Apa alasan untuk tidak memiliki robot otonom dalam aktivitas kita sehari-hari?


12

Faktanya adalah bahwa semakin saya mencari semakin sedikit saya menemukan robot otonom (nyata) yang digunakan. Robot pendamping semua mainan dengan fungsi tidak berguna terbatas. Setiap kali ada bencana alam, Anda tidak melihat robot pencarian dan penyelamatan operasional dalam berita. Bahkan robot militer yang beroperasi semuanya adalah mesin yang dikendalikan dari jarak jauh. Mereka bukan mesin yang cerdas. Lengan robot industri adalah mesin deterministik. Satu-satunya robot dengan beberapa tingkat fungsi otonom adalah bot pembersih, bot operasi gudang, dan robot pertanian.

Di sisi lain, hari ini:

  • algoritma kecerdasan buatan sangat baik dalam membuat keputusan
  • teknologi penginderaannya sangat canggih
  • teknologi komunikasi sangat cepat
  • kami dapat memproduksi komponen murah
  • orang-orang sangat memahami gadget

Jadi, mengapa tidak ada robot sungguhan dalam kehidupan kita sehari-hari? Tidak ada investasi di domain? Belum punya pasar? Tidak cukup pengetahuan di domain? Teknologi yang hilang? Ada ide?


robot pencarian dan penyelamatan dikerahkan di pusat perdagangan dunia lebih dari satu dekade lalu. Tampaknya itu adalah penyebaran kehidupan nyata pertama dan, tergantung pada siapa Anda bertanya, robot berperforma buruk atau cukup baik, tetapi sebagian besar robot penyelamat dioperasikan dengan jarak jauh, jadi mereka bukan contoh yang benar-benar berlaku untuk pertanyaan Anda
ThomasH

Di samping catatan, kakak saya bekerja untuk Komatsu untuk waktu yang lama. Mereka menawarkan sistem penambangan terbuka otomatis. Banyak pelanggan potensial tidak tertarik karena mereka harus 'melawan serikat' untuk membawa mereka ke tempat kerja. Itu juga dianggap sebagai 'tidak ada pertunjukan' untuk setiap tambang yang juga memiliki orang-orang yang bekerja, karena faktor keamanan. Beberapa waktu yang lalu saya dengar, bahwa mereka telah berhasil memasukkan sistem ke satu atau dua tambang yang baru mulai, tetapi meragukannya karena kurangnya bukti.
Andrew Thompson

1
Pertanyaan ini tampaknya di luar topik karena melibatkan berspekulasi pada keadaan industri dan tidak menyelesaikan masalah praktis dalam robotika.
Ian

1
... algoritma kecerdasan buatan sangat baik dalam membuat keputusan - "Bagus" tidak cukup. Apakah Anda ingin mobil AI membuat Anda tetap hidup hanya 72,3% dari waktu ??? Dalam aplikasi robot AI yang paling didambakan, orang-orang mengharapkan otonomi mengeksekusi dengan SEMPURNA di dunia di mana kondisi operasi yang kacau secara stokastik adalah norma. "Algoritma" terbaik hanya bekerja di lingkungan terbatas (yaitu ideal). Tidak ada perangkat lunak AI tujuan umum yang dapat memungkinkan robot untuk "menangani semuanya dan apa saja".
Paul

Jawaban:


9

Pertama-tama, semuanya tidak sesempurna yang Anda pikirkan. Banyak algoritma (termasuk AI) bekerja dengan baik dalam teori, tetapi dalam praktiknya ada terlalu banyak ifperistiwa yang tidak terduga. Itu terjadi sangat sering sehingga algoritma Anda berfungsi sempurna dalam simulasi dan begitu Anda memuatnya dalam robot, itu bahkan tidak bisa langsung di lorong sederhana.

Selain itu, saya percaya ada dua alasan utama:

  1. Robot itu mahal . Anda mungkin memiliki beberapa bagian yang murah, tetapi sebenarnya, robot itu mahal. Di lab saya, kami mengambil bagian dalam membuat kulit robot, dan hanya itu, untuk robot seukuran manusia tidak murah sama sekali. Ini murah untuk robot industri, tapi saya ragu Anda ingin membayar ribuan dolar / euro untuk robot yang tidak berguna.
  2. Robot tidak aman . Setidaknya belum. Jika robot penyedot debu kecil mengenai kaki Anda, itu tidak akan banyak sakit. Tetapi jika robot humanoid menghancurkan tangan Anda selama berjabat tangan, yah, tidak ada yang suka bertanggung jawab untuk itu. Perhatikan bahwa kekurangan algoritma (misalnya pemrosesan data sensor, ekstraksi fitur, dan penalaran) adalah alasan utama kurangnya keamanan ini.

