Microsoft Word - PR ETI W 23.2.doc

Rozwój robotyki dziś jest bardzo dynamiczny. Jaka dzięki temu może czekać nas przyszłość?

Dzięki rozwojowi uzyskano wiele pozytywnych efektów, oraz szybki rozwój gospodarki.

Jednak warto powiedzieć o innym aspekcie możliwej przyszłości. Nie jesteśmy naturą

tworzącą istoty, ale coraz bliżej nam do osiągnięcia tego.

Przed rozpoczęciem należy przypomnieć 3 prawa sformułowane prze

z Isaaca

Asimov’a w latach pięćdziesiątych:

1. Robot nie może ingerować w działanie człowieka, oprócz tych działań, które

szkodzą człowiekowi.

2. Robot musi być posłuszny rozkazom wydawanym przez człowieka, oprócz tych

rozkazów, które są sprzeczne z pierwszym prawem.

3. Robot musi chronić swoją egzystencje, oprócz tych przypadków, które są sprzeczne

z pierwszym lub drugim prawem.

Czwarte i piąte można połączyć w jedną całość, a sformułowali je Campbell i Dilow:

4. Robot musi ujawniać swoją naturę robota, w szczególności robot nie może udawać

człowieka.

1. Uścisk robota

Zespół naukowców koreańskiego Uniwersytetu w Konkuk, pod kierownictwem

profesora Chul-Goo Kanga, opracował inteligentnego robota Robo Arm-Wrestler, który może

rywalizować w męskich zawodach w siłowaniu się „na rękę”.

Robot składa się z atrapy ręki oraz wyświetlacza, jak widać na rys. 1, dzięki któremu

komunikuje się z otoczeniem. Robo Arm-Wrestler przestrzega zasad fair-play i automatycznie

dostosowuje „swoją moc” do możliwości przeciwnika. Ponadto, urządzenie analizuje

nastawienie i wolę walki konkurenta, co często wystarczy, aby pokonać „elektronicznego

zapaśnika”.

Rys. 1. Siłujący się robot

Profesor Kang przyznał, że robot został stworzony przede wszystkim z myślą o

osobach starszych, które mogłyby dzięki nowemu robotowi poprawiać swoją kondycję.

2. Robot też czuje

Naukowcy z USA zbudowali robota, który jest wyposażony w biologiczny układ

sterowania. Nie zawiera on żadnych predefiniowanych przez twórców zasad.

Badacze z Neurosciences Institute (NSI) w La Jolla, (Kalifornia) opracowali robota

„Darvin VII”. Wyglądający jak kosz na śmieci robot posiada 20000 komórek nerwowych.

Robot porusza się po podłodze usianej klockami, podnosząc i smakując je podczas

wędrówki. Nie jest to jednak zmysł smaku w ludzkim rozumieniu.

Kiedy chwyta klocek w paski, dostaje ładunek elektryczny – w zasymulowanym

mózgu przewodność jest przypisana jako dobry smak. Kiedy robot trzyma dany klocek, jest to

wiązane ze smakiem – po nabraniu doświadczenia robot nie bierze klocków o „złym smaku”

– wyjaśnił jeden z naukowców biorących udział w projekcie.

Jego poruszenia po pokoju są kierowane instynktem: interesuje się jasnymi

obiektami, mając szczególne upodobanie w próbowaniu, mając wrodzony gust do co smaków.

Darvin VII składa się z ruchomej podstawy wyposażonej w kamerę CCD aby

widział, mikrofony aby słyszał, czujniki przewodnictwa by „smakował” oraz silniki do

napędzania podstawy, głowy, oraz ramienia zakończonego chwytakiem, jak widać na rys. 2.

Twórcami są Jeffrey L. Krichmar Gerald oraz M. Edelman.

Rys. 2. „Czujący” robot

3. Mina robota

Po dwóch latach pracy, naukowcy opracowali pierwszego chińskiego

humanoidalnego robota, który naśladuje ludzką mimikę twarzy.

Robot, nazwany "Baizhixing" ("mądra gwiazda"), zadebiutował w Shenzhen,

południowej prowincji Guangdong. Pracowali nad nim naukowcy z Technologicznego

Centrum Inżynierii Robotów w Instytucie Technologicznym Harbin. Dr Bao Qingshan,

kierownik programu, uważa, że "Baizhixing" znajdzie zastosowanie głównie w edukacji

przedszkolnej.

35-centymetrowy robot wygląda jak postać z kreskówki. Ma jedyny w swoim

rodzaju nos, zmarszczki, duże uszy i złote włosy, przedstawiony na rys. 3. Gdy robot mówi,

poruszają mu się usta, zmienia wyraz twarzy. Wykonuje również ruchy głową, szyją, rękami i

nogami. Robot powstał, aby ułatwić dzieciom w wieku przedszkolnym zdobywanie

podstawowej wiedzy, przy wykorzystaniu dedykowanych stron internetowych.

