Robotik und Künstliche Intelligenz

ROBOTIK UND KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
ROBOTIK
Die Robotik ist ein Konzept des öffentlichen Bereichs. Die Mehrheit der Menschen hat eine Vorstellung davon, was Robotik ist, kennt ihre Anwendungen und das Potenzial, das sie hat; Jedoch, Sie kennen nicht den Ursprung des Wortes Roboter, noch haben sie Gedanken über den Ursprung der nützlichen Anwendungen der Robotik als Wissenschaft.
Die Robotik, wie wir sie heute kennen, hat ihre Ursprünge vor Tausenden von Jahren. Wir werden uns auf durch die Geschichte dokumentierte Fakten stützen, und beginnen damit klarzustellen, dass früher Roboter unter dem Namen Automaten bekannt waren, und die Robotik nicht als Wissenschaft anerkannt war, mehr noch, das Wort Roboter entstand lange nach den Ursprüngen der Automaten.
Von Anfang der Zeit an, hat der Mensch den Wunsch gehegt, künstliches Leben zu erschaffen. Er hat sich bemüht, künstlichen Wesen Leben einzuhauchen, die ihn in seiner Behausung begleiten, Wesen, die ihre wiederholenden Aufgaben ausführen, schwere, für einen Menschen schwer auszuführende Aufgaben. Nach einigen Autoren, wie J. J. C. Sensible und Jasia Reichardt, betrachten, dass der erste Automat in der gesamten Geschichte Adam war, der von Gott erschaffen wurde. Daraus folgt, Adam und Eva sind die ersten intelligenten Automaten, die erschaffen wurden, und Gott war es, der sie programmierte und ihnen die ersten Anweisungen gab, die sie befolgen sollten. In der griechischen Mythologie kann man verschiedene Berichte über die Schaffung von künstlichem Leben finden, zum Beispiel, Prometheus erschuf den ersten Mann und die erste Frau aus Ton und belebte sie mit dem Feuer der Himmel. Auf diese Weise erkennen wir, dass die Menschheit von Anfang an die Obsession hatte, künstliches Leben zu erschaffen. Muchos han sido los intentos por lograrlo.
Los hombres creaban autómatas como un pasatiempo, eran creados con el fin de entretener a su dueño. Los materiales que se utilizaban se encontraban al alcance de todo el mundo, das ist, utilizaban maderas resistentes, metales como el cobre y cualquier otro material moldeable, das ist, que no necesitara requiriera de algún tipo de transformación para poder ser utilizado en la creación de los autómatas.
Estos primeros autómatas utilizaban, hauptsächlich, la fuerza bruta para poder realizar sus movimientos. A las primeras maquinas herramientas que ayudaron al hombrea facilitarle su trabajo no se les daba el nombre de autómata, sino más bien se les reconocía como artefactos simples maquinas
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Künstliche Intelligenz begann als Ergebnis der Forschung in kognitiver Psychologie und mathematischer Logik. Sie konzentrierte sich auf die Erklärung der psychologischen Arbeit und den Aufbau von Problemlösungsalgorithmen für allgemeine Zwecke. Standpunkt, der Abstraktion und Allgemeinheit begünstigt.
Künstliche Intelligenz ist eine Kombination aus Informatikwissenschaft, Physiologie und Philosophie, so normal und umfassend wie das, es vereint mehrere Bereiche (Robotik, Expertensysteme, zum Beispiel), alle diese haben gemeinsam die Schaffung von Maschinen, die “denken können”.
Die Idee, eine Maschine zu bauen, die Aufgaben ausführen kann, die als Anforderungen menschlicher Intelligenz wahrgenommen werden, ist attraktiv. Zu den Aufgaben, die aus dieser Perspektive untersucht wurden, gehören Spiele, Übersetzung von Sprachen, Sprachverständnis, Fehlerdiagnose, Robotik, Bereitstellung von Expertenberatung in verschiedenen Themenbereichen.
So werden Datenbankverwaltungssysteme immer raffinierter, die Datenstruktur und die Entwicklung von Einfügealgorithmen, Löschung und Lokalisierung von Daten, sowie der Versuch, Maschinen zu erschaffen, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise dem Bereich der menschlichen Intelligenz zugeschrieben werden, prägten den Begriff Künstliche Intelligenz im Jahr 1956.
