ロボットと人工知能

(へ ソニア・フォルコーニ)
05/09/22

今、人工知能(AI)についてよく耳にするようになりました。 人工知能戦略プログラム 2022-2024 (ドキュメントを見る) は、知覚、推論、相互作用、および学習を再現する一連のデジタル モデル、アルゴリズム、およびテクノロジとして定義しています。 欧州議会のポータル (リンクを参照してください) は、人工知能を次のように定義しています。 社会のデジタルトランスフォーメーションの中心的要素であり、EU の優先事項の XNUMX つ.

今日の社会やライフスタイルに完全に浸透している非常に大きな問題を引き起こす可能性のある疑いや「恐怖」が表明されることは珍しくありませんが、AIは日常生活や仕事の生活における付加価値として見られることもあれば、その性質上、多くの仕事が失われるなど、大きな変化をもたらします。 実際、さまざまな懸念の中で、私たちがよく尋ねるのは次のとおりです。 「人工知能により、機械(ロボット)は人間に取って代わりますか?」

この記事では、ロボットと AI が完全に人間に取って代わるかどうかという問題に焦点を当て、ロボットの「世界」と AI の「世界」をつなぐいくつかの側面を明らかにしようとします。

ウンベルト・エーコ (世界的に有名なエッセイストで知的なアレッサンドリア、5 年 1932 月 19 日 - ミラノ、2016 年 XNUMX 月 XNUMX 日) の言葉を引用して、技術革新から得られる利益と、このプロセスが生み出す可能性のある結果を比較すると、 「人間の仕事が徐々に機械に取って代わられる未来を予見する人々と、人間の存在を高揚させることができる重要な機能のXNUMXつを失う人々との比較.これにより、人間は自分のスキルを進化させ、最も疲れる、反復的で面白くない仕事を実行する機械のプログラミングと統合に専念することができます。」.

ロボット工学と AI の共存により、さまざまな使用分野で、最も反復的なタスクや疲れるタスクなどの特定のタスクで作業員をサポートできる機械 (ロボット) の開発を改善できます。

また、欧州議会のポータルでは、AI の日常的な使用と可能な使用の例の中で、工場でのロボットの使用もリストされており、次のように主張しています。 「AI は、ヨーロッパの製造業者がより効率的になるのに役立ちます。 ロボットを使用することで、工場をヨーロッパに戻すことができます。 さらに、人工知能を使用して販売ルートやメンテナンスを計画することもできます。」

ロボット工学の概念を明確にすることから始めましょう。これを行うには、公式の情報源に従うことが役立ちます。 オックスフォード大学の「ロボティクス研究グループ」の定義によると、 「ロボティクスとは、機械(ロボット)における知覚と行動の間の知的なつながりを研究する科学です」。

ウィキペディアの定義より 「ロボティクスは、ロボットが特定のタスクを実行し、人間の作業を自動的に再現できるようにする方法を研究および開発する分野です。 ロボティクスはエンジニアリング、より正確にはメカトロニクス (機械工学 + エレクトロニクス) の分野ですが、言語学などの人文科学的性質と生物学、生理学、心理学、エレクトロニクス、物理学などの科学的性質の両方の多くの分野からのアプローチをまとめています。 、コンピュータ サイエンス、数学、力学」.

この分野は、人間の作業をシミュレートでき、人工知能を備えたロボットなどの人工的で自律的な機械を作成したいという人間の欲求から発展しました。

ロボット工学の学際的なコンテキストでは、人工知能はコンポーネントの XNUMX つにすぎず、とりわけ最新のものです。

同時に、ロボットを一義的に定義することは決して簡単ではありません。

Treccani Encyclopedia は、ロボットを次のように定義しています。 「さまざまな状況に適応し、さまざまな基本的な活動を再現できる多用途の機械電気構造は、ある意味で、太古の人間の夢の重要かつ具体的な実現を表しています。 人間は、動きの素早さ、高い位置決め精度、および実行の再現性を必要とする、反復的で疲れる、または危険な活動の実行を彼らに移すことができます.

