За последние несколько лет область робототехники и машинного интеллекта пережила значительный рост. Технологические достижения позволили исследователям разрабатывать все более сложные устройства и системы искусственного интеллекта, способные выполнять задачи, традиционно предназначенные для людей. Чтобы понять, куда движутся эти области, важно проанализировать, где они были и какова роль робототехники и машинного интеллекта в истории человечества.

Что такое роботы?

Роботы — это машины, которые могут выполнять физические задачи автономно или полуавтономно без вмешательства человека. Роботы обычно выполняют задачи для людей, такие как производство, сборка, сварка, покраска и многие другие функции. Они могут управляться удаленно или работать автономно, используя системы на основе искусственного интеллекта, такие как GPS или датчики зрения, где они определяют местоположение объектов с помощью технологии распознавания изображений. Точное определение робота открыто для интерпретации.

Тем не менее, по словам Энтони Левандовски, соучредителя и технического директора компании по производству беспилотных грузовиков Otto, роботы, как правило, должны быть способны на следующие пять вещей:

· Передвижение (например, Roomba или роботы-пылесосы),

· Восприятие (способность взаимодействовать с объектами в их окружении),

· Взаимодействие (способность манипулировать этими объектами),

· Навык (способность двигаться сложными способами)

· Интеллект (понимание и адаптация к новым условиям).

Что такое машинный интеллект?

Машины проявляют интеллект, когда они способны ощущать, учиться и реагировать автономно. Но чем машинный интеллект отличается от искусственного интеллекта? Искусственный интеллект (ИИ) стал представлять машины, которые действуют рационально. Напротив, машинный интеллект сочетает в себе жестко запрограммированные правила и другое программное обеспечение или алгоритмы, которые позволяют машинам независимо реагировать в сложных ситуациях.

Хотя, как выдвинули Родни Брукс и другие, определение таково, что машинный интеллект — это интеллект, демонстрируемый машиной (а не человеком). В частности, это область компьютерных наук, изучающая создание машин, способных воспринимать и действовать. Это позволяет нам вести содержательные разговоры с нашими компьютерами, чтобы они могли помочь нам учиться и решать проблемы. На практике машинный интеллект охватывает все аспекты искусственного интеллекта (ИИ).

Спрос на робототехнику и машинный интеллект

Прогноз Salesforce для индустрии робототехники и машинного интеллекта составляет 1,5 миллиарда долларов в 2017 году, что на 33% больше, чем в 2016 году. Согласно информации, спрос на эти решения к 2021 году превысит 6 миллиардов долларов. сотрудников и существующих бизнес-процессов, Salesforce считает, что клиенты могут извлечь выгоду из более безопасных, более эффективных и гибких операций.

Спрос на продажи роботов растет из года в год. Международная федерация роботов (IFR) прогнозирует, что в следующем десятилетии мировой рынок вырастет еще на 30%. И это не включает новые революционные приложения, которые нам еще предстоит открыть или изобрести. Кроме того, одним из важнейших направлений робототехники является искусственный интеллект (ИИ). Робототехника и машинный интеллект меняют наш мир; как всегда, с такими изменениями связаны как возможность, так и риск.

Хотя мы находимся еще в самом начале пути, искусственный интеллект и машинное обучение обладают огромным потенциалом для фундаментальных изменений во многих отраслях. Однако эти технологии также представляют риски. Любая технология со значительной силой может быть использована в добрых или злых целях. Люди должны понимать, как они работают, и формировать информированное мнение о том, как должно происходить их развитие. При неправильном использовании искусственный интеллект и машинное обучение могут привести к еще большему социальному неравенству.

Это потенциально может привести к более значительным социальным волнениям и усилению конфликтов, поскольку некоторые группы проигрывают от изменений, проводимых ИИ, а другие получают больше власти. Риск неправомерного использования не ограничивается военными приложениями, но распространяется на все области, где может применяться ИИ, включая здравоохранение, транспортные системы, сельское хозяйство и т. д.