Grundlegende theoretische Arbeiten waren die Entwicklung mathematischer Algorithmen durch Warren McCullock und Walter Pitts, im Jahr 1943, notwendig, um die Klassifizierungsarbeit zu ermöglichen, Funktionsweise im Allgemeinen, eines neuronalen Netzes. 1949 entwickelte Donald Hebb einen Lernalgorithmus für diese neuronalen Netze und schuf, zusammen mit den Arbeiten von McCullock und Pitts, die Kreationistische Schule. Diese Schule wird heute als Ursprung der Künstlichen Intelligenz betrachtet, sin embargo se trató poco por muchos años, dando paso al razonamiento simbólico basado en reglas de producción, lo que se conoce como sistemas experto
IMPACTO SOCIAL, ECONÓMICO, CULTURAL
Primeramente, la robotica es una tecnologia destinada solo al beneficio de la humanidad, si embargo hay peligrosos potenciales inplicados y se deben establecer salvaguardias para no permitir su uso pernicioso.
La inteligencia artificial es una combinacion de ciencias que permiten reunir varios campos como por ejemplo la robotica, y que tiene en comun una unica finalidad, crear maquinasque puedan pensar.
Con respecto al ambito social y cultural tanto la robotica como la inteligencia artificial son destinadas al beneficio de la humanidad, ambas tecnologias enriquesen la cultura mundial, Devido a que son tecnologias de ultima generación y permiten a la humanidad porder accerder a nuevas tecnologias e incorporarlas tambien en su vida cotidiana.
En el ambito tecnologico es un gran avance, en la inteligencia artificial por el echo de porder jutar varias ciencias para porder crear un máquina que “piense”, y en la robotica tambien porque integra tanto ingenieria mecanica, electronica e informatica con ciencias sociales, con el unico fin de lograr un beneficio para la humanidad creando una maquina que pueda interpretar el lenguaje, las ordenes humanas, und viele andere.
Y finalmente el ambito economico, estas tecnologias demandan mucho dinero, devido a que se necesitan tecnologias de ultima generación. todo el dinero invertido, Es wird sich mit der Zeit erholen, mit der Einführung der Maschinen in den neuen Industrien und wenn diese Technologien in großer Stückzahl für den öffentlichen Verkauf produziert werden
GESCHICHTE DER ROBOTIK, KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Im antiken Griechenland, Mythos und Aberglaube traten zurück zugunsten verschiedener Kosmologien, die die Welt auf der Grundlage bestimmter grundlegender Prinzipien erklärten. Auf einigen dieser Prinzipien wurden bald die kulturellen Pfeiler des Westens und selbstverständlich der verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen errichtet, die wir heute kennen. Aber obwohl die Philosophie bis heute ihren Einfluss auf die Natur- und exakten Wissenschaften nicht verloren hat, ist es sicherlich im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und die kognitive Robotik, wo diese unauflösliche Beziehung am deutlichsten zu erkennen ist.
Así, während der ersten Lebensjahre der KI, die Forscher versuchten, intelligente Computer unter bestimmten philosophischen Voraussetzungen zu entwickeln. In diesem Sinne, der amerikanische Philosoph Hubert Dreyfus warnt uns, dass während dieser ersten Phase, wurden diese Voraussetzungen bald zu dem Forschungsprogramm, das einen Großteil der Arbeiten von Informatikern und Ingenieuren auf der ganzen Welt bis weit in die 1990er Jahre des 20. Jahrhunderts lenkte und strukturierte.
Unter diesen Voraussetzungen, hervorhebt Dreyfus die Idee, die das Denken als eine explizite Art von Operationen betrachtete, das ist, jene Operationen, die von unserem Geist ausgeführt werden. Autores como Hobbes Leibniz habían afirmado en su momento que toda la actividad de nuestra mente -razonar, planificar and many others.- se podía describir en términos de un conjunto finito y ordenado de operaciones lógicas sobre ciertos elementos. Esta thought sobre la naturaleza de la mente humana implicaba que el éxito de cualquier intento por replicar la inteligencia humana en computadoras radicaría en conseguir que ellas realizasen el mismo tipo de operaciones. Las primeras tendencias de la IA se basaron en tratar de desarrollar los programas apropiados que llevaran a cabo dichas operaciones en maquinas.