Jadi saya percaya, meskipun kita tidak terlalu jauh dari memiliki teman robot di antara kita, itu masih terlalu dini untuk itu.

Hanya untuk memberi Anda contoh dari dunia nyata:

The Nao robot , yang dirancang untuk menjadi pendamping (dari Wikipedia) tetapi sebenarnya sebagian besar digunakan untuk pertandingan sepak bola, biaya sekitar 16.000 $ :


(sumber: about-robots.com )

The Enon robot , dibangun untuk menjadi asisten pribadi, biaya sekitar 60.000 $ :

The iCub humanoid biaya 200.000 $ :


(sumber: physorg.com )


Analisis yang bagus Shahbaz, maka, kita dapat menyimpulkan bahwa masalah utama adalah keamanan. Hanya ada 20 iCubs yang dibangun. Jelas, produksi massal dapat mengurangi biaya secara dramatis. Selain itu, ada metode pengurangan biaya lainnya juga. Adapun masalah keamanan, salah satu cara bisa menggunakan solusi luar angkasa seperti memiliki redundansi untuk mengatasi kegagalan. Bagaimana dengan kurangnya kepercayaan? Saya pikir banyak orang tidak nyaman dengan penyedot debu berkeliaran di sekitar rumah. itu adalah mesin yang terjangkau untuk konsumen rata-rata.
Dr D

@ drd, saya tidak tahu pasti (saya tidak punya referensi), tetapi semua ini memiliki beberapa efek yang menyebabkan perilaku yang kita lihat. Produksi massal dapat mengurangi biaya, tetapi perakitan robot bukanlah tugas yang mudah (dan karenanya tidak mudah untuk diproduksi massal). Redundansi akan di sisi lain meningkatkan biaya. Oh dan jangan lupa konsumsi daya. Alasan psikologis juga pasti berperan, walaupun sekali lagi, saya tidak bisa mengatakannya dengan pasti. Saya percaya, saat ini robot di rumah akan dilihat sebagai mainan super mahal untuk orang dewasa, dan tidak ada banyak pasar untuk itu!
Shahbaz

8

Faktor pembatas utama robot otonom adalah kecerdasan. Sementara AI telah membuat langkah besar, ia umumnya tidak mampu menangani kompleksitas dunia. Solusi umum masalah ini adalah membatasi robot otonom untuk versi dunia yang sangat disederhanakan.

Roomba adalah contoh yang bagus. Ini berurusan dengan kompleksitas dunia dengan dasarnya melakukan kombinasi pola-pola sederhana (spiral, garis lurus, dll) di mana transisi antara pola adalah fungsi dari kehadiran dan waktu hambatan. Ini memiliki manfaatnya. Misalnya Roomba hanya membutuhkan tangan penuh sensor benjolan dan IR untuk memahami dunianya yang pada gilirannya membatasi jumlah daya pemrosesan yang diperlukan.

Pengecualian saat ini adalah kendaraan otonom. Ini terutama berasal dari investasi besar yang telah dilakukan militer selama bertahun-tahun. Tidak hanya di Kendaraan Udara Tak Berawak (UAV) tetapi juga kendaraan darat. Contoh-contoh investasi yang sudah dikenal luas ini meliputi DARPA Grand Challenge dan DARPA Urban Challenge . Untungnya banyak teknik yang dikembangkan untuk kendaraan ini yang lebih umum berlaku. Misalnya teknik perencanaan gerak biasanya berlaku untuk robot dengan metode penggerak lainnya.

Jenis lain dari robot otonom ada di cakrawala karena investasi serupa. Misalnya DARPA baru-baru ini mengumumkan pemenang dari tantangan tangan DARPA dan secara aktif mempromosikan kontes untuk para biped . Demikian pula perusahaan seperti Boston Dynamics telah melakukan banyak hal untuk memajukan robot otonom. Tentu saja orang mungkin keberatan bahwa robot mereka (misalnya BigDog dan Cheetah ) hanya semi-otonom tetapi keberatan seperti itu gagal mengenali seberapa banyak otonomi yang masih terlibat.