Будущее робототехники и машинного интеллекта

Будущее робототехники и искусственного интеллекта выглядит ярким. Благодаря последним технологическим разработкам ИИ теперь может играть огромную роль в бизнесе. Однако эти новые технологии постоянно развиваются; может показаться сложным следить за ними, но если вы знаете, как они работают и влияют на ваш бизнес, все будет в порядке.

Что касается будущего роботизированного и машинного интеллекта, то вскоре мы можем увидеть на дорогах больше автономных транспортных средств! И, возможно, даже автоматические дроны, доставляющие посылки. Эти новые формы доставки потенциально могут помочь предприятиям сэкономить деньги на доставке, не нанося ущерба окружающей среде! Конечно, будет интересно посмотреть, что будет дальше.

При этом становится ясно, почему эти технологии будут существовать еще долгое время. Пока предприятия готовы финансировать робототехнику и машинный интеллект, нет сомнений, что мы увидим больший прогресс в использовании ИИ.

Компоненты робототехники и машинного интеллекта

Машинный интеллект помогает нам прогнозировать, планировать, планировать и отслеживать будущие тенденции. Машинный интеллект является ключевым фактором в робототехнике. Интеллектуальные роботы помогают нам автоматизировать рутинные задачи и могут выполнять опасные задачи, ради которых мы не хотели бы рисковать человеческой жизнью. Обучение на собственном опыте позволяет интеллектуальным машинам со временем совершенствоваться без необходимости дополнительного программирования человеком. Это повышает эффективность и позволяет использовать их более сложными способами, чем это позволяют простые предварительно запрограммированные инструкции.

Ниже приведены компоненты робототехники и машинного интеллекта:

l Линейная регрессия

Линейная регрессия используется для оценки того, как связаны две переменные. Цель состоит в том, чтобы понять, приведет ли изменение одной переменной к изменению другой переменной. Это можно сделать, сопоставив каждую переменную с другой и посмотрев, есть ли закономерность или тенденция. Если кажется, что есть способ, вы можете использовать линейный регрессионный анализ, чтобы определить взаимосвязь между этими двумя переменными. Алгоритмы регрессии, такие как LASSO, регуляризация эластичной сети и гребневая регрессия, широко используются для задач линейной регрессии.

Он применяется в робототехнике для прогнозирования углов суставов роботов, чтобы можно было достичь желаемого движения. Метод наименьших квадратов использует множественный регрессионный анализ для минимизации ошибок и находит оптимальную линейную зависимость между выходными и входными данными. Это выгодно, так как небольшие движения могут выполняться более точно, чем большие. Алгоритм называется алгоритмом оптимизации наименьших квадратов (LSOA), который минимизирует сумму квадратов ошибок (SSE). В робототехнике SSE рассчитывается путем деления разницы между фактическим и желаемым выходом на величину ошибки. Величина ошибки зависит от точности, необходимой для решения поставленной задачи.

l Контролируемое обучение

В обучении с учителем данные анализируются, чтобы предсказать конкретный результат. Эти данные собираются и хранятся в виде функций в матрице или коллекции. Алгоритм изучает, какие типы отношений существуют между этими функциями, и как определить, какие шаблоны отношений полезны для прогнозирования. Примером может служить обучение алгоритма на изображениях животных, чтобы он научился распознавать новых животных, которых никогда раньше не видел. Неконтролируемое обучение: алгоритмы машинного обучения без учителя учатся, анализируя данные без какой-либо заданной целевой выходной переменной. Например, алгоритмы кластеризации организуют немаркированные экземпляры в кластеры на основе их внутреннего сходства (т. е. без указания количества кластеров). Затем эти кластеризации можно использовать в качестве входных данных для других моделей машинного обучения с указанными целевыми переменными.