Nun gut, para Dreyfus el segundo presupuesto que permitió dar forma definitiva a la IA fue enunciado por el filosofo francés René Descartes. De acuerdo con este autor, todos los contenidos de nuestra mente tienen carácter representacional. Esto significa, unter anderem, que cuando pensamos, razonamos planificamos lo hacemos tomando en cuenta solamente nuestras ideas creencias sobre el mundo que nos rodea. Desde la filosofía una representación puede ser vista como un elemento que se refiere versa sobre cualquier otra cosa. Por ejemplo, la creencia el gato está sobre la mesa” versa sobre algún gato y en ese sentido se puede decir que lo representa de algún modo. Estas concepts llevaron a muchos autores a suponer que un sistema artificial inteligente también debería basar sus planes razonamientos en representaciones lingüísticas abstractas del mundo de manera related a como nosotros en apariencia lo hacemos. Nach dieser Perspektive lag eine Lösung des Problems der Künstlichen Intelligenz im Grad der Genauigkeit der Repräsentationen, die ein Computer beherbergen konnte.
Die Kombination dieser Ideen gab der KI einen klar definierten Rahmen; und gab den Startschuss für die Suche danach, Operationen in Maschinen zu definieren und umzusetzen, die unter ihren Argumenten angemessene Repräsentationen der Welt enthalten würden. Auf diese Weise, Viele behaupteten, es sei nur eine Frage der Zeit, bis ein Computer ein dem unseren entsprechendes Intelligenzniveau zeigen würde.
Jedoch, Nach Jahrzehnten der Forschung und Entwicklung, Die KI schien bei dem Versuch, dieses Ziel zu erreichen, ins Stocken zu geraten. Darüber hinaus, Verschiedene Autoren begannen bereits in der Philosophie daran zu zweifeln, dass Intelligenz einfach darin besteht, Darstellungen auf der Grundlage formaler Regeln zu manipulieren (zum Beispiel logische Operationen). John Searle, zum Beispiel, zeigte durch ein geschicktes Argument, dass eine Maschine, die nur Symbole manipuliert, nicht in der Lage ist, deren Bedeutung zu verstehen, das heißt, sie ist nicht in der Lage zu wissen, was diese Symbole darstellen. Wenn wir berücksichtigen, dass Gedanken und Überzeugungen für ihre Besitzer Darstellungen der Welt sind, dann impliziert Searles Argument, dass ein Computerprogramm nicht ausreicht, um einem Computer einen Geist zu verleihen.
Nun gut, diese Sackgasse, in der sich das Projekt befand, Intelligenz in künstlichen Systemen zu reproduzieren, no significó que la filosofía estuviese en contra de la IA. Por el contrario, nuevas tesis filosóficas han inspirado una transformación radical en la investigación de estas concepts al punto de que algunos autores han empezado a distinguir entre Inteligencia Artificial clásica y lo que se denomina ahora la nueva Inteligencia Artificial.
Entre estas nuevas ideas podemos destacar aquellas provenientes de la fenomenología existencialista. Esta propuesta filosófica, primero formulada por Martín Heidegger y posteriormente retomada por el filósofo francés Maurice Merleau-Ponty, puede ser vista en buena parte como una réplica a las principales conclusiones de Descartes sobre la mente. Heidegger, zum Beispiel, rechazaba la idea concerniente a la naturaleza representacional de los contenidos mentales y en consecuencia pensaba que buena parte de nuestro comportamiento inteligente no surgía como resultado de estimaciones cálculos basados en representaciones abstractas del mundo. Merleau-Ponty, haciendo eco de las ideas de Heidegger, posteriormente añadió que la inteligencia más bien se fundamenta en los mismos mecanismos que facilitan nuestra percepción y motricidad corporal.
Muchos de los cambios inspirados por estas ideas y corrientes filosóficas, tanto en las ciencias cognitivas como en la IA, se pueden resumir en la propuesta de la cognición embebida. Este novedoso paradigma propone que la inteligencia debe ser comprendida en el contexto de la estrecha relación que, según Merleau-Ponty y Heidegger, existe entre la cognición y nuestros cuerpos. Así, para el paradigma de la cognición embebida la dinámica de la interacción entre el cuerpo y el ambiente circundante nos provee con los recursos necesarios para desenvolvernos en un mundo dinámico como el nuestro. Natürlich, esto último plantea la restricción de que el comportamiento inteligente sólo puede surgir en agentes que posean un cuerpo que interactúa con su entorno. Es esta interacción la que le da al agente la posibilidad de aprender y desarrollarse.
