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.