Industriële Robots Stijgen: Voortschrijdend Naar Ph.D.-niveau Intelligentie

De groeiende kracht van computers gecombineerd met vooruitgang in AI maken de snel-lerende virtuele werknemer een realiteit.

Kunnen industriële robots leren denken en handelen als menselijke operators?

Er is geen vraag dat er elk jaar meer en meer industriële robots op productievloeren overstroomen, groeiend met een clip van 12% per jaar, volgens de International Federation of Robotics. Dit roept een meer betekenisvolle rol voor machines op, en zoals een recent rapport van BBC observeert, "de proliferatie van robot-collega's heeft psychologen, roboticisten en managers in diverse velden gedwongen om te verkennen wat een succesvolle robot-mens-samenwerking uitmaakt, en wat deze relaties doet misgaan."

Zie ook: Auto-industrie Drijft De Slimme Fabrieken Beweging

Misschien kunnen robots profiteren van levenslang leren, net zoals mensen. Deze onderwerpen werden recentelijk aangesproken door Fredrik Bruhn, CEO van Unibap AB, die rapporteert dat zijn bedrijf actief is geweest in het ontwikkelen van intelligente robots die in staat zijn te leren en toenemende hoeveelheden kennis op te nemen naarmate de tijd vordert. Dit omvat "virtuele operators waar we robots trainen om dezelfde kennis en begrip te hebben als een mens," legde hij uit in een discussie met CXOTalk's Michael Krigsman. "Wanneer we onze systemen in slimme fabrieken plaatsen, zijn ze eigenlijk een hoge school ingenieur geleerd om te weten wat assemblage, slijpen, boren, of coating-kwaliteitscontrole is. Dan, wanneer ze binnen de fabriek werken, leren ze. Na ongeveer zes maanden tot een jaar, heb je een master-niveau. Ongeveer een jaar en een half later, heb je een Ph.D.-niveau."

De groeiende kracht van computers, gecombineerd met vooruitgang in AI, maken deze snel-lerende virtuele werknemer een realiteit, legt Bruhn uit. "We zijn in staat om de kracht van diepe neurale netwerken te benutten, wat de manier werkelijk verandert waarop je AI in praktische toepassingen kunt doen," zegt hij. "Er is significante vooruitgang geweest de afgelopen vijf jaar op algoritmes die ons toestaan om, veel sneller, systemen te trainen samen met mensen en, in bepaalde gevallen, de mens uit de lus te halen."

Het "leren" deel van robotische intelligentie komt met machine learning, legt Bruhn uit. Terwijl traditionele robotica gebaseerd is op vaste geprogrammeerde paden, genereren hoog-intelligente robots hun eigen code. "Gegeven de operationele modules die we het systeem hebben geleerd, kun je een CAD-sequentie direct naar een operatie nemen," zegt hij. "Zolang iemand die CAD-tekeningen heeft gemaakt, en die assemblage-sequentie gecreëerd, zal het systeem het zelf uitvinden. De daadwerkelijke code die de robot runt, wordt gereasoneerd."

Het zal waarschijnlijk enige tijd duren voordat robots — zelfs die voorzien van Ph.D.'s — de hogere cognitieve werk van mensen kunnen overnemen. "Mensen, en bij grote, zijn nog steeds slimmer dan robots," stelt het BBC-rapport. "Robots kunnen specifieke taken sneller en efficiënter doen dan mensen, maar geen machine kan nog de varieté van gecoördineerde fysieke en cognitieve capaciteiten repliceren die mensen bezitten."

Mijn advies aan de robots: blijf in school.