Rys. 3. Robot naśladujący mimikę twarzy

„Baizhixing to połączenie technologii imitacji zwierząt i nowoczesnych metod

nauczania przedszkolnego”, powiedział Bao. „Wszystkie główne technologie zostały

opracowane niezależnie. Pod względem zaawansowania dorównują technologiom

opracowywanym za granicą”, dodał. „Posiadamy pełne intelektualne prawa patentowe”.

„Roboty wykorzystywano w edukacji już wcześniej, jednak większość z nich nie

potrafiła zmieniać wyrazu twarzy i była niechętnie akceptowana przez dzieci”, powiedział

Zhang Fenghong, badacz w dziedzinie teorii kształcenia.

Na odbywającej się imprezie SIGGRAPH 2005 firma Softimage zaprezentowała

nowe oprogramowanie „Face Robot”, które umożliwi grafikom komputerowym realizowanie

animacji twarzy przy wiernym zachowaniu mimiki i oddaniu głębi emocji.

Zastosowanie nowego oprogramowania pozwoli projektantom 3-D osiągnąć wysoki

stopień realistycznego oddania animacje twarzy w filmach realizowanych komputerowo oraz

w grach. Bazą do stworzenia pakietu Face Robot były drogie badania anatomii twarzy.

Rozwiązanie wykorzystuje nowy komputerowy model powłok skórnych twarzy, co pozwala

na odtworzenie bardzo szerokiego zakresu emocji wyrażanych za pomocą mimiki. W trakcie

projektowania animacji grafik może kontrolować takie szczegóły jak sposób układania się

zmarszczek, sposób mrużenia oczu, czy układ mięśni szyi.

Wykorzystanie w oprogramowaniu nowego modelu powłok skórnych umożliwiło

wyeliminowanie konieczności wykonywania odręcznych trójwymiarowych rysunków twarzy,

oddających poszczególne emocje. Face Robot udostępnia grafikowi określoną liczbę punktów

kontrolnych, których parametry generują różne miny animowanej twarzy.

4. Łapacz

Jeżeli roboty mają kiedyś przejąć panowanie na ziemi to powinny świetnie

opanować sztukę łapania – tak twierdzą naukowcy stojący za stworzeniem robota, który

dorównuje najlepszym łapaczom stojącym naprzeciw przemykającej piłki.

Jak twierdzą twórcy: robot łapacz, opracowany przez naukowców z Uniwersytetu

Tokijskiego w Japonii potrafi bez problemu chwycić piłkę lecącą z prędkością 300 km/h.

Oczywiście, robot przy tej czynności nigdy się nie męczy.

Akio Namiki wraz z kolegami z Uniwersytetu w Tokio zbudował robota, aby

przetestować technologię, którą przydatną w tych miejscach, gdzie szybka reakcja jest

konieczna. “Ręka robota, która działa w świecie rzeczywistym jest coraz bardziej potrzebna”

- mówi Namaki - „Sądzimy, że pomysł bardzo szybkich ruchów ze sprzężeniem zwrotnym w

czasie rzeczywistym będzie coraz ważniejszą kwestią w robotyce”.

Aby łapać nadlatujące przedmioty robot nie potrzebuje specjalnej rękawiczki.

Przypomina pojedynczy metalowy pazur z trzema palcami, jak widać na rys. 4. Macierz od 32

do 48 oddzielnych fotodetektorów znajduje się w jego dłoni. Śledzą one trajektorię szybko

poruszającej się piłki, a szereg specjalistycznych obwodów przetwarzania obrazu praktycznie

natychmiast rozpoznaje ruch piłki. Zbliżanie się piłki włącza trzy palce robota do akcji.

Serwomotory wbudowane w każdy staw działają w trybie turbo i pozwalają zmienić

położenie o 180 stopni krócej niż w 1/10 sekundy. To pozwala urządzeniu pochwycić piłkę

zanim uderzy w dłoń robota.

Rys. 4. „Łapacz”

System nie jest obecnie wystarczająco sprawny, by złapać prawdziwą piłkę do

baseballa. Był poddany testom z miękką piłką. W innych testach dowiódł swej biegłości w

chwytaniu przedmiotów o różnych kształtach włączając w to cylindry.

5. Chodzące roboty

Naukowcy opracowali trzy roboty, które chodzą w bardzo podobny sposób do ludzi,

przedstawione są na rys. 5. Androidy pokazano ostatnio na dorocznym spotkaniu American

Association for the Advancement of Science w Waszyngtonie. Są one niezwykle wydajne –

zużywają tyle samo energii, ile zużywa człowiek podczas spaceru.