En el caso de la Inteligencia Artificial, la adopción del paradigma en consideración ha significado entre otras cosas el empleo de agentes autónomos artificiales, robots, como plataformas en las cuales probar los modelos que creemos nos acercan al conocimiento de nuestra mente y así del mundo que nos rodea. Cabe resaltar, que los robots, además de recibir estímulos sensoriales a través de una gran variedad de sensores como cámaras y sonares, se encuentran en capacidad de desplazarse y modificar su entorno gracias a los actuadores que poseen. Estas características nos permiten implementar modelos cognitivos en los robots, con lo cual se busca integrar sus capacidades sensorimotrices de tal forma que puedan emerger en ellos algunas de las habilidades conductuales propias de los agentes inteligentes que encontramos en la naturaleza.
Jedoch, hoy en día es posible hallar en la literatura especializada diferentes perspectivas teóricas sobre esta integración sensorimotriz en agentes artificiales. Uno de los pioneros de la nueva IA, Rodney Brooks, postulaba como punto de partida que para los seres inteligentes como nosotros el mejor modelo del mundo es el mundo mismo. Con esto el autor quiso decir que nuestro entorno nos da las claves, vía nuestros sistemas sensoriales, para generar las respuestas motrices apropiadas a cada uno de los estímulos que vamos percibiendo. La inteligencia es, según esta perspectiva, un patrón de comportamiento complejo que emerge a partir de la combinación de respuestas conductuales básicas a diversos estímulos provenientes del entorno. Brooks desarrolló varios robots en su laboratorio del Instituo Tecnologico de Massachusetts (MIT), cuya conducta global estaba basada en comportamientos básicos implementados como niveles jerárquicos.
Otra perspectiva en la nueva IA es denominada bio-robótica. Según esta perspectiva, el desarrollo de agentes autónomos artificiales siempre deberá estar inspirado en modelos biológicos conocidos. Autores como Randal Beer, han enfatizado que nos debemos guiar especialmente en los diversos mecanismos neuronales que subyacen al control motriz de los agentes naturales. La implementación de estos modelos neuronales provee a los agentes artificiales con los recursos necesarios para establecer relaciones entre los objetos que les rodean y sus respectivos cuerpos. Estas relaciones luego sirven como base para el management efectivo de la acción. En resumen, la IA ha sufrido una transformación radical desde los tiempos de las primeras computadoras que estaban dedicadas enteramente al procesamiento de símbolos. Hoy en día los robots consiguen orientarse en su ambiente y como consecuencia desarrollan exitosos patrones de comportamiento. Este cambio de paradigma en la Inteligencia Artificial, se debe en parte a que la noción de inteligencia ha ido variando conforme vamos redescubriendo la riqueza y valor de las agudas observaciones de filósofos como Martín Heidegger y Maurice Merlou-ponty.
El Dr. Lara absolvierte ein Aufbaustudium an der King's School der Universität London im Bereich Mechatronik, wo sie mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitete. Sie führte eine Postdoktorandenstelle an der Universität Jena durch, Deutsche, die in der evolutionären Robotik arbeitet, Entwicklung von Steuerungen für autonome künstliche Agenten unter Verwendung evolutionärer Methoden. Finalmente, Sie absolvierte eine weitere Postdoktorandenstelle am Max-Planck-Institut für Kognitive Psychologie in München, Deutschland. Dort basierte ihre Arbeit auf der Untersuchung kognitiver Modelle, aus der Psychologie, Neurophysiologie und anderen kognitiven Wissenschaften, sowie deren Implementierung in autonome künstliche Agenten. Derzeit ist sie Professorin und Forscherin an der Fakultät für Wissenschaften der UAEM, en donde es coordinador del área de ciencias computacionales. Sus intereses de investigación abarcan la inteligencia artificial, robótica cognitiva, robótica evolutiva y la visión artificial.
¿Qué es un robot? ¿Cómo podría reconocerlo si se sienta a mi lado? ¿Son todos iguales? ¿Pueden ir el lunes a mi trabajo y reemplazarme? ¿Es un invento del siglo XX? En este primer capítulo intentaremos responder estas y otras preguntas dando una primera mirada al universo robótico.