л Нейронные сети

Подобно биологическому мозгу, нейронная сеть представляет собой взаимосвязанную группу узлов. Нейронные сети особенно хороши в поиске закономерностей в данных и даже могут научиться распознавать сложные особенности, которые люди могут не видеть. Мы можем учить их, показывая им примеры — так же, как люди учатся на моделях по мере взросления. Другой метод, называемый обратным распространением, позволяет нам обучать наши сети методом проб и ошибок. Обратное распространение использует функцию потерь (например, точность) для измерения того, насколько хорошо наша сеть справляется с конкретными задачами. Если он высокий, то наша модель удалась; если он низкий, нам нужно настроить нашу модель, пока она не получит лучшие результаты при следующей попытке. Этот процесс продолжается до тех пор, пока наша сеть не будет работать оптимально. Машинное обучение. Машинное обучение — это одна из форм искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться без явного программирования. Он работает, подвергая компьютеры огромным объемам обучающих данных, после чего их программные алгоритмы знают, что исследовать и как идентифицировать закономерности в этих наборах данных. Затем, когда появляется новая информация — изображение кошки или собаки — алгоритм может сказать вам, содержит ли она животное или нет!

l Неконтролируемое обучение

Алгоритм обучения без учителя наблюдает за данными и находит закономерности, не получая никакой обратной связи от внешнего источника. Алгоритм не может получить доступ к глобальной целевой функции, поэтому ему нельзя сказать, что он сделал неправильно. Вместо этого он должен вывести эту информацию самостоятельно. Этот метод может быть трудным и трудоемким, поскольку ошибки трудно исправить после того, как они были совершены. K-отображение является одним из примеров алгоритма обучения без учителя. K-отображение направлено на минимизацию некоторого понятия искажения между набором входных векторов и соответствующим им набором целевых векторов путем обновления каждого вектора таким образом, чтобы уменьшить искажение с точки зрения некоторой метрики расстояния (например, евклидово расстояние).

K-отображение хорошо работает для многих приложений, поскольку оно имеет тенденцию давать аналогичные входные данные и аналогичные выходные данные, но также бывают случаи, когда k-отображение приводит к нежелательному поведению. Например, k-отображение может иногда привносить смещение в изученные модели.

л Обучение с подкреплением

В обучении с подкреплением вы предоставляете агенту цель и ряд положительных или отрицательных вознаграждений. Агент исследует свою среду, используя k-mapping — по сути, находя путь, чтобы максимизировать вознаграждение на своем пути. Со временем он узнает, что работает лучше всего в текущей ситуации, и применяет эти знания для продвижения к своей цели.

DeepMind использует методы обучения с подкреплением практически во всех областях своих исследований: Go/Baduk, игры Atari, беспилотные автомобили… практически во всех областях, которыми они занимались до сих пор. Краткий обзор глубокого обучения с подкреплением можно найти здесь. Нейронные сети: Нейронные сети — это форма машинного интеллекта, вдохновленная биологическим мозгом.

л Глубокое обучение

В машинном интеллекте глубокое обучение относится к нейронным сетям с тремя или более слоями, чем моделирует поведение человеческого мозга. Это позволяет им использовать большие объемы данных для «обучения». Добавление скрытых слоев в нейронную сеть поможет оптимизировать и повысить ее точность.

Глубокое обучение предоставляет множество услуг; он используется для автоматизации некоторых из них без участия человека. Многие повседневные продукты, использующие этот метод, варьируются от цифровых помощников до пультов с распознаванием голоса и обнаружения мошенничества с картами.

l Анализ основных компонентов для уменьшения размерности

Анализ основных компонентов (PCA) — популярный метод уменьшения размерности для линейных наборов данных, которые слишком велики для полного анализа. Он использует процесс ортогонального преобразования, чтобы уменьшить многомерный набор признаков до гораздо меньшего количества измерений. Результатом является новое пространство более низкого измерения, в котором некоторые из наших функций были сопоставлены друг с другом, в то время как другие были сопоставлены с не относящимися к делу функциями. PCA стремится найти эти сопоставления и сохранить их как можно меньше, чтобы уменьшить наш набор входных данных без потери какой-либо важной информации.

Это делает PCA отличным средством для сокращения нашего исходного 100-мерного набора входных данных до чего-то, с чем нам будет легче работать, например, 10 или 20 измерений, без потери информации о нем. Мы называем эти новые измерения основными компонентами, потому что они представляют наши наиболее важные функции в объяснении дисперсии в нашем наборе данных. По умолчанию PCA также возвращает собственные значения, которые сообщают нам, насколько конфликтным является каждый главный компонент. Это позволяет нам ранжировать их по важности и выбирать, сколько основных компонентов мы хотим использовать в нашем окончательном анализе.