Rys. 5. Chodzące roboty

Pomysł na nowatorski projekt został zaczerpnięty z prostych zabawek, które są

wytwarzane od wieków: siła grawitacji pozwala im poruszać się w dół na terenie o

niewielkim nachyleniu bez konieczności używania napędu. Zespoły uczelni Massachusetts

Institute of Technology (M.I.T.), Cornell University oraz Delft University of Technology z

Holandii wykorzystały do budowy robotów fenomen, znany jako dynamika pasywna. Aby

umożliwić androidom poruszanie się po płaskim terenie, naukowcy wmontowali do nich

napędy, które mogą dostarczać energię wtedy, gdy nie można wykorzystać grawitacji. Robot

z Cornell zużywa prawie dokładnie tyle samo energii na jednostkę wagi i odległości, ile

zużywa człowiek. Dla przykładu, Asimo - dobrze znany robot wyprodukowany przez Hondę,

zużywa 10 razy więcej energii niż człowiek.

„W innych robotach silniki pracują na przekór sobie”, zauważył Andy Ruina z

Cornell. Możliwości eksploracyjne nowych robotów są wciąż ograniczone, dla przykładu

roboty nie potrafią wchodzić po schodach. Jednak robot z M.I.T potrafi dostosowywać sposób

chodzenia do zmieniającego się typu terenu. „Jest to pierwszy chodzący robot, który

wykorzystuje program do nauki”, powiedział projektant Russ Tedrake, „jest to również

pierwszy robot, który może się uczyć chodzić bez wykorzystywania informacji wbudowanych

w kontroler”.

A utorzy robotów sugerują, że ich praca może również dostarczyć przydatne

informacje dla projektantów protez wyposażonych w napędy, przeznaczonych dla ludzi po

amputacji stóp.

6. Kontrola komputera za pomocą myśli

Zespół amerykańskich naukowców opracował metodę kontrolowania komputera za

pomocą fal mózgowych. Czwórkę ochotników poddano eksperymentowi, polegającemu na

kontrolowaniu komputerowego znacznika, za pośrednictwem 64 elektrod umieszczonych w

specjalnym nakryciu głowy.

Dwójka ochotników była częściowo sparaliżowana i poruszała się na wózkach

inwalidzkich.

"Wyniki badań pokazują, że ludzie mogą nauczyć się szybko i dokładnie

kontrolować ruchy kursora w dwóch płaszczyznach, za pomocą fal mózgowych

przekazywanych do komputera" - twierdzą Jonathan Wolpaw i Dennis McFarlane, badacze z

zespołu utworzonego przy Departamencie Zdrowia stanu Nowy Jork oraz Stanowego

Uniwersytetu w Albany.

Czwórkę badanych posadzono przed dużym ekranem, zakładając im jedynie na

głowy specjalne kaski. Podczas pracy mózgu są emitowane elektryczne sygnały, odczytywane

przez czujniki umieszczone w nakryciu głowy. Zapis fal mózgowych jest następnie

"tłumaczony" na sygnały dla komputera.

Taka aktywność mózgu nie wymaga użycia nerwów, ani mięśni, co jest szczególnie

ważne w przypadku osób sparaliżowanych.

"Najważniejszy wniosek jaki płynie z tych badań, pozwala przypuszczać, że metoda

sterowania urządzeniami za pomocą myśli, mogłaby znaleźć zastosowanie do sterowania

ramieniem robota przy operacjach chirurgiczny, do kierowania wózkiem inwalidzkim

wyposażonym w silnik, albo w neurologii" - twierdzi jeden z naukowców.

Przypadek czterech badanych ochotników pokazuje też, że z każą kolejną próbą,

badanym szło lepiej kontrolowanie aktywności własnego mózgu. Zwrócono jednak uwagę, że

dwójka ochotników, która była częściowo sparaliżowana, sprawiała się lepiej od dwójki

całkowicie zdrowej. Zdaniem naukowców, ich mózgi albo lepiej adaptowały się do nowych

okoliczności, albo też ochotnicy mieli lepszą motywację.

7. Urządzenie do sterowania ludźmi

Japońska firma Nippon Telegraph and Telephone (NTT) ujawniła szczegóły prac

nad ogólnodostępną wersją galwanicznego układu sterującego ludźmi. Urządzenie ma

wykorzystywać ładunki elektryczne odpowiednio zmieniające nasze zachowanie.

