Hình ảnh trên bài đăng này là từ phòng thí nghiệm của Tiến sĩ Fernandez. Nó có liên quan đến Wikimedia từ Wikimedia Commons sắp xếp các robot mới?
Benito Fernandez là phó giáo sư Kỹ thuật cơ khí tại Đại học Texas ở Austin. Có nguồn gốc từ Venezuela, Tiến sĩ Fernandez là một chuyên gia về Trí thông minh ứng dụng, liên quan đến việc sử dụng các công nghệ khác nhau để tạo ra các thiết bị thông minh. Tôi đã nói chuyện với anh ấy vào đầu tháng 8 về những gì anh ấy gọi là robot di động tiến hóa của Hồi giáo. Đây là một vài trích đoạn trong cuộc phỏng vấn của chúng tôi. Sắp có thêm với Tiến sĩ Fernandez.
Jorge Salazar: Robot di động tiến hóa là gì?
Benito Fernandez: Ngay bây giờ những gì bạn sẽ tìm thấy robot không đồng nhất trong phòng thí nghiệm của chúng tôi. Họ không giống nhau. Chúng có thể có kích cỡ khác nhau, cảm biến khác nhau, xử lý những thứ khác nhau, kỹ năng khác nhau. Vậy nếu bạn có một nhóm robot, làm thế nào để chúng học hỏi lẫn nhau, chia sẻ thông tin, tìm hiểu về môi trường hoặc phối hợp hành động? Phần tiến hóa là hai lần. Các robot có thể tiến hóa về mặt tinh thần, vì vậy sau khi chúng trải nghiệm thế giới, chúng cấu hình lại cách chúng nhìn thế giới, hoặc về mặt vật lý, các robot có thể tự gắn lại hoặc tự cấu hình lại về mặt vật lý, do đó, một robot trong tái sinh hoặc thế hệ tiếp theo có thể nói, tôi muốn để nhanh hơn hoặc tôi muốn mạnh mẽ hơn Với một vấn đề hoặc ứng dụng cụ thể, có thể có một giải pháp tối ưu về cấu trúc robot sẽ phù hợp hơn cho vấn đề hiện tại.
JS: Bạn có thể cho tôi biết thêm về những loại robot bạn có trong phòng thí nghiệm của bạn?
BF: Chúng tôi có một số robot có kích cỡ khác nhau, chúng di chuyển trong môi trường, chúng lập bản đồ môi trường và chúng nói chuyện với nhau. Chúng tôi có ba robot phát hiện và giải giáp bom, nhưng chúng tôi cũng có một số robot có thể lập bản đồ và một số thế giới trực quan. Khi thông tin đến từ robot, một bản đồ đang được tạo ra trong thời gian thực của thế giới. Vì vậy, bạn không có ở đó, các robot ở đó. Từ các bản đồ họ tạo ra, con người có thể thấy môi trường trông như thế nào, và dựa trên thông tin đó, lên kế hoạch giải cứu hoặc một cái gì đó tương tự.
JS: Làm thế nào bạn phát triển những robot này?
BF: Những gì chúng ta làm là nhìn vào tự nhiên và xem cách tự nhiên làm việc của nó và sau đó cố gắng thiết kế một mạch hoặc phần mềm thực hiện điều đó. Chúng ta biết con người học thông qua các mạng lưới thần kinh. Vì vậy, tôi đã tạo ra một mạng lưới thần kinh nhân tạo. Bây giờ robot cũng có thể học hỏi từ những kinh nghiệm họ có.
Sau mạng lưới thần kinh, điều tiếp theo là, làm thế nào để tôi thể hiện kiến thức để một con người có thể hiểu? Bạn nói về những thứ như, nếu nó nóng, nhưng không quá nóng, hãy bật điều hòa. Vì vậy, những gì nóng, và những gì quá nóng? Đây không phải là một chính xác, là nhiệt độ hơn 82,3 độ. Nhưng đó là lý do tại sao chúng tôi truyền đạt kiến thức. Tôi sử dụng một ngôn ngữ mà rất không chính xác, về mặt toán học. Vì vậy, điều đó đã đưa tôi xuống logic mờ - đối phó với sự thiếu chính xác của ngôn ngữ này. Sau đó, tôi đã cố gắng kết hợp hai thứ lại với nhau, logic mờ như một mạng lưới thần kinh và ngược lại.
JS: Sự tiến hóa đến từ đâu?
BF: Tôi bắt đầu nhận ra một số hạn chế của các công cụ này và cuối cùng nó đã đưa tôi đến sự tiến hóa. Bộ não con người hình thành các mối liên kết trong vòng năm năm đầu tiên. Và sau đó, độ dẻo của não bị giảm nghiêm trọng. Vì vậy, tiềm năng của những gì một bộ não có thể làm được thiết lập khá nhiều sau năm hoặc sáu năm.
Vì vậy, nếu tiềm năng đó là đủ tốt để giải quyết vấn đề, thì về cơ bản bạn phải tạo ra một bộ não mới, phát triển. Vì vậy, các hệ thống mà chúng tôi xây dựng là mạng lưới thần kinh cũng phát triển. Họ phát triển từ thế hệ này sang thế hệ tiếp theo, họ phát triển khi vấn đề đòi hỏi và cuối cùng đưa ra giải pháp. Nếu chúng ta nhìn vào lịch sử, động vật và thực vật đã phát triển như thế nào do điều kiện môi trường vào thời điểm đó, điều tương tự cũng xảy ra với các hệ thống robot này.
JS: Nhưng chính xác thì robot phát triển như thế nào?
BF: Trong tám năm qua, I hève cũng đã làm việc với cái được gọi là hệ thống miễn dịch nhân tạo. Một trong những điều về mạng lưới thần kinh nói chung là bạn cần một giáo viên, ai đó sẽ nói với bạn, đây là cách bạn làm điều đó, hoặc điều này tốt hoặc điều này là xấu. Nhưng nếu bạn là một nhóm robot, hãy nói với Sao Hỏa, bạn có thể không có một giáo viên nào ở đó cả. Vì vậy, các robot phải tự tìm ra mọi thứ. Điều duy nhất mà tôi có thể nghĩ về bản chất cũng làm như vậy là hệ thống miễn dịch, nơi mà hàng triệu năm, nó vẫn còn tồn tại. Nếu họ tìm thấy vi-rút, họ tìm cách khắc phục bằng cách tạo vi-rút. Vì vậy, tôi đã xem xét cách hệ thống miễn dịch hoạt động và cố gắng xây dựng những thứ tương tự, kết hợp với sự mờ nhạt thần kinh. Về cơ bản, trong nhiều năm, tôi đã tạo ra một loạt các công cụ mà tôi đặt dưới tên thông minh được áp dụng, kết hợp tất cả những điều này lại với nhau và cố gắng giải quyết các vấn đề thực sự.