л Машинное обучение

Обучение — это подход к искусственному интеллекту, при котором машина может изучать примеры и разрабатывать решения. Машинное обучение фокусируется на статистических методах, которые позволяют машинам учиться на данных без явного программирования. На самом базовом уровне машинное обучение состоит из алгоритмов, способных учиться на данных, а затем использовать полученные знания для выполнения поставленной задачи. Три критически важные области для машинного обучения — контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.

В чем разница между робототехникой и искусственным интеллектом?

Многие люди путают термины «робот» и «машинный интеллект». Но они не взаимозаменяемы. Проще говоря, роботы — это машины, предназначенные для выполнения физических задач. Машины с искусственным интеллектом — ИИ — также могут выполнять задачи, требующие некоторого размышления, но есть ключевое отличие: у роботов есть определенные возможности, определенные людьми; ИИ использует алгоритмы машинного обучения для развития своих возможностей. Например, промышленный робот может быть запрограммирован поднимать тяжелые предметы или перемещать их из одного места в другое. Система ИИ тоже могла бы делать эти вещи, но она также могла бы узнать, как лучше всего подбирать различные типы объектов или преодолевать препятствия в новых условиях.

Понимание машинного интеллекта помогает быстро взглянуть на то, как обучаются системы ИИ. Один тип называется обучением с учителем. При контролируемом обучении компьютер или робот учится, получая помеченные данные и постепенно улучшая свою способность распознавать закономерности в этих данных. Люди дают ярлыки для того, что является хорошим или плохим результатом для системы ИИ, чтобы учиться самостоятельно — так же, как это делают дети, изучая новые слова. Например, если вы хотите, чтобы робот научился играть в футбол, вы должны смотреть видео других роботов, играющих в футбол, до тех пор, пока он не сможет предсказать, какие действия приведут к успеху.

Другой тип системы ИИ, неконтролируемое обучение, подходит, когда у вас есть немаркированные данные. Если робот использует неконтролируемое обучение, чтобы понять, как играть в футбол, он может просмотреть видео людей, играющих в футбол, и попытаться определить, что у них общего. Затем робот может создать нейронную сеть — программное обеспечение, использующее компьютерные алгоритмы, вдохновленные нейронами в человеческом мозге, — которое распознает основные модели поведения футболистов и позволяет предсказывать вероятные результаты его действий на пустом поле.

Роль роботов и машинного интеллекта и карьерный путь

Теперь краткий обзор того, что мы собираемся подробно рассмотреть. Хотя существуют десятки способов классифицировать профессии ИИ, вот некоторые из наиболее популярных:

Лучшие роли робототехники и машинного интеллекта, а также профессии автоматизированного интеллекта включают:

1. Специалисты по машинному обучению и статистики (MLS)

2. Эксперты по глубокому обучению

3. Робототехник

4. Специалисты по компьютерному зрению

5. Исследователи роботов

l Специалисты по машинному обучению и статистики (MLS)

Специалисты по машинному обучению и статистики (MLS) — это исследователи, которые разрабатывают и применяют статистические методы и методы машинного обучения для решения задач в различных областях, включая информатику, финансы, биологию и медицину. MLS обычно имеют большой опыт в области математики и статистики, а также опыт работы с языками программирования и инструментами разработки программного обеспечения. Они используют свои навыки для разработки новых методов анализа данных и создания программного обеспечения, которое может автоматически учиться на них. MLS также работают с приложениями машинного обучения, такими как автоматическая медицинская диагностика и прогнозирование фондового рынка.

Помимо кодирования, они часто проводят исследования и публикуют статьи с описанием своих выводов. Некоторые MLS выбирают путь академической карьеры; другие могут присоединиться к компаниям или государственным учреждениям, где они будут разрабатывать системы или консультироваться с другими экспертами для развертывания решений машинного обучения. В обоих случаях MLS должна эффективно общаться по техническим темам, таким как структуры данных, алгоритмы оптимизации и теория вероятностей.

l Эксперт по глубокому обучению

Эксперт по глубокому обучению — это тот, кто обладает обширными знаниями и опытом в области глубокого обучения. Глубокое обучение — это компонент машинного обучения, который имеет дело с алгоритмами, которые учатся на данных способом, идентичным тому, как учатся люди. Это относительно новая область, и поэтому немногие специалисты обладают таким же уровнем знаний и опыта.