Specjalny zestaw słuchawkowy posiada dwie elektrody, które podłącza się

badanemu za uszami, jak widać na rys. 6. Wysyłają one kolejno niskie impulsy elektryczne -

od lewej do prawej bądź od prawej do lewej strony głowy, w zależności co chce zrobić osoba

sterująca człowiekiem. Urządzenie doprowadza do zamieszania w układzie równowagi, co

uniemożliwia badanemu kontrolowanie własnego ciała. Tak zdezorientowanym układem da

się sterować zmieniając odpowiednio częstotliwości podawane za pomocą elektrod. Możemy

więc zmusić człowieka, który idzie, aby skręcił w stronę, która sobie wybierzemy.

Rys. 6. Urządzenie do sterowania ludźmi

Na zmianach ruchów się jednak nie kończy. Podłączenie bowiem większej ilości

eletrod w innych miejscach może zmieniać nie tylko nasze fizyczne zachowanie.

8. Nauka

To co ewolucji zajęło miliony lat prób i błędów, czyli latanie, uskrzydlony robot

opanował w kilka godzin wykorzystując te same zasady ewolucyjne. Naukowcy z

Uniwersytetu Technicznego z Gothenburgu w Szwecji zbudowali uskrzydlonego robota,

który mógłby się nauczyć latać bez pomocy człowieka, bez żadnych wcześniej

zaprogramowanych wiadomości czym jest poruszanie skrzydłami i jak powinien to

wykonywać.

Na początku robot drży i szarpie nieregularnie ale potem stopniowo nabiera płynne

ruchy, pozwalające osiągnąć wysokość. Początkowo robot oszukiwał, stojąc na końcach

skrzydeł, co było dla niego najprostszym skrótem.

Po trzech godzinach robot porzucił te metody znajdując bardziej efektywne techniki

poruszania skrzydłami, gdzie skrzydła krążyły w osi 90 stopni, opadały rozpostarte a

podnosiły się złożone.

Robot posiada metrowej długości skrzydła z drewna balsa pokrytego plastikową

powierzchnią. Wyposażony jest w małe silniki pozwalające mu poruszać skrzydłami do

przodu i tyłu, w górę w dół i obracać w każdym kierunku. Komputer dostarczał instrukcji do

robota w prędkości 20- stu na minutę.

Robot osiągnął optimum gdyż dalsze poszukiwania zwiększające efektywność latania

stwarzały z kolei problemy przy startowaniu. Wyniki badań sugerują, że w kwestii latania

ewolucja nie może zrobić już nic więcej.

Naukowcy zbudowali unikatową, “żyjącą” sztuczną rękę, która znacznie poprawi

komunikację pomiędzy człowiekiem a maszyną oraz utoruje drogę nowoczesnym

urządzeniom protetycznym, przedstawiona jest na rys. 7.

Rys. 7. „Żyjąca” ręka

Alois Knoll z Uniwersytetu Technicznego w Monachium powiedział, że w ostatniej

dekadzie dokonał się olbrzymi postęp w projektowaniu i implementacji różnych typów

platform dla robotyki. Jednakże ich zdolności do „uczenia się” jak rozwiązywać nawet

najprostsze problemy są nadal bardzo ograniczone.

Knoll opracował nową metodę rozwiązującą ten problem, polegająca na naśladowaniu

nauczyciela. Nauczyciel „pokazuje” urządzeniu jak rozwiązuje dany problem, następnie

urządzenie to stara się rozwiązać samodzielnie to zadanie, wykorzystując elementy i

własności sobie dostępne. „Uczący się” robot naśladuje ruchy nauczyciela i adaptuje je

według własnych możliwości, tak, aby został osiągnięty taki sam efekt końcowy.

Algorytm nauki został opracowany przez naukowców jako część projektu ArteSImit

ufundowanego przez Future and Emerging Technologies. Jego celem było zbadanie

mechanizmów funkcjonalnych i neurofizjologicznych przez naśladowanie, a zwłaszcza

poznanie struktur neurofizjologicznych ruchów kciuka i palców człowieka i małp, oraz

opracowanie dynamicznego modelu komputerowego służącego do nauki przez naśladowanie.

System wyposażony jest w system wizyjny z kamerą, przez którą maszyna „widzi” i

rozpoznaje ruchy nauczyciela. Ruchy te są porównywane z wcześniej zdefiniowanymi

akcjami (przechowywanymi w pamięci) – w ten sposób urządzenie wybiera właściwy

schemat działania, który pozwoli osiągnąć zamierzony efekt, np. właściwą sekwencję ruchów

ramienia, ręki i palców. System wizyjny jest bardzo nowoczesny i innowacyjny: precyzyjnie

rozpoznaje on układ palców, wykorzystując do tego tylko jedną kamerę, a wszystko to dzięki

specjalnemu, unikatowemu algorytmowi który obejmuje m.in. układ nadążnego śledzenia

ruchu obiektu.

