حدود 100 سال است که ربات های مکانیکی وجود دارند، اما این ربات ها محدودیت های زیادی دارند. در سال 1990، اولین بار ایده ی مشارکت ربات ها مطرح شد. این ربات ها برای کار در کنار انسان ها ساخته شدند. آنها کاربردهای بیشماری در انجام بسته بندی در انبارها، تحویل کالا و انواع نقش های کمکی دارند. امروزه به صورت فزایندهای شاهد این ربات ها در خرده فروشی ها، موزه ها، هتل ها، بیمارستان ها و حتی خانه ها هستیم. توانایی تصمیم گیری، باعث قدرتمندتر شدن ربات ها خواهد شد. به همین دلیل از هوش مصنوعی در ربات ها استفاده می شود. امروزه، شرکت ها به دنبال ربات هایی هستند که از سیستم اتوماسیون قدیمی، پیشرفته تر باشند و از عهده ی وظایف پیچیده تر برآیند. هوش مصنوعی به ربات ها کمک می کند تا در انجام کارهای گوناگون، مانند حرکت، بدون برخورد با اشیاء اطراف یا کمک به انسان ها در انجام کارهایشان، از ساخت دیوار و آجرکاری تا دستیار جراح به کار گرفته شوند.
در گذشته، محققان مدت ها در مورد چگونگی اعمال هوش مصنوعی در رباتیک فکر می کردند، اما با محدودیت های قدرت محاسباتی، داده و بودجه مواجه می شدند. بسیاری از این محدودیت ها دیگر وجود ندارند و احتمالا در حال ورود به عصر طلایی ربات ها هستیم. با استفاده از هوش مصنوعی توانایی پاسخگویی، مشارکت و تلفیق ربات ها با سیستم های دیگر افزایش می یابد.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فواید مختلفی برای ربات ها دارند، در ادامه برخی از این موارد آورده شده اند:
- بینایی کامپیوتر
هوش مصنوعی و بینایی ماشین می تواند به ربات ها کمک کند تا اشیایی که با آن مواجه می شوند را شناسایی کنند که این قابلیت باعث می شود بتوانند جزییات اشیاء را به دست آورند. همچنین در حرکت به اطراف و عدم برخورد به موانع موفق عمل کنند. حجم عظیمی از مجموعه ی داده ها برای آموزش مدل بینایی کامپیوتر به کار گرفته می شود.
- برداشتن اشیاء با کمک هوش مصنوعی
از گذشته تا کنون این مورد برای ربات ها دشوار بوده است. هوش مصنوعی موجب می شود که ربات ها بدون دخالت انسان و استفاده از هر نوع کنترل، بتوانند اشیاء را بردارند، نگه دارند یا از مکانی به مکان دیگر منتقل کنند.
- کنترل حرکت
با کمک یادگیری ماشین، استقلال ربات ها افزایش یافته و نیازشان به انسان ها برای مدیریت حرکتشان کاهش می یابد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به ربات ها کمک می کند تا دور و اطرافش را آنالیز کنند و حرکتشان را با آن تنظیم کنند.
- درک دنیای واقعی و پردازش زبان طبیعی(NLP)
برای اینکه ربات ها بتوانند به استقلال نسبی برسند، لازم است که قادر باشند تا دنیای اطرافشان را بشناسند. این درک، از طریق تشخیص با هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی حاصل می گردد. یادگیری ماشین به ربات ها این امکان را داده است تا به درک داده ها و شناسایی الگوها برسند و در صورت نیاز با توجه به این شناخت عمل کنند. همچنین NLP، ارتباط بین انسان و ربات را ممکن می سازد.
- محاسبات حسی
محاسبات حسی به ربات های پیچیده تر توانایی شناسایی، تفسیر، پردازش و شبیه سازی عواطف انسانی را می دهد. هدف این قابلیت این است که ربات ها با داشتن هوش هیجانی قادر باشند مانند انسان ها امکان مشاهده، تفسیر و بیان احساسات را داشته باشند.
- یادگیری تقویتی
یک روش یادگیری مبتنی بر بازخورد است که به ربات کمک می کند تا از محیط بیاموزد، درآن کاوش کند، کارهایی انجام دهد و به طور خودکار از تجربه و بازخوردی که از هر عمل به دست می آورد، بیاموزد. همچنین این امکان را می دهد که هنگام تبادل با محیط، بهینه رفتار کند.