Однако некоторые люди выделяются как эксперты в области глубокого обучения. Эти люди внесли важный вклад в эту область и глубоко понимают, как работают алгоритмы глубокого обучения. Они также обычно активны в сообществе глубокого обучения, делясь своими знаниями с другими.

л робототехник

Робототехник — это тот, кто строит, изучает или работает с роботами. Как и многие научные профессии, это междисциплинарная область, требующая знаний из инженерии, компьютерных наук и других областей. Согласно исследованию, опубликованному в ноябре 2017 года исследователями Гарвардского и Йельского университетов, сегодня в мире насчитывается около 11 000 профессиональных робототехников — всего 0,03% всех работающих в мире.

В робототехнике роботы проектируются, строятся и управляются роботами. Робототехника — это инженерная дисциплина. Многие отрасли промышленности используют робототехнику, в том числе военные, здравоохранение и производство.

Инженер, специализирующийся на машиностроении или электротехнике и имеющий опыт программирования и систем управления, обычно становится робототехником. Те, кто хочет стать робототехником, должны обладать надежными аппаратными и программными навыками.

Есть три типа робототехников: исследователи, инженеры и программисты. Исследователи занимаются исследованиями, инженеры проектируют и создают машины, а программисты запускают программирование. Кто-то занимается строительством, кто-то занимается обслуживанием, кто-то работает на производстве, кто-то в сфере услуг.

l Специалист по компьютерному зрению

Специалист по компьютерному зрению является экспертом в создании алгоритмов для интерпретации и понимания цифровых изображений. Специалисты по компьютерному зрению разрабатывают системы, которые автоматически обнаруживают и распознают объекты, лица, рукописный текст и многое другое. Эта область постоянно развивается, и специалисты по компьютерному зрению находятся в авангарде этих изменений. Они разрабатывают, внедряют, тестируют и улучшают новые технологии для создания более инновационных роботов, которые лучше понимают свое окружение. Они также работают с экспертами по машинному обучению, чтобы помочь компьютерам думать и принимать решения, как люди.

l Робот-исследователь

Исследователь роботов — это тот, кто изучает роботов и их возможности. Это может включать разработку новых роботов, проверку того, насколько хорошо работают существующие роботы, и разработку новых способов использования роботов. Исследователи роботов часто имеют опыт работы в области инженерии или компьютерных наук. Они также могут изучать искусственный интеллект (ИИ), который позволяет роботам выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Например, исследователь роботов может разработать программу искусственного интеллекта, которая помогает роботам собирать предметы с загроможденных поверхностей, таких как столы и столы.

Преимущества и ограничения робототехники и машинного интеллекта

В этом разделе мы взвесим преимущества и недостатки дисциплины «Робототехника и машинный интеллект».

Преимущества

1- Спрос

Спрос на робототехнику и машинный интеллект растет быстрыми темпами. Поскольку компании стремятся автоматизировать больше задач и процессов, потребность в этих технологиях будет только расти. Эта тенденция вызвана несколькими элементами, в том числе более быстрыми и эффективными операциями, стремлением снизить затраты на рабочую силу и растущей доступностью технологий робототехники и искусственного интеллекта.

2- Изобилие позиций

Никогда не было так сложно заполнить вакансии для людей с навыками робототехники и искусственного интеллекта. Вакансий в этих областях больше, чем доступных кандидатов для их заполнения. Это отличная возможность для всех, у кого есть знания, опыт и квалификация, проникнуть в эти развивающиеся отрасли. Если вы планируете карьеру в области робототехники или искусственного интеллекта, сейчас самое время начать искать.

3- Высокооплачиваемая карьера

По мере роста спроса на квалифицированных работников в области робототехники и искусственного интеллекта растет и оплата этих должностей. Согласно текущим исследованиям, средняя заработная плата работников в этой области сейчас составляет 85 000 долларов в год. Это значительно превышает предыдущую среднюю зарплату в размере 75 000 долларов в год.

