Roboty wykorzystują sztuczną inteligencję w sposób podobny do tego , w jaki ludzie używają mózgu, aby poruszać się po pokoju bez uderzania twarzą w krzesło. Opierają się na czujnikach, oprogramowaniu i algorytmach, aby zrozumieć, co się dzieje, zdecydować, co jest ważne i podjąć działanie – często pod presją czasu i w oparciu o chaotyczne, rzeczywiste dane.
Poniżej znajduje się przegląd tego, w jaki sposób sztuczna inteligencja wpływa na efektywność działania robotów.
Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:
🔗 Kiedy roboty Elona Muska zagrażają miejscom pracy
Co mogłyby robić roboty Tesli i jakie role mogłyby się zmienić.
🔗 Czym jest humanoidalny robot AI
Dowiedz się, w jaki sposób roboty humanoidalne postrzegają, poruszają się i wykonują polecenia.
🔗 Jakie zawody zastąpi sztuczna inteligencja?
Role najbardziej narażone na automatyzację i umiejętności, które pozostają cenne.
🔗 Praca w branży sztucznej inteligencji i przyszłe kariery
Dzisiejsze ścieżki kariery w dziedzinie sztucznej inteligencji i w jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia trendy zatrudnienia.
Jak roboty wykorzystują sztuczną inteligencję? Szybki model mentalny
Większość robotów wyposażonych w sztuczną inteligencję działa w następujący sposób:
-
Sense 👀: Kamery, mikrofony, LiDAR, czujniki siły, enkodery kół itp.
-
Zrozum 🧠: Wykrywaj obiekty, oceniaj położenie, rozpoznaj sytuacje, przewiduj ruch.
-
Plan 🗺️: Wybierz cele, oblicz bezpieczne ścieżki, zaplanuj zadania.
-
Działanie 🦾: Generuj polecenia ruchowe, chwyt, toczenie, równowaga, unikanie przeszkód.
-
Dowiedz się 🔁: Jak poprawić percepcję lub zachowanie na podstawie danych (czasami online, często offline).
Duża część robotycznej „sztucznej inteligencji” to tak naprawdę zbiór współpracujących ze sobą elementów – percepcji , oceny stanu , planowania i kontroli – które wspólnie składają się na autonomię.
Jedna praktyczna rzeczywistość „w terenie”: trudność zazwyczaj polega nie na tym, żeby robot zrobił coś raz w czystej wersji demonstracyjnej, ale na tym, żeby niezawodnie , gdy zmienia się oświetlenie, koła się ślizgają, podłoga jest błyszcząca, półki się przesuwają, a ludzie chodzą jak nieprzewidywalni NPC-e.
Co sprawia, że mózg robota jest dobry pod względem sztucznej inteligencji?
Solidny robot ze sztuczną inteligencją powinien być nie tylko inteligentny, ale także niezawodny w nieprzewidywalnych, rzeczywistych warunkach.
Do ważnych cech należą:
-
Wydajność w czasie rzeczywistym ⏱️ (terminowość ma znaczenie przy podejmowaniu decyzji)
-
Odporność na chaotyczne dane (blask, szum, bałagan, rozmycie ruchu)
-
Łagodne tryby awarii 🧯 (zwolnij, zatrzymaj się bezpiecznie, poproś o pomoc)
-
Dobre umiejętności a priori + dobra nauka (fizyka + ograniczenia + uczenie maszynowe – nie tylko „wibracje”)
-
Mierzalna jakość percepcji 📏 (wiedza, kiedy czujniki/modele ulegają degradacji)
Najlepsze roboty to często nie te, które potrafią wykonać efektowną sztuczkę raz, lecz te, które potrafią bez problemu wykonywać nudne zadania, dzień w dzień.