Badanie innowacyjnej technologii sterowania i uczenia sztucznych wytworów będzie

kontynuowane, ale już pod innym projektem, zwanym JAST, który będzie korzystał z

doświadczeń osiągniętych podczas trwania projektu ArteSImit.

Inne potencjalne zastosowania odkryć projektu ArteSImit są niezliczone. Mogą to być

aplikacje kontrolne i pomiarowe stosowane w medycynie podczas operacji chirurgicznych lub

do specjalnych zadań, jak np. wykrywanie i śledzenie ruchów człowieka znajdującego się

tłumie ludzi. Ta ostatnia metoda mogłaby być bardzo użyteczna w systemach bezpieczeństwa

i ochrony.

Wiemy, że im lepsze algorytmy i większa ilość danych, tym maszyna może lepiej

udawać człowieka. Klasycznym przykładem takiego podejścia jest superkomputer Deep Blue,

stworzony po to tylko, by wygrać w szachy z arcymistrzem, Garrym Kasparov’em.

Osiągnięty w końcu sukces poprzedzony został jednak wieloletnią, tytaniczną wręcz pracą

polegającą na wprowadzeniu do pamięci komputera niezliczonej liczby partii szachowych

rozegranych przez wielu mistrzów i arcymistrzów. Tak powstałą bazę danych wyposażono w

odpowiednie algorytmy i zamknięto w superwydajnej maszynie liczącej. Jej przewaga nad

człowiekiem polegała na tym, że jednej sekundzie mogła obliczyć miliardy możliwych

kombinacji i wybrać tą, która charakteryzowała się największym prawdopodobieństwem

sukcesu, podczas gdy Kasparov w tym czasie analizował jedynie od kilku do kilkunastu

gałęzi. Ich zmaganie przedstawione jest na rys. 8.

Rys. 8. Zmagania Kasparova z Deep Blue

Kolejnym przykładem algorytmicznego podejścia do sztucznej inteligencji są

programy typu ELIZA i ALICE, próbujące udawać ludzkiego rozmówcę. ELIZA napisana już

w 1966 roku przez Josepha Weizenbauma, analizuje otrzymane w zdaniach wzorce, a

następnie buduje pytania przez przestawienie oraz podmianę słów kluczowych. Pomimo

swojej prostoty, obecnie program jest już na tyle sprawny w konwersacji, że wielu

rozmówców łapie się na emocjonalnym traktowaniu ELIZY. Jeszcze większą bazą słów i

znacznie lepszymi, heurystycznymi modelami matematycznymi pochwalić się może ALICE,

stworzona w 1995 roku przez hackera, Richarda Wallece’a. ALICE (Artificial Linguistic

Internet Computer Entity) jest projektem Open Source, dzięki czemu już około 300

programistów i kilka tysięcy woluntariuszy ciągle pracuje nad rozszerzaniem oraz

udoskonalaniem zarówno bazy danych jak i zastosowanych algorytmów. Działania te coraz

bardziej zbliżają ALICE to pozytywnego przejścia sławnego już testu Turinga, polegającego

na takim generowaniu odpowiedzi, by siedzący po drugiej stronie terminalu egzaminator był

przekonany, że rozmawia z człowiekiem.

9. Hakerobot

Paul Holman i Eric Johanson, członkowie Shmoo Group (stowarzyszenia

skupiającego specjalistów od zabezpieczeń), stworzyli pierwszego na świecie robota - hakera.

Ich dzieło waży około 20 kilo i porusza się na dużych kołach, pozwalających mu osiągnąć

prędkość szybkiego marszu.

Zaprezentowany po raz pierwszy na hakerskim konwencie DefCon w Las Vegas

twór wykrywa i diagnozuje luki w zabezpieczeniach, związane z działaniem sieci

bezprzewodowych.

Standard Wi-Fi staje się niezwykle popularny nie tylko w USA, ale na całym

świecie, jednak z korzystaniem z niego, zwłaszcza w przypadku dużych sieci korporacyjnych,

wiąże się spore ryzyko. Jak wyjaśnia Holman, talenty hakerobota pozwalają na wykorzystanie

go dla celów szpiegostwa politycznego lub korporacyjnego, z drugiej strony jednak robot

może stanowić znakomite narzędzie do oceny bezpieczeństwa sieci.

10. Programowanie

Obecne komputery potrafią tworzyć programy rozwiązujące złożone problemy lepiej

niż analogiczne programy napisane przez człowieka. Dwaj naukowcy z Uniwersytetu

Teksańskiego - Uli Grasemann and Risto Miikkulainen donieśli, że np. algorytm programu

wygenerowanego przez komputer, służący do poprawiania jakości zdjęć odcisków palców jest

lepszy niż ten, jaki jest w posiadaniu FBI, a napisany przez człowieka.