ロボットを構成する要素は次の XNUMX つです。

  • 移動器官(車輪、トラック、脚)などの機械システム。

  • 機械部品を動かす作動システム。

  • 環境の知覚の取得を可能にするセンサーである感覚システム。

  • 行動の実行を命じる政府システム。

「ロボット」という言葉は、プラハの近くで 1920 年に始まり、最近その誕生から XNUMX 世紀を迎えました。 この用語は、「重労働」または「強制労働」を意味する「ロボタ」という言葉に由来しています。

この用語は、チェコの作家カレル・チャペックの戯曲 RUR (Rossumのユニバーサルロボット または「ロッサムのユニバーサル ロボット」) 架空のヒューマノイド (写真) が登場し、チェコ語を思い出すロボットとして特定されました。 ロボタ.

1920 年は、科学者で作家のアイザック アシモフが生まれた年でもあり、1940 年の彼の SF 小説で英語の派生語「ロボティクス」または「ロボティクス」を思い出します。

アシモフ自身も発明者 ロボット三原則、1942 年からの一連の SF 物語で述べられた:

  1. ロボットは人間に危害を加えることはできません。

  2. ロボットは人間の命令に従わなければなりません。

  3. ロボットは、第一法則と第二法則に抵触しない限り、その存在を守らなければなりません。

(Isaac Asimov、ハンドブック オブ ロボティクス、第 56 版)

ロボット工学の XNUMX つの法則は、アシモフによって考案された、創造者に反抗せず、代わりに「仕えることができて幸せ」であるヒューマノイドの形をした架空の生き物である「ポジトロニクス ロボット」を管理するものです。

1956 年、George Devol と Joseph Engelberger は、世界初のロボット メーカーである Unimation Inc. (Universal + Automation) を設立しました。

1962 年に、最初の産業用マニピュレーター (機械アーム) として知られる ユニメート (写真)。 ロボットは、その主な目的が物体をある地点から別の地点に移動させることだったため、「プログラム可能な移動機械」と見なされていました。

ユニメート は、ニュージャージー州にあるゼネラルモーターズの生産ラインで反復作業や危険な作業を行うように設計された最初のロボットです。

1975 年から 1978 年にかけて、スタンフォード大学の機械エンジニアであるビクター シャインマンが PUMA の実現を担当しました (プログラム可能なユニバーサル操作アーム)。 短期間で、PUMA は工場や研究所で最も人気のある産業用ロボットになり、組み立てや溶接などの複雑な動作を実行できます。

1986 年、レゴ (デンマークの玩具メーカー) と MIT メディア ラボ (マサチューセッツ工科大学の研究所) は、学校に技術教育をもたらすことを目的として製品設計に協力しました (Educational Robotics)。1)。 1988 年、LEGO は最初のロボティクス キットをリリースし、生産範囲を「MINDSTORM」と名付けました。

4 年 1997 月 XNUMX 日、彼は NASA のミッションの一環として、太陽系の赤い惑星である火星に着陸しました。 マーズパスファインダーローバー・ソジャーナ、国際宇宙ステーションの史上初のロボットが軌道に投入されました。

2002 年、Honda の ASIMO は、「人間」の方法で完全に自律的に歩いたり階段を上り下りできる最初のロボットです。

2009年にロボットの子供が発表されました アイカブ、ジェノバのイタリア工科大学によって開発および構築されました。 iCub は、いわゆる研究用の完全にオープンソースのプラットフォーム (ソフトウェアとハ​​ードウェアの両方) です。 具現化認知2.

