हमारी दैनिक गतिविधियों में स्वायत्त रोबोट नहीं होने के क्या कारण हैं?


12

तथ्य यह है कि जितना अधिक मैं खोज करता हूं उतना कम मैं खोज में स्वायत्त (वास्तविक) रोबोट खोजता हूं। साथी रोबोट सीमित बेकार कार्यक्षमता वाले सभी खिलौने हैं। जब भी कोई प्राकृतिक आपदा होती है तो आप समाचार में परिचालन खोज और बचाव रोबोट नहीं देखते हैं। यहां तक ​​कि सेवा में सैन्य रोबोट सभी दूरस्थ रूप से नियंत्रित मशीनें हैं। वे बुद्धिमान मशीन नहीं हैं। औद्योगिक रोबोट हथियार नियतात्मक मशीन हैं। स्वायत्त कार्यक्षमता के कुछ स्तरों वाले एकमात्र रोबोट बॉट्स, वेयरहाउस ऑपरेशन बॉट्स और फ़ार्मिंग रोबोट्स की सफाई कर रहे हैं।

दूसरी ओर, आज:

  • निर्णय लेने में कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम बहुत अच्छे हैं
  • संवेदन तकनीकें बहुत परिष्कृत होती हैं
  • संचार प्रौद्योगिकियां बहुत तेज हैं
  • हम सस्ते भागों का निर्माण कर सकते हैं
  • लोग बेहद गैजेट प्रेमी हैं

तो, हमारे दिन-प्रतिदिन के जीवन में कोई वास्तविक रोबोट क्यों नहीं है? डोमेन में कोई निवेश नहीं? अभी तक कोई बाजार नहीं? डोमेन में पर्याप्त ज्ञान नहीं है? एक लापता तकनीक? कोई उपाय?


खोज और बचाव रोबोट एक दशक पहले विश्व व्यापार केंद्र में तैनात किए गए थे। जाहिरा तौर पर यह पहली वास्तविक जीवन तैनाती थी और, आप किससे पूछते हैं, इस पर निर्भर करते हुए, रोबोटों ने घृणित रूप से बुरा या काफी अच्छा प्रदर्शन किया, लेकिन अधिकांश बचाव रोबोट रिमोट संचालित होते हैं, इसलिए वे ऐसे उदाहरण नहीं हैं जो वास्तव में आपके प्रश्न पर लागू हों
थॉमसएच

एक साइड नोट पर, मेरे भाई ने कोमात्सु के लिए लंबे समय तक काम किया। उन्होंने एक स्वचालित ओपन-कट खनन प्रणाली की पेशकश की। कई संभावित ग्राहकों को दिलचस्पी नहीं थी क्योंकि उन्हें कार्यस्थल में लाने के लिए 'यूनियनों से लड़ना' पड़ेगा। यह किसी भी खदान के लिए 'नो शो' भी माना जाता था जिसमें सुरक्षा कारक के लिए भी लोग काम करते थे। कुछ समय पहले मैंने सुना था, कि वे सिस्टम को एक या दो नए शुरू किए गए खानों में लाने में कामयाब रहे, लेकिन संदेह है कि सबूत की कमी के आधार पर।
एंड्रयू थॉम्पसन

1
यह प्रश्न ऑफ़-टॉपिक प्रतीत होता है क्योंकि इसमें उद्योग की स्थिति पर अटकलें और रोबोटिक्स में व्यावहारिक समस्या को हल नहीं करना शामिल है।
इयान

1
... निर्णय लेने में कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम बहुत अच्छे हैं - "अच्छा" पर्याप्त नहीं है। क्या आप एक एआई कार चाहते हैं जो आपको केवल 72.3% समय तक जीवित रखे ??? सबसे प्रतिष्ठित एआई रोबोट अनुप्रयोगों में, लोगों को उम्मीद है कि स्वायत्तता पूरी तरह से एक ऐसी दुनिया में निष्पादित होगी जहां स्टोकैस्टिक रूप से अव्यवस्थित ऑपरेटिंग परिस्थितियां आदर्श हैं। सबसे अच्छा "एल्गोरिदम" केवल सीमित (यानी आदर्श) वातावरण में काम करता है। कोई सामान्य उद्देश्य एआई सॉफ़्टवेयर नहीं है जो रोबोट को "सब कुछ और कुछ भी संभालने" के लिए सक्षम कर सकता है।
पॉल

जवाबों:


9

सबसे पहले, सब कुछ उतना सही नहीं है जितना आप सोचते हैं। सिद्धांत में बहुत सारे एल्गोरिदम (एआई शामिल) अच्छी तरह से काम करते हैं, लेकिन व्यवहार ifमें अप्रत्याशित घटनाओं के बहुत सारे तरीके हैं । ऐसा अक्सर होता है कि आपका एल्गोरिथ्म सिमुलेशन में एकदम सही काम करता है और एक बार जब आप इसे रोबोट में लोड करते हैं, तो यह सीधे एक साधारण दालान में भी नहीं जा सकता है।

एक तरफ, मेरा मानना ​​है कि दो मुख्य कारण हैं:

  1. रोबोट महंगे हैं । आपके पास कुछ सस्ते हिस्से हो सकते हैं , लेकिन वास्तव में, रोबोट महंगे हैं। मेरी प्रयोगशाला में, हमने रोबोट की खाल बनाने में भाग लिया, और बस, मानव-आकार के रोबोट के लिए यह सस्ता नहीं है। यह एक औद्योगिक रोबोट के लिए सस्ता है, लेकिन मुझे संदेह है कि आप बेकार रोबोट के लिए हजारों डॉलर / यूरो का भुगतान करना चाहेंगे।
  2. रोबोट सुरक्षित नहीं हैं । अभी कम से कम नहीं। यदि एक छोटा वैक्यूम क्लीनर रोबोट आपके पैर को मारता है, तो यह ज्यादा चोट नहीं पहुंचाएगा। लेकिन अगर कोई ह्यूमनॉइड रोबोट हैंड-शेक के दौरान आपके हाथ को कुचल देता है, तो ठीक है, कोई भी इसके लिए जिम्मेदार होना पसंद नहीं करता है। ध्यान दें कि एल्गोरिदम की कमियों (उदाहरण के लिए सेंसर डेटा प्रोसेसिंग, फ़ीचर एक्सट्रैक्शन और रीज़निंग) सुरक्षा की इस कमी का मुख्य कारण हैं।

इसलिए मेरा मानना ​​है, भले ही हम अपने बीच रोबोट मित्र होने से बहुत दूर नहीं हैं, लेकिन अभी भी इसके लिए बहुत जल्दी है।

बस आपको वास्तविक दुनिया से उदाहरण देने के लिए:

Nao रोबोट , एक साथी (विकिपीडिया से), लेकिन वास्तव में ज्यादातर फुटबॉल खेल के लिए इस्तेमाल किया जा करने के लिए तैयार किया गया है, के बारे में लागत 16000 $ :


(स्रोत: about-robots.com )

Enon रोबोट , एक निजी सहायक होने के लिए बनाया गया है, के बारे में लागत 60000 $ :

ICub मानव सदृश लागत 200000 $ :


(स्रोत: Physorg.com )


अच्छा विश्लेषण शहबाज, तो, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि मुख्य समस्या सुरक्षा है। वहाँ केवल 20 iCubs बनाए गए हैं। जाहिर है, बड़े पैमाने पर उत्पादन नाटकीय रूप से लागत को कम कर सकता है। इसके अलावा, अन्य लागत में कमी के तरीके भी हैं। सुरक्षा के मुद्दों के लिए, एक तरह से विफलताओं से निपटने के लिए अतिरेक जैसे एयरोस्पेस समाधान का उपयोग किया जा सकता है। विश्वास की कमी के बारे में क्या? मुझे लगता है कि बहुत से लोग घर के चारों ओर घूमते हुए वैक्यूम क्लीनर होने से सहज नहीं हैं। यह औसत उपभोक्ता के लिए एक सस्ती मशीन है, हालांकि।
डॉ। डी

@drd, मैं निश्चित रूप से नहीं बता सकता (मेरे पास कोई संदर्भ नहीं है), लेकिन इन सभी का कुछ प्रभाव है जो हमारे द्वारा देखे गए व्यवहार का कारण बनते हैं। बड़े पैमाने पर उत्पादन लागत को कम कर सकता है, लेकिन रोबोट असेंबली एक आसान काम नहीं है (और इसलिए बड़े पैमाने पर उत्पादन करना आसान नहीं है)। दूसरी ओर अतिरेक से लागत में वृद्धि होगी। ओह और बिजली की खपत मत भूलना। मनोवैज्ञानिक कारण भी निश्चित रूप से एक भूमिका निभाते हैं, हालांकि फिर से, मैं कुछ के लिए नहीं बता सकता। मुझे विश्वास है, वर्तमान में घर पर एक रोबोट बड़े होने के लिए एक सुपर महंगे खिलौने के रूप में देखा जाएगा, और उसके लिए बहुत अधिक बाजार नहीं है!
शाहबाज