Algorytm to program komputerowy zaprojektowany do usystematyzowanego

rozwiązywania problemu. Algorytmy kompresji zdjęć zmniejszają ilość miejsca na dysku,

jakie zajmuje zdjęcie, ale jednocześnie nie mogą pozwolić na większe starty jakości. Mniejsza

ilość bajtów oznacza więcej wolnego miejsca na dysku i szybszy transfer pliku, przykładowo

format JPG jest najczęściej używanym rodzajem skompresowanego zdjęcia.

FBI jest posiadaniu blisko 50 mln kompletów odcisków palców pobranych od

kryminalistów. Każdego dnia lista ta wydłuża się o kolejne 5000 sztuk, dlatego bardzo istotna

jest kompresja plików. Poza tym robione są 50 000 – 60 000 cyfrowych zdjęć odcisków

palców, z czego połowa dotyczy zwykłych spraw urzędowych, a druga połowa działalności

przestępczej.

„Algorytmy genetyczne” są tworzone, gdy komputery szacują i ulepszają

„populację” możliwych rozwiązań dla danego problemu. Program ewoluuje poprzez

„utrzymywanie przy życiu” dobrych rozwiązań oraz „uśmiercanie” złych rozwiązań. Z

czasem pojedyncze rozwiązania w populacji stają coraz lepsze, w ten sposób tworząc

rozwiązanie możliwie najlepsze. Metoda ta używa terminologii zaczerpniętej z biologii, taki

jak np. pokolenie, dziedziczenie, mutacja, określające poszczególne stadia rozwoju rozwiązań

problemu – stąd też nazwa „algorytm genetyczny”. Efekt tworzenia kolejnych generacji

można zobaczyć na rys. 9.

Rys. 9. Efekt kolejnych generacji

Program używany do kompresji zdjęć z odciskami palców – zdjęć które mogą

zadecydować o winie lub niewinności człowieka – nie mogą być zniekształcone ani słabej

jakości. FBI przy współpracy z innymi firmami stworzyło program kompresji zdjęć odcisków

palców (WSQ), uważany obecnie za standard na całym świecie. WSQ powstał na początku lat

90 – zmniejsza rozmiar pliku do 1/15 pierwotnej wielkości. Dla porównania format JPG

stanowi 1/5 pierwotnej wielkości pliku (bez start jakości).

Grasemann i Miikkulainen wprowadzili do komputera podstawowe instrukcje

potrzebne do wykonania kompresji obrazu i czekali na nowe „pokolenia” rozwiązań. Po 50

pokoleniu komputer wygenerował program przewyższający możliwościami oprogramowanie

FBI. Grassemann podkreślił fakt, iż istnieją również narzędzia do kompresji zdjęć stworzone

przez człowieka, które są lepsze niż WSQ, ale program wygenerowany przy użyciu algorytmu

genetycznego ma unikatową metodę rozwiązywania zadania.

Podsumowując Grassemann powiedział że algorytmy genetyczne stwarzają

niesłychane możliwości w wielu dziedzinach nauki i życia, przy tym jest to fascynujące i

ironiczne zarazem, że komputer potrafi zrobić coś lepiej niż „armia” naukowców. Dwaj

naukowcy zostali nagrodzeni za swoje osiągnięcie.

11. Inteligencja roju

Inteligencja roju to bardzo obiecująca gałąź sztucznej inteligencji. Jej podstawową

zasadą jest współpraca pomiędzy dużą liczbą małych, nieskomplikowanych jednostek - taki

system może poradzić sobie z problemami zbyt trudnymi dla jednej, bardzo nawet silnej

jednostki obliczeniowej.

Eric Bonabeau wspomina, że gdy we wczesnych latach 90. zainteresował się

mrówkami, był pracownikiem France Telecom. - Zafascynowało mnie, że mrówki znajdują

najkrótszą drogę, a wciąż żadna z nich tej drogi nie zna. I stworzyłem wirtualne mrówki do

znajdowania najkrótszej drogi w sieci telekomunikacyjnej. Te wirtualne mrówki to były

krótkie programy komputerowe, które zostawiały informacje na węzłach sieci. System działał

cudownie - opowiada Bonabeau dziennikarzowi "O´Reilly Network".

Armia amerykańska dała zlecenie w 2003 r. dla I-Robot stworzenie batalionu

złożonego ze stu dwudziestu robotów. Oddział ten wykonywać ma skomplikowane zadania w

sposób naśladujący społeczne zachowania owadów.

Batalionowi robotów, które zbuduje firma I-Robot, powierzyć będzie można takie

misje, jak poszukiwanie i rozbrajanie min lub ratownictwo. Oprogramowanie dla sztucznych

żołnierzy napiszą informatycy z firmy Icosystems, która specjalizuje się w naśladowaniu

mechanizmów występujących w przyrodzie.