2012年に市場に登場 バクスター スタートアップの Rethink Robotics です。 Baxter はアニメーション化された顔をしており、生産ラインで人間と緊密に連携して作業することを目的としています。

2013 年から 2016 年の間、ボストン ダイナミクス3は、30 年近く前にボストン近郊で設立されたソフトウェア会社で、ヒューマノイド ロボット ATLAS を開発しています。 世界で最も先進的なものの XNUMX つであり、屋内と屋外の両方で動作し、さまざまな地形を歩き、オブジェクトを操作することができ、すべて高い安定性を備えています。

今日まで、ロボットの応用分野は、医師が一部の外科手術を遠隔操作できる外科医ロボット、買い物支援ロボット、家庭で使用され、家族の顔や表情を認識することができる家庭用およびソーシャル ロボットにまで及びます。バイオメトリック認識、農業部門で使用されるロボット、ジェミノイド ロボットまたは人間の「ツイン」ロボット、つまり、物理的な外観と動きの両方が男性に似るように構築されたロボット, そして最新のもの テスラボット (写真) 2021 年 30 月に発表され、2022 年 1,75 月 50 日に待望のプロトタイプが発表される予定のロボットで、高さ約 8 m、重さ 20 kg 強、時速約 XNUMX km で移動でき、最大 XNUMX kg の重量を運ぶことができます。 .

提示された進化経路に基づいて、今日まで、XNUMX世代のロボットが従来認識されています。

  • 第 XNUMX 世代: 実際の実行方法を制御する可能性がなく、外部環境との相互作用がないプログラマブル マシン。 これらのタイプのロボットの使用は主に産業用であり、実際、当時は商品の積み降ろし作業や材料の単純な移動に使用されていました。

  • 第 XNUMX 世代: 外部環境を認識する可能性があり、ポイントからポイントへ移動する可能性があるプログラマブル マシン。 特定のアプリケーション専用の特定のソフトウェアがあります。 そのため、ロボットが機械への積み込みなどの特定のタスクを実行することを意図している場合、溶接などの別の作業にロボットを使用することは非常に困難でした。 これを行うには、制御システムを変更する必要がありました。

  • 第 XNUMX 世代: 外部環境と相互作用する可能性があり、割り当てられたタスクを実行するための自己訓練が可能な自己プログラム可能なマシン。

  • 第 XNUMX 世代: 機械学習を通じて機能を実行し、意思決定を行うことができる自律型ロボットです。

私たちは確かに私たちがいると言うことができます 第四世代ロボット: 自律型ロボットであり、ロボットの「世界」と AI の「世界」の間のリンクを見つけるのは、この文脈にあります。 この議論では、非自律型と自律型の XNUMX 種類のロボットに焦点を当てることができます。

I 非自律型ロボット それらは、ソフトウェアによってアプリオリに制御 (プログラム) され、特定のタスクを実行するために使用されるマシンによって表されます。 それらは主に組立ラインに沿った工業生産で使用され、非常に頻繁に繰り返されるタスクを実行するために使用されます。 また、リモート コントロール システムを介して人間が直接管理することもできます。 古典的な例は、危険にさらされている場所を調査し、人間にとって潜在的に致命的な脅威を取り除くことに従事する爆弾処理ロボットによって、遠隔操作可能なドローンによって構成されています。

I 自律型ロボット 代わりに、AI を使用するのはロボットです。 彼らは、経験と相互作用を通じて学ぶ能力によって特徴付けられます。 自律型ロボットは、感覚機能と動作環境とのデータ交換を通じて自律性を獲得する能力と、収集されたデータを分析する能力を備えています。 これは、人工知能アルゴリズムを実行し、ニューラル ネットワークを使用して選択を行う一連のプロセッサによって可能になります。

ロボットの XNUMX つの構成要素の XNUMX つである感覚系は、AI やニューラル ネットワークに基づいてさまざまなカメラを搭載し、画像認識など外部から最も多様な情報を取得する自律型ロボットに広く使用されています。 .

ロボット工学における人工知能の導入は、特に次の分野で行われます。 産業用ロボット 自動化プロセスの自律性を改善および改善することを目的としています。 この文脈で話す コボット すなわち 協働ロボット.