Tabela porównawcza popularnych bloków konstrukcyjnych sztucznej inteligencji robotów
| Element/narzędzie AI | Dla kogo to jest | Cenowo w porządku | Dlaczego to działa |
|---|---|---|---|
| Wizja komputerowa (wykrywanie obiektów, segmentacja) 👁️ | Roboty mobilne, ramiona, drony | Średni | Konwertuje dane wizualne na użyteczne dane, takie jak identyfikacja obiektu |
| SLAM (mapowanie + lokalizacja) 🗺️ | Roboty, które się poruszają | Średnio-wysoki | Tworzy mapę, śledząc jednocześnie położenie robota, co jest kluczowe dla nawigacji [1] |
| Planowanie trasy + omijanie przeszkód 🚧 | Roboty dostawcze, roboty AMR w magazynach | Średni | Oblicza bezpieczne trasy i dostosowuje się do przeszkód w czasie rzeczywistym |
| Sterowanie klasyczne (PID, sterowanie oparte na modelu) 🎛️ | Wszystko z silnikami | Niski | Zapewnia stabilny i przewidywalny ruch |
| Uczenie się przez wzmacnianie (RL) 🎮 | Złożone umiejętności, manipulacja, lokomocja | Wysoki | Uczy się poprzez politykę prób i błędów napędzaną nagrodami [3] |
| Mowa i język (ASR, intencja, LLM) 🗣️ | Asystenci, roboty usługowe | Średnio-wysoki | Umożliwia interakcję z ludźmi za pomocą języka naturalnego |
| Wykrywanie anomalii i monitorowanie 🚨 | Fabryki, opieka zdrowotna, obszary krytyczne dla bezpieczeństwa | Średni | Wykrywa nietypowe wzorce zanim staną się kosztowne lub niebezpieczne |
| Fuzja czujników (filtry Kalmana, fuzja poznana) 🧩 | Nawigacja, drony, stosy autonomii | Średni | Łączy zaszumione źródła danych w celu uzyskania dokładniejszych szacunków [1] |
Percepcja: Jak roboty przekształcają surowe dane z czujników w znaczenie
Percepcja to proces, w którym roboty przekształcają strumienie danych z czujników w coś, z czego faktycznie mogą skorzystać:
-
Kamery → rozpoznawanie obiektów, szacowanie pozy, rozumienie sceny
-
LiDAR → odległość + geometria przeszkód
-
Kamery głębi → Struktura 3D i wolna przestrzeń
-
Mikrofony → sygnały mowy i dźwięku
-
Czujniki siły/momentu obrotowego → bezpieczniejszy chwyt i współpraca
-
Czujniki dotykowe → wykrywanie poślizgu, zdarzenia kontaktowe
Roboty polegają na sztucznej inteligencji, aby odpowiadać na pytania takie jak:
-
„Jakie obiekty znajdują się przede mną?”
-
„To człowiek czy manekin?”
-
Gdzie jest klamka?
-
„Czy coś się do mnie zbliża?”
Subtelny, ale ważny szczegół: systemy percepcji powinny idealnie dawać sygnał niepewności (lub wskaźnika pewności), a nie tylko odpowiedź tak/nie, ponieważ dalsze planowanie i decyzje dotyczące bezpieczeństwa zależą od tego, jak pewny jest robot.
Lokalizacja i mapowanie: Wiedza o swojej lokalizacji bez paniki
Robot musi wiedzieć, gdzie się znajduje, aby prawidłowo funkcjonować. Często odbywa się to za pomocą SLAM (jednoczesnej lokalizacji i mapowania) : tworzenia mapy z jednoczesnym szacowaniem pozycji robota. W klasycznych formułach SLAM jest traktowany jako problem estymacji probabilistycznej, z powszechnymi rodzinami obejmującymi podejścia oparte na EKF i filtrach cząsteczkowych. [1]
Robot zazwyczaj łączy w sobie:
-
Odometria kół (podstawowe śledzenie)
-
Dopasowanie skanu LiDAR lub punktów orientacyjnych wizualnych
-
IMU (obrót/przyspieszenie)
-
GPS (na zewnątrz, z ograniczeniami)
Roboty nie zawsze mogą być idealnie zlokalizowane, dlatego dobre stosy zachowują się jak dorośli: śledzą niepewność, wykrywają odchylenie i wracają do bezpieczniejszego zachowania, gdy poczucie pewności spada.
Planowanie i podejmowanie decyzji: wybór dalszych działań
Gdy robot ma już funkcjonalny obraz świata, musi zdecydować, co zrobić. Planowanie często przebiega dwuwarstwowo:
-
Planowanie lokalne (szybkie refleksy) ⚡
Unikaj przeszkód, zwalniaj w pobliżu ludzi, jedź pasami ruchu/korytarzami. -
Globalne planowanie (szerszy obraz) 🧭
Wybieraj miejsca docelowe, omijaj zablokowane obszary, planuj zadania.
W praktyce robot zamienia „Myślę, że widzę wolną ścieżkę” na konkretne polecenia ruchu, które nie zahaczą o róg półki ani nie wkroczą w przestrzeń osobistą człowieka.
Kontrola: przekształcanie planów w płynny ruch
Systemy sterowania przekształcają zaplanowane działania w rzeczywisty ruch, radząc sobie jednocześnie z uciążliwymi problemami ze świata rzeczywistego, takimi jak:
-
Tarcie
-
Zmiany ładunku
-
Powaga
-
Opóźnienia i luz silnika
Do powszechnie stosowanych narzędzi zalicza się regulator PID , sterowanie oparte na modelach , sterowanie predykcyjne oparte na modelach i kinematykę odwrotną dla ramion – czyli matematykę, która zamienia zasadę „umieść chwytak w tym miejscu ” na ruchy stawów. [2]
Przydatny sposób myślenia:
planowanie wybiera ścieżkę.