Terima kasih atas jawaban DaemonMaker, kecerdasan buatan memenangkan pertandingan catur melawan Garry Kasparov. Bisakah kita menyimpulkan bahwa kita terbatas dalam memproses daya pada mesin seluler, bukan kecerdasan sebenarnya? Tapi, RHex dari Boston Dynamics dapat berjalan selama 6 jam dan videonya mencengangkan. Padahal, saya tidak yakin apakah itu berjalan sepenuhnya secara mandiri.
Dr D

Sementara kekuatan pemrosesan adalah batasan, itu bukan satu-satunya. Kami masih harus banyak belajar tentang membangun sistem cerdas. Ambil contoh Anda. Pertama, agen seperti Deep Blue dan Watson memiliki kekuatan pemrosesan dalam jumlah besar tetapi mereka sangat terspesialisasi dan tidak mampu menangani masalah umum (yaitu kompleksitas dunia). Di sisi lain, RHex sangat mampu menangani medan yang kompleks dengan daya pemrosesan yang sangat sedikit. Ini adalah contoh dari apa yang saya suka sebut kecerdasan fisik atau mekanik. Lihat karya Dr. Rolf Pfeifer untuk lebih detail.
DaemonMaker

4
@DrD Saya juga berpendapat bahwa catur adalah lingkungan yang sangat terbatas dengan seperangkat aturan yang relatif kecil dibandingkan dengan lokasi bencana alam.
WildCrustacean

2

Sebenarnya, robot memang ada dalam kehidupan sehari-hari Anda. Banyak dari mereka.

Tidak seperti yang Anda harapkan dari mereka. Dapatkah AI mendefinisikan tugas untuk dirinya sendiri, bekerja menuju tujuan, dan berinteraksi dengan manusia dengan tujuan? Tidak. Bahkan AI terbaik yang ada masih bisa dibilang tidak lebih dari Pengenalan Pola .

Jika Anda akan memaafkan analogi, kami tidak (dan seharusnya tidak) membangun mesin hidup yang adalah apa yang banyak orang harapkan dari robotika canggih.

Alih-alih, kami sedang membangun benda ajaib yang setara dengan kehidupan nyata . Mereka membantu pengguna (kami) dengan melakukan tugas yang sangat spesifik , atau hanya membuat tugas seperti itu lebih mudah bagi kami . Beberapa robot ini sangat tua dan luas sehingga Anda bahkan tidak mengenalinya.

Robot dapat secara longgar didefinisikan sebagai mesin yang merasakan lingkungannya untuk membuat keputusan dan melakukan beberapa tugas. Bisakah kita memikirkan beberapa mesin ini?

masukkan deskripsi gambar di sini

masukkan deskripsi gambar di sini

masukkan deskripsi gambar di sini

masukkan deskripsi gambar di sini

masukkan deskripsi gambar di sini

masukkan deskripsi gambar di sini


1

2 alasan pertama Anda untuk memiliki robot masih salah hari ini, yaitu 2 tahun setelah Anda memposting.

  1. Sejauh ini tidak ada algoritma AI. Apa yang ada saat ini adalah skenario aksi-reaksi yang cerdas. Saya telah bekerja dalam otomatisasi derek di pabrik semen antara tahun 1997 dan 2000. Berbagai sensor mengirim pemberitahuan bahwa bahan baru diperlukan, sehingga tugas baru dibuat dan dijadwalkan. Sama sekali tidak ada sihir di dalamnya. Pada akhirnya 5 driver crane kehilangan pekerjaan mereka karena beberapa perangkat lunak dengan banyak sensor melakukan hal yang sama.

  2. Untuk kebutuhan saya, masih belum ada sensor yang bisa digunakan. Saya membutuhkan robot yang membersihkan apartemen saya, terutama kamar mandi dan dapur. Di mana sensor yang memutuskan apakah handuk kotor? Jika jendela atau lantai perlu dibersihkan? Di mana robot untuk mencuci piring saya dan menempatkannya ke dalam lemari sesudahnya?

Orang-orang masih menunggu perangkat lunak yang lulus tes Turing. Ketika itu berhasil dilakukan, langkah pertama untuk perangkat lunak AI telah dibuat.


Tidak ada algoritma AI sejauh ini merupakan pernyataan yang kuat. Saya tidak akan membahas pertanyaan filosofis "apa itu AI", tetapi ada lebih banyak daripada aksi-reaksi yang terjadi dalam AI. Banyak intelijen yang berhubungan dengan pengambilan keputusan, dan di luar reaksi, AI sebenarnya memiliki banyak sekali algoritma optimasi . Yang sulit adalah menerapkan algoritma tersebut ke kehidupan nyata, karena kehidupan nyata memiliki terlalu banyak parameter dan ketidakpastian.
Shahbaz

0

Situasi ini dapat berubah sekarang karena Aldebaran telah mengumumkan robot Pepper untuk sekitar US $ 2000 (ditambah langganan yang belum diungkapkan).

Juga tahun ini robot NAO dikurangi harganya dan sekarang tersedia dengan harga sekitar US $ 7000

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.