COBOT は、強力な自律性を備えたロボットであり、配置されている環境を認識および解釈して、機械部品を別の機械部品と区別し、環境内を安全に移動できます (たとえば、他の人間と衝突することなく人間のオペレーターに部品を届けるなど)。相互作用する人々のニーズ(人工知能能力)を考慮して、どのタスクをどのように実行するかを決定し、組み立てられている機械のどのポイントをサポートするかを理解し、最終的に予期しないイベントを管理する方法を知る彼の行動の実行中。

明らかになったことから、自律型ロボットには、次のような AI の多くの領域の組み合わせが必要であると言えます。

  • 環境を検出するためのコンピューター化された視覚および音声認識。

  • il 自然言語処理 (NLP)、情報検索、および指示を処理し、潜在的なアクションの結果を予測するための不確実な推論。

  • il 感情分析 (人間の感情の表現に反応するシステム、または感情を模倣するシステム) は、人間と対話して動作します。

結論として、ロボットの世界と AI の関係について、次のことを強調できます。

  • AI とロボティクスには、人間の代わりにアクションを実行する能力が共通しています。

  • AI はロボティクスでロボットを操作するために使用され、ロボットを作動させて作動させてから非作動にします。

  • ロボティクスで使用される AI は、学際的であることがわかっている領域の一部にすぎません。

人工知能の世界は、近い将来進化する運命にあります。 現象の拡大を知ることは、準備を整え、AI に疑念を抱かせる誤った神話を払拭する方法です。

自律型ロボットと COBOT には確かに一定レベルの自律性があり、実際のサイバー攻撃につながる可能性のあるサイバー リスクを制限するためのセキュリティ エージェントが常に装備されているわけではありません。 同時に、適切なレベルの安全を確保するために、発生する可能性のあるリスクに備える方法を理解することが不可欠です。

ロボットと AI の組み合わせにおいて、すべての活動においてロボットが人間に取って代わる可能性があるという懸念は完全に不合理であると言わざるを得ません。なぜなら、多くの分野で人間の脳の計算速度をはるかに超えるコンピューターがすでに存在するにもかかわらず、これらはまだはるかに遠いためです。私たちに取って代わることができるような、人間と同等のレベルの知性から。

この点に関して、この記事の最良の結論は、アルバート アインシュタインの次の引用です。:

「コンピューターは信じられないほど速く、正確で、愚かです。

人間は信じられないほど遅く、不正確で、優秀です。

このXNUMXつが合わさって、計り知れない力が生まれます。」

1 教育用ロボット (教育ロボティクス): 学生、学習プロセスの主役、ロボットの設計、構築、プログラミング。 このようにして、ロボティクスに関連する知識の構築が行われます

2具現化認知 主に知覚、動き、感情に専念する脳領域の再活性化のおかげで、自然言語の表現を理解する「言語理解のシミュレーション理論」を定義しました。

3 軍事起源のその最初の注文は、複雑な訓練のコンピューターシミュレーション、特に地上および空母からの航空機の発射操作に関連するインタラクティブな3Dプログラムの作成に関連しています。

REFERENCES

https://assets.innovazione.gov.it/1637777289-programma-strategico-iaweb.pdf

www.europarl.europa.eu/portal/it

Cummings, ML (2014)、「Man vs. 機械か、人間+機械か?」 IEEE インテリジェント システム、29 (5)、

pp。62–69。

https://www.ai4business.it/robotica/robot-cosa-sono-come-funzionano/

https://tech4future.info/robotica-cose-come-funziona-applicazioni/

ユニメイト: https://www.youtube.com/watch?v=hxsWeVtb-JQ

アシモ: https://www.youtube.com/watch?v=sz7wdDO9mVU

アトラス: https://www.youtube.com/watch?v=opnbcus4Csk

大きい犬: https://www.youtube.com/watch?v=xqMVg5ixhd0

https://ais-lab.di.unimi.it/Teaching/Robotica_DigitalAnimation/Slide/L_0...

画像: ウェブ / YouTube / テスラ / 米空軍 / ウディ・アレンの 1973 年の映画「スリーピーヘッド」より