NASA opracowała technologię stosowania grupy bezzałogowych, zrobotyzowanych

urządzeń latających, takich jak te stosowane podczas misji w Iraku, do monitorowania szybko

przemieszczających się pożarów lasów. Urządzenia te będą się przemieszczać w analogiczny

sposób jak stado ptaków.

NASA od dawna zajmowała się bezzałogowymi, niedużymi samolotami, ale

innowacją było zastosowanie specjalnego oprogramowania które umożliwia robotom

zasymulować lot podobny do lotu stada ptaków.

Podczas pokazów swojego wynalazku, naukowcy z NASA „wypuszczali” 3 do 4

małych samolotów bezzałogowych, które unosiły się na wysokość ok. 0,5 km stóp i

przekazywały obraz wideo w czasie rzeczywistym. Czas pracy latających robotów wynosi

minimum 8 godzin.

Obecne oprogramowanie pozwala grupie robotów latać blisko siebie w „stadzie” i

jednocześnie omijać przeszkody. Cały lot odbywa się bezkolizyjnie.

Obecnie trwają dalsze prace mające na celu udoskonalenie własności latających

robotów, chodzi między innymi o zmniejszenie ich gabarytów, wydłużenie czasu pracy,

możliwość pracy w nocy, itd.

10 europejskich uniwersytetów rozpoczęło projekt budowy roju kilkuset

mikrorobotów (każdy o wielkości kilku milimetrów) zdolnych do wzajemnego

porozumiewania się za pomocą podczerwieni lub fal radiowych.

Roboty te będą elektronicznymi mikroukładami poruszającymi się na sześciu lub

ośmiu nogach. Energię będą czerpać z baterii słonecznych. Metody komunikacji będą oparte

na sposobach porozumiewania się owadów.

Potencjalne zastosowania dla tych niewielkich urządzeń to obszary eksploracyjne

zbyt niebezpieczne dla człowieka.

Projekt prowadzony na 10 europejskich uniwersytetach, nazwany I-SWARM

(Intelligent Small World Autonomous Robots for Micro-manipulation) koordynowany będzie

przez Jorga Seyfrieda z uniwersytetu w niemieckim Karlsruhe. Ma kosztować 4,4 milinów

euro, pierwsze roboty mają być gotowe w połowie 2006 roku.

12. Pierwszy bojowy egzoszkielet

Japońska firma zajmująca się maszynami i robotami - Sakakibara-Kikai

zaprezentowała prototyp pierwszego Mechwarrior'a nazwanego Land Walker.

Ta futurystyczna maszyna, której cena wynosi 36 mln jenów [ok. 345.000$] ma

3.40m wysokości, waży 1000 kg, rozwija prędkość 1.5 km/h. Można go zobaczyć na

poniższych rysunkach.

Rys. 10. Mechwarrior

Rys. 11. Mechwarrior

Na razie bardziej szczegółowe informacje nie zostały ujawnione.

13. Podsumowanie

Człowiek w odróżnieniu od tradycyjnego komputera nie jest zamknięty w pętli

przeliczeniowej algorytmu i może myśleć kreatywnie oraz działać w zupełnie

niekonwencjonalny sposób. I tym właśnie charakteryzować się musi sztuczna inteligencja. By

jednak ten cel osiągnąć, naukowcy poszukują całkowicie nowych, niealgorytmicznych

sposobów. Jednym z nich jest budowa sztucznych sieci neuronowych. Te, choć są tworem

człowieka, działaniem przypominają i naśladują strukturę nerwową potrafiącą odbierać i

odpowiednio interpretować zewnętrzne sygnały. Rozwiązanie to bazuje na równoległym

przetwarzaniu danych, a sama sieć zbudowana jest z wielu wzajemnie połączonych

„neuronów” - dokładnie tak, jak w ludzkim mózgu. Tak stworzone systemy zdolne są do

uogólniania posiadanej wiedzy i tworzenia nowej, podczas gdy rozwiązania bazujące na

algorytmach mogą tylko w liniowy sposób interpolować posiadane dane. By więc tradycyjny

system stworzył wiarygodną prognozę, musimy najpierw dostarczyć mu możliwie dokładnie

wszystkie dane wyjściowe i stworzyć odpowiedni algorytm. W przypadku sieci neuronowej,

wystarczy raz nauczyć ją określonego zachowania/działania, by ta sama w przyszłości,

bazując nawet na niepełnych danych, trafnie przewidziała nadchodzące zdarzenie. Zwalnia

nas to nie tylko z pracochłonnego i żmudnego budowania przeogromnych baz danych, ale

także pozwala maszynie na wyjście poza początkowo wyuczone zachowania. Pozwala na

ewolucję, na samodzielne poszukiwanie najlepszego rozwiązania.