¿Qué viene a nuestra mente cuando escuchamos la palabra robot”? Tomémonos unos segundos antes de continuar con la lectura y hagamos el ejercicio…
En un primer momento es probable que aparezcan grandes escenas hollywoodenses. Para los que somos más veteranos, Surgirán imágenes apocalípticas, donde los robots antropomórficos toman el poder y ponen en serio riesgo la existencia de la humanidad. Im Gegensatz dazu, los más jóvenes tienen una mirada más afable, podríamos decir amistosa, con las máquinas inteligentes. ¿Por qué esa diferencia? ¿Por qué estas sensaciones se han plasmado en las películas? Es posible que el motivo sea que las nuevas generaciones han convivido desde su nacimiento con dispositivos de características similares a las de un robotic. Es decir, aunque no nos hayamos dado cuenta, desde hace varios años los electrodomésticos, los automóviles y otras máquinas han incorporado tecnología que se asemeja a la utilizada en robótica. Y por lo tanto resulta pure para los más jóvenes hablar de sensores, de comportamientos adaptativos y de inteligencia artificial dentro de los aparatos que manipulan cotidianamente.
Nun gut, antes de llegar a una definición, ¿de dónde surge la palabra robot”? Viene del checo. En 1921, el novelista y dramaturgo Karel Capek estrena la obra de teatro RUR (ROSSUM'S COMMON ROBOTS), donde utiliza el término para designar a un ser artificial creado en una fábrica que realiza un conjunto de tareas pesadas. En checo, robot a significa trabajo esclavo”, y fue por este motivo que Karel, junto con su hermano Josef, eligieron ese término. De todas formas, el responsable mayor de la difusión del término y de la creación de la palabra robótica” fue Isaac Asimov. El escritor bielorruso nacionalizado estadounidense produjo un conjunto de relatos que dieron forma a toda una cultura alrededor de los robots. Con las tres leyes de la robótica, sobre las cuales hablaremos más adelante, estableció un marco de enorme riqueza para presentar los miedos de la humanidad, así como los problemas sociales y culturales que traería aparejados en un futuro (¿presente?) el surgimiento de los robots.
Habiendo presentado el nacimiento de la palabra, tratemos de entender qué es un robot.
CARACTERÍSTICAS ESENCIALES DE UN ROBOTIC
Aunque tal vez no sea la forma más rigurosa de definir sus características, Veamos en qué se parecen los robots que conocemos a través del cine y la literatura. Por un lado, sus componentes (en parte todos) son artificiales. Terminator, Wall-E und Short Circuit haben kein reines Element, während Robocop eine Mischung aus Biologie, Elektronik und Mechanik ist. Por otra parte, sie müssen intelligent handeln, das heißt, sie müssen ihr Verhalten je nach dem, was in der sie umgebenden Welt passiert, und in Übereinstimmung mit ihren Zielen ändern können. dafür müssen sie Mechanismen zur Erfassung dieser Welt besitzen. Por ejemplo, Terminator verfügt über ein komplexes Sehsystem (erinnert ihr euch an die Kombination dessen, was er beobachtete, zusammen mit den Ergebnissen seiner Bildanalyse?).
mit allen Informationen, die ihnen die Sensorsysteme liefern, müssen die Roboter Entscheidungen treffen und handeln. Dafür, benötigen sie Prozessoren, die die Eingabedaten filtern und analysieren und die Schritte definieren, die unternommen werden müssen, in einem Prozess, den wir intelligent nennen können. Sobald die Entscheidung getroffen wurde, müssen sie über Mechanismen verfügen, die es ihnen ermöglichen, mit der Welt zu interagieren, um ihr Ziel zu erreichen closing: Motoren, Lautsprecher, Drahtmuskeln oder andere, die man Aktuatoren nennt.
Por lo tanto, und wenn wir eine etwas lockere Analogie ziehen, können wir sagen, dass ein Roboter eine Architektur hat, die der eines Computers sehr ähnlich ist: Eingabeeinheiten (Sensoren), Verarbeitungseinheiten (Intelligenz) und Ausgabeeinheiten (Aktoren). Nun gut, wir alle wissen, dass nicht nur das, was wir Computer nennen, ein Computer ist. Handys, moderne Waschmaschinen, sophistische Mikrowellenherde, Autos, Fahrkartenautomaten, hochmoderne Uhren und andere sind nichts anderes als Computer in unterschiedlichen Formaten. Por lo tanto, Es scheint nicht einfach, eine klare Definition dessen zu geben, was ein Roboter ist.
GUT, VERSUCHEN WIR ES EINMAL…
Es gibt viele Definitionen des Wortes Roboter. Die beste, die wir bisher gefunden haben, ist die von Joseph Engelberg, Vater der Industrierobotik: Es ist möglich, dass ich nicht in der Lage bin zu definieren, was ein Roboter ist, aber ich weiß, wann ich einen sehe. Jedoch, Zu diesem Zeitpunkt des Spiels, vielleicht kann Joseph ihn auch nicht so leicht erkennen. Die Grenzen zwischen einem Konzept und einem anderen werden zunehmend unschärfer.
