daudz no šī robota, draugs), savukārt tiem, kas ir izrādījušies veiksmīgi, ir bijušas tikai ierobežotas lomas, piemēram, satikt un sveicināt cilvēkus veikalos. Un pat ierobežotos gadījumos šie roboti būs jāprojektē un jāprogrammē ļoti rūpīgi, lai nospiestu pareizās sociālās un emocionālās pogas (skatiet sadaļu Japāņu robots mācās amerikāņu ceļu).
Droning tālāk
Šķiet, ka 2016. gads būs gads, kad beidzot pacelsies autonomie droni. ASV Federālā aviācijas pārvalde 2015. gada beigās izdeva noteikumus bezpilota lidaparātu reģistrēšanai, un tā ir testēšanas tehnoloģija, kas varētu palīdzēt automatizēt gaisa satiksmes kontroli automatizētiem transportlīdzekļiem (skatiet sadaļu FAA pārbaudīs dronu spēju vadīt sevi no problēmām).
Lai gan jūs, iespējams, uzreiz neredzēsit, ka debesis piepildās ar droniem, sagaidiet, ka daudzās nozarēs tiks pārbaudīti arvien viedāki un autonomāki bezpilota lidaparāti, īpaši tajās, kurās ir noderīga automatizēta uzraudzība un pārbaude (skatiet Drons ar virziena izjūtu, Jauns priekšnieks būvlaukumā. drons un šim novērošanas dronam nekad nav jānolaižas). Un, ja tādiem uzņēmumiem kā Amazon, Google un citiem ir pa spēkam, iespējams, dažas no nākamā gada svētku dāvanām pat varētu tikt piegādātas pa gaisu (skatiet sadaļu Amazon izklāsta savu redzējumu par debesu pārpilnību ar piegādes droniem ).