Co więcej, sieci neuronowe w odróżnieniu od tradycyjnych, logarytmicznych

rozwiązań wcale nie wymagają ogromnej mocy obliczeniowej. Wysoka wydajność z

pewnością jednak pomoże. Szacuje się, że pojemność ludzkiego mózgu wynosi 10^15 bitów.

Mniej więcej taka sama jest też jego moc obliczeniowa (1 petaflops). I choć jak na razie

nawet najwydajniejszy superkomputer pochwalić się może wydajnością zaledwie na poziomie

0,137 petaflops, to za 20-30 lat nawet nasze domowe komputery będą już przewyższać nas

mocą obliczeniową (porównywanie obecnych, linearnych komputerów z ludzkim mózgiem

jest jednak czysto abstrakcyjne. Ludzka pamięć pozwala nam w równoległy sposób

jednocześnie uaktywniać tysiące reprezentacji złożonych sytuacji i ocenić, które z nich są

najbardziej w konkretnej sytuacji przydatne). Powstałe na bazie takich maszyn sieci

neuronowe, może będą więc w stanie, gdy damy im odpowiednio dużo czasu na rozwój

(ewolucje), przeobrazić powstałe zalążki sztucznej inteligencji w twór o możliwościach

przewyższających nasze. Oczywiście, by ten proces przyspieszyć, trzeba będzie taką sieć

podłączyć do odpowiednio dużej bazy danych. A może nawet wystarczy wpiąć ją do

Internetu. I tutaj kończy się nauka, a zaczyna fantastyka.

Chyba nikt nie ma wątpliwości, że rozwój sztucznych sieci neuronowych prędzej czy

później doprowadzi do stworzenia kreatywnej maszyny zdolnej nie tylko udawać ludzkie

zachowania, ale naprawę tworzyć nowe, zupełnie tak jak człowiek. Takie komputery same

będą mogły i zapewne zaczną projektować swoje kolejne generacje. Zaczną się rozwijać i

ewoluować beż ludzkiego udziału, a tylko pod cichym nadzorem. Powstałe wtedy sieci

neuronowe wielokrotnie przekraczać będą możliwości ludzkiego mózgu, a tym samym będą

w stanie znaleźć rozwiązania, które człowiekowi do głowy by nie przyszły. Ludzki mózg jest

niesłychanie skomplikowaną maszynerią. Taka też będzie jednak i siec neuronowa

przyszłości. Podstawowa różnica polegać będzie na tym, że człowiek posiada świadomość

tego, że istnieje. Ale wcale nie jest powiedziane, że i maszyna na odpowiednim etapie

rozwoju nie uzyska świadomości. A wtedy, posiadając większe możliwości obliczeniowe, z

punktu widzenia ewolucji po prostu przewyższy człowieka. Jej inteligencja i związana z nią

świadomość będzie jednak inna gatunkowo. Maszyna bowiem rozwijać się będzie bez udziału

naszych 5 zmysłów. Ale gdyby tak, taką neuronową sieć zamknąć w obudowie

humanoidalnego robota, wyposażonego w kamery stereo, mikrofony, czujniki dotyku, smaku

i powonienia? Jak by wtedy rozwinęła się taka sztuczna inteligencja? I najważniejsze, na

jakim etapie i czy w ogóle pojawią się u niej emocje? Jeśli te są bowiem tylko efektem

ewolucji i odpowiednio złożonej struktury ludzkiego mózgu, to nic nie stoi na przeszkodzie,

by i inteligentna maszyna kiedyś się emocji „dorobiła”. A emocje to także pragnienie

wolności.

Powstaje jednak pytanie, czy inteligentna i świadoma maszyna nie dojdzie do

wniosku, że sama może stanowić o swoim istnieniu i nie musi słuchać rozkazów ludzi?

Patrząc na zachowanie człowieka w biblijnym Raju, możemy mieć pewne uzasadnione

wątpliwości co do bezwzględnej posłuszności stworzonej przez nas, sztucznej inteligencji.

Zrodzona spontanicznie, czy w też warunkach laboratoryjnych sztuczna inteligencja

prędzej czy później powstanie i pewnie, na drodze ewolucji kiedyś przejmie od człowieka

pałeczkę dalszego rozwoju inteligencji na ziemi.

Mimo powolnego wypierania i wyprzedzania człowieka przez roboty, na razie nie

mamy się czym przejmować gdyż,

mrówka, choć pod względem mocy obliczeniowej

przegrywa ze zwykłym zegarkiem elektronicznym, dysponuje inteligencją nieosiągalną dla

urządzeń takich nawet jak Deep Blue.