8

स्वायत्त रोबोट के लिए एक प्रमुख सीमित कारक खुफिया है। जबकि एआई ने काफी प्रगति की है, यह आमतौर पर दुनिया की जटिलता को संभालने में असमर्थ रहा है। एक सामान्य समाधान यह समस्या है कि स्वायत्त रोबोटों को दुनिया के बहुत सरल संस्करणों तक सीमित रखा जाए।

रूम्बा इसका अच्छा उदाहरण है। यह सरल पैटर्न (सर्पिल, सीधी रेखाओं आदि) के संयोजन को अनिवार्य रूप से निष्पादित करके दुनिया की जटिलता से संबंधित है, जहां पैटर्न के बीच संक्रमण बाधा उपस्थिति और समय का एक कार्य है। इसके इसके फायदे हैं। उदाहरण के लिए, रोम्बा को केवल अपनी दुनिया को देखने के लिए टक्कर और आईआर सेंसर से भरा हाथ चाहिए, जो बदले में आवश्यक प्रसंस्करण शक्ति की मात्रा को सीमित करता है।

फिलहाल अपवाद स्वायत्त वाहन हैं। यह मुख्य रूप से उन बड़े निवेशों से आता है जो सेना वर्षों से कर रही है। न केवल मानवरहित हवाई वाहनों (यूएवी) में बल्कि ग्राउंड आधारित वाहन भी। इन निवेशों के व्यापक रूप से ज्ञात उदाहरणों में DARPA ग्रैंड चैलेंज और DARPA अर्बन चैलेंज शामिल हैं । सौभाग्य से इन वाहनों के लिए विकसित बहुत सारी तकनीकें आमतौर पर लागू होती हैं। उदाहरण के लिए गति की योजना बनाने की तकनीक आमतौर पर रोबोट के लिए लागू होती है जो अन्य तरीकों से होती है।

इसी तरह के निवेश के कारण अन्य प्रकार के स्वायत्त रोबोट क्षितिज पर हैं। उदाहरण के लिए, DARPA ने हाल ही में DARPA हाथ की चुनौती के विजेता की घोषणा की और सक्रिय रूप से bipeds के लिए एक प्रतियोगिता को बढ़ावा दे रहा है । इसी तरह बोस्टन डायनेमिक्स जैसी कंपनियों ने स्वायत्त रोबोटों को आगे बढ़ाने के लिए बहुत कुछ किया है। बेशक कोई भी आपत्ति कर सकता है कि उनके रोबोट (जैसे बिगडॉग और चीता ) केवल अर्ध-स्वायत्त हैं, लेकिन इस तरह की आपत्ति सिर्फ यह पहचानने में विफल है कि कितनी स्वायत्तता अभी भी शामिल है।


उत्तर डेमनमेकर के लिए धन्यवाद, कृत्रिम बुद्धि ने गैरी कास्परोव के खिलाफ शतरंज मैच जीता। क्या हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि हम मोबाइल मशीन पर प्रसंस्करण शक्ति में सीमित हैं, वास्तव में बुद्धि नहीं? लेकिन, बोस्टन डायनेमिक्स से आरएचईएक्स 6 घंटे चल सकता है और इसका वीडियो हैरान करने वाला है। हालांकि, मुझे यकीन नहीं है कि यह पूरी तरह से स्वायत्त रूप से चल रहा है।
डॉ। डी

जबकि प्रसंस्करण शक्ति एक सीमा है यह केवल एक ही नहीं है। अभी भी हमारे पास बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण के बारे में जानने के लिए बहुत कुछ है। अपने उदाहरण लीजिए। सबसे पहले, डीप ब्लू और वाटसन जैसे एजेंटों के पास भारी मात्रा में प्रसंस्करण शक्ति है लेकिन वे सामान्य समस्याओं (यानी दुनिया की जटिलता) को संबोधित करने में अत्यधिक विशिष्ट और अक्षम हैं। दूसरी ओर आरएचईएक्स बहुत कम प्रसंस्करण शक्ति के साथ जटिल इलाके से स्वायत्त रूप से निपटने में अत्यधिक सक्षम है। यह एक उदाहरण है जिसे मैं भौतिक या यांत्रिक बुद्धिमत्ता कहना पसंद करता हूं। अधिक विस्तार के लिए डॉ। रॉल्फ फ़ाइफ़र का काम देखें।
डेमनमेकर

4
@ डीआरडी मैं यह भी तर्क दूंगा कि शतरंज एक प्राकृतिक आपदा के स्थल की तुलना में नियमों के अपेक्षाकृत छोटे सेट के साथ बहुत विवश वातावरण है।
WildCrustacean

