O fato é que, quanto mais eu procuro, menos encontro robôs autônomos (reais) em uso. Os robôs associados são todos brinquedos com funcionalidade inútil limitada. Sempre que há um desastre natural, você não vê robôs operacionais de busca e resgate nas notícias. Até robôs militares em serviço são todos máquinas controladas remotamente. Eles não são máquinas inteligentes. Os braços robóticos industriais são máquinas determinísticas. Os únicos robôs com alguns níveis de funcionalidade autônoma são os robôs de limpeza, os robôs de operações de armazém e os robôs agrícolas.
Por outro lado, hoje:
- os algoritmos de inteligência artificial são muito bons na tomada de decisões
- as tecnologias de detecção são muito sofisticadas
- as tecnologias de comunicação são muito rápidas
- nós podemos fabricar peças baratas
- as pessoas são extremamente experientes em gadgets
Então, por que não existe um robô real no dia a dia? Nenhum investimento no domínio? Ainda não tem mercado? Não há conhecimento suficiente no domínio? Falta uma tecnologia? Qualquer ideia?
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Respostas:
Antes de tudo, nem tudo é tão perfeito quanto você pensa. Muitos algoritmos (inclusive a IA) funcionam bem em teoria, mas na prática existem muitos
if
eventos imprevistos. Isso acontece com tanta frequência que seu algoritmo funciona perfeitamente em simulação e, uma vez que você o carrega em um robô, ele não pode ir direto em um corredor simples.Além disso, acredito que há duas razões principais:
Portanto, acredito que, embora não estejamos muito longe de ter amigos-robô, ainda é muito cedo para isso.
Apenas para dar exemplos do mundo real:
O robô Nao , projetado para ser um companheiro (da Wikipedia), mas na verdade usado principalmente para jogos de futebol, custa cerca de 16000 $ :
(fonte: about-robots.com )
O robô Enon , construído para ser um assistente pessoal, custa cerca de 60000 $ :
O humanóide iCub custa 200000 $ :
(fonte: physorg.com )
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Um importante fator limitante para robôs autônomos é a inteligência. Embora a IA tenha feito grandes progressos, geralmente não foi capaz de lidar com a complexidade do mundo. Uma solução comum para esse problema foi restringir robôs autônomos a versões muito simplificadas do mundo.
O Roomba é um bom exemplo. Ele lida com a complexidade do mundo executando essencialmente combinações de padrões simples (espirais, linhas retas, etc.), onde as transições entre padrões são uma função da presença e do tempo dos obstáculos. Isso tem seus benefícios. Por exemplo, o Roomba precisa apenas de uma mão cheia de sensores de impacto e infravermelho para perceber seu mundo, o que, por sua vez, limita a quantidade de potência de processamento necessária.
A exceção no momento são veículos autônomos. Isto vem predominantemente dos grandes investimentos que os militares vêm fazendo ao longo dos anos. Não apenas em veículos aéreos não tripulados (UAVs), mas também em veículos terrestres. Exemplos amplamente conhecidos desses investimentos incluem o DARPA Grand Challenge e o DARPA Urban Challenge . Felizmente, muitas das técnicas desenvolvidas para esses veículos são mais geralmente aplicáveis. Por exemplo, as técnicas de planejamento de movimento são geralmente aplicáveis a robôs com outros métodos de locomoção.
Outros tipos de robôs autônomos estão no horizonte por causa de investimentos semelhantes. Por exemplo, a DARPA anunciou recentemente um vencedor do desafio das mãos da DARPA e está promovendo ativamente um concurso para bípedes . Da mesma forma, empresas como a Boston Dynamics fizeram muito para promover robôs autônomos. É claro que alguém poderia objetar que seus robôs (por exemplo, BigDog e Cheetah ) são apenas semi-autônomos, mas essa objeção falha em reconhecer o quanto de autonomia ainda está envolvida.
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Na verdade, os robôs existem em sua vida diária. Muitos deles.
Só que não é como você espera. Uma IA pode definir tarefas para si mesma, trabalhar em direção a uma meta e interagir de propósito com os seres humanos? Não. Mesmo a melhor IA que existe ainda é indiscutivelmente não muito mais do que reconhecimento de padrões .
Se você perdoa a analogia, não estamos construindo (e não devíamos estar construindo) máquinas vivas, o que muitas pessoas esperam da robótica avançada.
Em vez disso, estamos construindo um equivalente na vida real de um item mágico . Eles ajudam o usuário (nós) executando uma tarefa muito específica ou simplesmente facilitando essa tarefa para nós . Alguns desses robôs são tão antigos e difundidos que você nem os reconhece como tal.
Um robô pode ser definido livremente como uma máquina que detecta seu ambiente para tomar decisões e executar alguma tarefa. Podemos pensar em algumas dessas máquinas?
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Seus dois primeiros motivos para ter um robô ainda estão errados hoje, ou seja, 2 anos depois que você postou.
Até o momento, não existem algoritmos de IA. O que existe atualmente são cenários de ação-reação inteligentes. Estive trabalhando na automatização de guindastes em uma fábrica de cimento entre 1997 e 2000. Vários sensores enviaram notificações de que novo material era necessário, para que uma nova tarefa fosse criada e programada. Absolutamente nenhuma mágica nisso. No final, cinco motoristas de guindaste perderam o emprego porque alguns softwares com muitos sensores fizeram o mesmo.
Para minhas necessidades, ainda não há sensores utilizáveis. Eu preciso de um robô que limpe meu apartamento, especialmente o banheiro e a cozinha. Onde está o sensor que decide se uma toalha está suja? Se a janela ou o piso precisar de limpeza? Onde está o robô para lavar a louça e depois colocá-lo no armário?
As pessoas ainda estão esperando por um software que passe no teste de Turing. Quando isso é feito com sucesso, o primeiro passo para o software de IA foi feito.
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Essa situação pode mudar agora que a Aldebaran anunciou o robô Pepper por aproximadamente US $ 2000 (mais uma assinatura ainda não divulgada).
Também neste ano, o robô NAO foi reduzido em preço e agora está disponível por aproximadamente US $ 7000
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