4-Робототехника и машинный интеллект универсальны

Робототехника и машинный интеллект — одни из самых универсальных и мощных инструментов. С его помощью мы можем автоматизировать задачи, повысить эффективность и даже создать новые формы общения.

Это также быстрорастущая область. Благодаря новым технологическим достижениям мы постоянно находим новые способы использования этого инструмента. Для предприятий это означает, что им необходимо адаптироваться к изменениям в ландшафте и использовать новые технологии по мере их появления.

Ограничения

Несмотря на множество преимуществ робототехники и искусственного интеллекта, следует учитывать несколько недостатков.

1. Потеря работы

Одной из самых больших проблем, связанных с робототехникой и машинным интеллектом, является возможность массовой потери рабочих мест. По мере того, как машины становятся все более совершенными, они могут выполнять больше задач и работ, которые ранее требовали человеческого труда. Это может привести к массовой безработице, так как не будет необходимости в большом количестве рабочих в различных отраслях.

2. Социальная изоляция

Еще одним потенциальным недостатком робототехники и искусственного интеллекта является социальная изоляция. По мере того как машины все больше вовлекаются в нашу жизнь, мы можем начать взаимодействовать с ними больше, чем с другими людьми. Это может заставить людей чувствовать себя изолированными и одинокими, с меньшим количеством возможностей для общения.

3. Зависимость от технологий

По мере того, как мы все больше полагаемся на робототехнику и машинный интеллект, мы можем слишком сильно зависеть от них. Это может привести к проблемам, если технология выйдет из строя или не

доступный. Если наши автомобили, например, начнут полагаться на технологии так же сильно, как сегодня, мы можем остаться в затруднительном положении, если у них возникнут проблемы. Мы также рискуем оказаться в зависимости от этих систем, когда они больше не находятся под контролем человека и работают независимо.

Как робототехника и искусственный интеллект влияют на нашу жизнь?

Стремительное развитие робототехники и искусственного интеллекта оказывает глубокое влияние на нашу жизнь. По мере развития этих технологий они все чаще используются в различных отраслях и приложениях. Это приводит к значительным изменениям в том, как мы живем и работаем, и создает новые возможности для людей, которым комфортно с переменами.

Есть много способов, которыми робототехника и машинный интеллект влияют на нашу жизнь. Одним из наиболее важных является то, как они меняют характер работы. По мере того, как машины становятся все более искусными в выполнении операций, традиционно выполняемых людьми, многие рабочие места автоматизируются. Это приводит к изменениям на рынке труда и в том, как мы живем и работаем.

Еще один способ, которым робототехника и машинный интеллект влияют на нашу жизнь, — это то, как они меняют наше взаимодействие с технологиями. По мере того, как машинный интеллект лучше понимает естественный язык и анализирует визуальные данные, становится проще обмениваться информацией с компьютерами. Это будет продолжать улучшаться в ближайшие годы, позволяя людям взаимодействовать с машинами более естественно, чем когда-либо прежде. В дополнение к этим значительным изменениям в том, как мы живем и работаем, робототехника и искусственный интеллект также влияют на другие аспекты нашей повседневной жизни, в том числе на то, как мы развлекаемся, путешествуем и даже проводим время дома.

Заключение

В конце концов, я должен сказать, что робототехника и машинный интеллект — это быстро развивающиеся технологии, которые переопределяют то, как мы живем и работаем. Роботизированные технологии позволяют машинам все больше взаимодействовать с окружающей средой и адаптироваться к ней, а машинный интеллект позволит компьютерам учиться и рассуждать, как люди.

Эти технологии оказывают глубокое влияние на многие отрасли, от производства и здравоохранения до транспорта и логистики. Поскольку они продолжают развиваться, они, вероятно, окажут еще более значительное влияние на то, как мы живем и работаем.

Надеюсь, вам понравится моя работа; если это так, пожалуйста, нажмите кнопку «Подписаться» и похлопайте в ладоши. Спасибо!!