Kontrola sprawia, że robot faktycznie nią podąża, nie chwiejąc się, nie przekraczając jej ani nie wibrując jak wózek sklepowy naładowany kofeiną.
Nauka: Jak roboty się doskonalą, zamiast być nieustannie przeprogramowywane
Roboty mogą się doskonalić poprzez uczenie się na podstawie danych, zamiast konieczności ręcznego dostrajania po każdej zmianie otoczenia.
Kluczowe podejścia do nauki obejmują:
-
Uczenie nadzorowane 📚: Ucz się na przykładach z etykietami (np. „to jest paleta”).
-
Uczenie się pod nadzorem własnym 🔍: Uczenie się struktury z surowych danych (np. przewidywanie przyszłych ramek).
-
Uczenie przez wzmacnianie 🎯: Uczenie się działań poprzez maksymalizację sygnałów nagrody w czasie (często w kontekście agentów, środowisk i zwrotów). [3]
Gdzie RL błyszczy: nauka złożonych zachowań, w których ręczne projektowanie kontrolera jest uciążliwe.
Gdzie RL robi się pikantnie: wydajność danych, bezpieczeństwo podczas eksploracji i luki między symulacją a rzeczywistością.
Interakcja człowiek-robot: sztuczna inteligencja, która pomaga robotom współpracować z ludźmi
Dla robotów w domach i miejscach pracy interakcja ma znaczenie. Sztuczna inteligencja umożliwia:
-
Rozpoznawanie mowy (dźwięk → słowa)
-
Wykrywanie intencji (słowa → znaczenie)
-
Rozumienie gestów (wskazywanie, mowa ciała)
Brzmi to prosto, dopóki tego nie przekażesz: ludzie są niespójni, akcenty są różne, w pomieszczeniach jest głośno, a „tam” nie jest żadnym punktem odniesienia.
Zaufanie, bezpieczeństwo i „nie bądź przerażający”: mniej zabawna, ale istotna część
Roboty są systemami sztucznej inteligencji, które pociągają za sobą fizyczne konsekwencje , dlatego kwestia zaufania i bezpieczeństwa nie może być traktowana drugorzędnie.
Praktyczne rusztowania bezpieczeństwa często obejmują:
-
Monitorowanie zaufania/niepewności
-
Zachowania konserwatywne, gdy percepcja ulega pogorszeniu
-
Rejestrowanie działań na potrzeby debugowania i audytów
-
Jasne granice tego, co robot może zrobić
Przydatnym sposobem ujęcia tego na wysokim poziomie jest zarządzanie ryzykiem: rządzenie, mapowanie ryzyka, jego mierzenie i zarządzanie nim w całym cyklu życia – zgodnie ze sposobem, w jaki NIST szerzej strukturyzuje zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją. [4]
Trend „dużego modelu”: roboty wykorzystujące modele fundamentowe
Modele fundamentalne kierują się w stronę bardziej ogólnego zachowania robotów, zwłaszcza gdy język, wizja i działanie są modelowane razem.
Jednym z przykładów kierunków są wizja-język-działanie (VLA) , w których system jest uczony łączenia tego, co widzi, z tym, co mu się każe zrobić, i z tym, jakie działania powinien podjąć. RT-2 to często cytowany przykład tego stylu podejścia. [5]
Ekscytująca część: większa elastyczność, zrozumienie na wyższym poziomie.
Weryfikacja rzeczywistości: niezawodność w świecie fizycznym wciąż wymaga zabezpieczeń – klasyczne szacowanie, ograniczenia bezpieczeństwa i kontrola zachowawcza nie znikają tylko dlatego, że robot potrafi „mądrze mówić”.
Uwagi końcowe
więc roboty wykorzystują sztuczną inteligencję? Roboty wykorzystują sztuczną inteligencję do postrzegania , szacowania stanu (gdzie jestem?) , planowania i kontrolowania – a czasem do uczenia się na podstawie danych, aby się doskonalić. Sztuczna inteligencja umożliwia robotom radzenie sobie ze złożonością dynamicznych środowisk, ale sukces zależy od niezawodnych, mierzalnych systemów, które stawiają bezpieczeństwo na pierwszym miejscu.
Odniesienia
[1] Durrant-Whyte i Bailey -
Jednoczesna lokalizacja i mapowanie (SLAM): Część I Podstawowe algorytmy (PDF) [2] Lynch i Park -
Nowoczesna robotyka: mechanika, planowanie i sterowanie (wersja robocza PDF) [3] Sutton i Barto -
Uczenie przez wzmacnianie: wprowadzenie (wersja robocza 2. wydania PDF) [4] NIST -
Ramy zarządzania ryzykiem sztucznej inteligencji (AI RMF 1.0) (PDF) [5] Brohan i in. - RT-2: Modele wizji-języka-działania przenoszą wiedzę internetową do sterowania robotami (arXiv)