2

दरअसल, रोबोट आपके दैनिक जीवन में मौजूद हैं। बहुत से।

ठीक वैसे ही जैसे आप उनसे उम्मीद कर रहे हैं। क्या कोई AI खुद के लिए कार्यों को परिभाषित कर सकता है, एक लक्ष्य की ओर काम कर सकता है और मनुष्यों के साथ उद्देश्यपूर्ण तरीके से बातचीत कर सकता है? नहीं, यहां तक ​​कि सबसे अच्छा एआई मौजूद है जो अभी भी यकीनन पैटर्न मान्यता से बहुत अधिक नहीं है ।

यदि आप सादृश्य को क्षमा करेंगे, तो हम जीवित मशीनों का निर्माण नहीं कर रहे हैं, जो उन्नत रोबोटिक्स से बहुत से लोग उम्मीद करते हैं।

इसके बजाय, हम एक जादू की वस्तु के बराबर वास्तविक जीवन का निर्माण कर रहे हैं । वे बहुत विशिष्ट कार्य करके या केवल हमारे लिए इस तरह के कार्य को आसान बनाकर उपयोगकर्ता (हमें) की मदद करते हैं । इनमें से कुछ रोबोट इतने पुराने और व्यापक हैं कि आप उन्हें इस तरह भी नहीं पहचान सकते हैं।

एक रोबोट को एक मशीन के रूप में शिथिल रूप से परिभाषित किया जा सकता है जो निर्णय लेने और कुछ कार्य करने के लिए अपने वातावरण को महसूस करता है। क्या हम इनमें से कुछ मशीनों के बारे में सोच सकते हैं?

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें


1

रोबोट होने के आपके पहले 2 कारण आज भी गलत हैं, आपके पोस्ट करने के 2 साल बाद।

  1. अब तक कोई एआई एल्गोरिदम नहीं हैं। वर्तमान में मौजूद कुछ स्मार्ट एक्शन-रिएक्शन परिदृश्य हैं। मैं 1997 और 2000 के बीच एक सीमेंट प्लांट में क्रेन ऑटोमेशन में काम कर रहा हूं। विभिन्न सेंसर ने सूचनाएं भेजीं कि नई सामग्री की आवश्यकता थी, इसलिए एक नया कार्य बनाया गया और शेड्यूल किया गया। बिल्कुल कोई जादू नहीं। अंत में 5 क्रेन ड्राइवरों ने अपनी नौकरी खो दी क्योंकि बहुत सारे सेंसर के साथ कुछ सॉफ्टवेयर ने ऐसा ही किया।

  2. मेरी जरूरतों के लिए अभी भी कोई उपयोगी सेंसर नहीं हैं। मुझे एक रोबोट की जरूरत है जो मेरे एपार्टमेंट को साफ करे, खासकर बाथरूम और किचन को। एक तौलिया गंदा है अगर सेंसर कहां तय करता है? अगर खिड़की या फर्श की सफाई की आवश्यकता है? मेरे बर्तन धोने और बाद में कैबिनेट में रखने के लिए रोबोट कहां है?

लोग अभी भी एक सॉफ्टवेयर के लिए इंतजार कर रहे हैं जो ट्यूरिंग टेस्ट पास करता है। जब यह सफलतापूर्वक किया जाता है, तो AI सॉफ़्टवेयर का पहला चरण बनाया गया है।


अब तक कोई एआई एल्गोरिदम नहीं है जो एक मजबूत कथन की तरह है। मैं "एआई क्या है" के दार्शनिक सवाल में नहीं जा रहा हूं, लेकिन एआई में चल रही कार्रवाई-प्रतिक्रिया की तुलना में बहुत अधिक है। बहुत सारी इंटेलिजेंस निर्णय लेने और प्रतिक्रिया से परे, एआई वास्तव में अनुकूलन एल्गोरिदम का एक विशाल शस्त्रागार है । क्या मुश्किल उन एल्गोरिदम को वास्तविक जीवन में लागू करना है, क्योंकि वास्तविक जीवन में बहुत अधिक पैरामीटर और अप्रत्याशितता है।
शहबाज

0

यह स्थिति अब बदल सकती है कि एल्डेबरन ने पेप्पर रोबोट की घोषणा लगभग यूएस $ 2000 (प्लस अभी तक अज्ञात सदस्यता के रूप में) के लिए की है।

इस वर्ष भी NAO रोबोट की कीमत में कमी की गई थी और अब यह लगभग US $ 7000 के लिए उपलब्ध है

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.