Jede Definition ist geprägt von der Absicht desjenigen, der sie vorschlägt, einen Aspekt hervorzuheben, den er für grundlegend in den Eigenschaften eines Roboters hält. Por ejemplo, die Internationale Organisation für Normung (ISO) Es bietet seine eigene in der ISO 8373 von 1994 an: Programmierbarer Mehrzweckmanipulator in drei oder mehr Achsen, automatisch gesteuert und umprogrammierbar, der an Ort und Stelle fest sein oder sich bewegen kann, und der in automatisierten Industrieanwendungen verwendet wird. Es ist klar, dass wir es in diesem Fall mit einer Definition eines Industrieroboters zu tun haben.
Lassen Sie uns der Aufgabe widmen, also. Da wir ein Buch über Robotik schreiben, werden wir uns das Recht anmaßen, eine Definition aus unserer eigenen Perspektive zu erstellen. Im Verlauf dieses Buches, werden wir einen Roboter als ein Gerät betrachten, das über einen bestimmten Grad an Beweglichkeit verfügt, das eine Reihe von Aufgaben eigenständig ausführen kann und sich an die Welt anpasst, in der es arbeitet. Podemos ver que hemos puesto el acento en la capacidad de cambiar el comportamiento en forma autónoma según lo que ocurre a su alrededor. Es decir, le hemos asignado cierto grado de inteligencia a su desempeño, lo que no estaba claramente manifestado en las definiciones industriales.
Pero ¿son iguales todos los robots? Claramente no, y por eso es que nos adentraremos a continuación en diversas clasificaciones de la robótica.
ENCASILLEMOS A LOS ROBOTS
Así como tenemos muchas definiciones dando vueltas, también podemos encontrar muchas clasificaciones según el aspecto que se haya considerado basic para la taxonomía.
Por ejemplo, podemos diferenciar a los robots según la utilidad específica de cada uno. En ese caso, los dividimos en:
Industriales: se aplican al trabajo industrial. Es ist der klassischste Typ. Sie arbeiten in relativ stabilen Umgebungen und müssen sich nicht schnell an die Umgebung anpassen.
Weltraumbezogen: sind diejenigen, die ins All geschickt werden, um noch für den Menschen unerreichbare Gebiete zu erreichen. Sie müssen ihre Aufgabe in unwirtlichen und vom Menschen unkontrollierten Regionen erfüllen, so dass sie einen großen Teil ihrer Probleme eigenständig lösen müssen.
Landwirtschaftlich: entstanden in den letzten Jahren, haben das Ziel, die Menge und Qualität der Feldproduktion zu steigern, während die Nachhaltigkeit ihrer Nutzung gewahrt wird. Sie fallen unter das größere Konzept der Präzisionslandwirtschaft.
Medizinisch: dienen als Ergänzung zur menschlichen Arbeit, indem sie die Möglichkeiten von Ärzten und Chirurgen erweitern. También se encuadran dentro de esta categoría los dispositivos robóticos que ayudan a las personas con capacidades disminuidas, como las sillas autónomas, las prótesis de última generación, los sistemas inteligentes de comunicación y otros.
Domésticos: ¡eureka, ya están entre nosotros! Estos robots realizan tareas hogareñas, como aspirar el polvo de la casa cuando no estamos, lavar la ropa la vajilla en forma inteligente utilizando la menor cantidad de agua posible inteligencia artificial y otras. Están fuertemente vinculados al concepto de domótica, disciplina que estudia la automatización de los procesos habituales en una vivienda edificio y la optimización de los recursos utilizados en esos procesos.
La Robótica
El término robótica procede de la palabra robotic. Die Robotik ist, daher, die Wissenschaft, ein Zweig der Wissenschaft, der sich mit dem Studium, der Entwicklung und den Anwendungen von Robotern beschäftigt.
Eine weitere Definition von Robotik ist das Design, die Herstellung und Nutzung programmierbarer automatischer Maschinen mit dem Ziel, wiederholende Aufgaben wie die Montage von Autos, Geräte, and so pleth. und andere Aktivitäten durchzuführen. Im Grunde genommen, befasst sich die Robotik mit allem, was Roboter betrifft, was das Management von Motoren, automatischen pneumatischen Mechanismen, Sensoren, Computersystemen einschließt, etc.
In der Robotik werden mehrere konvergierende, aber unterschiedliche Disziplinen für ein und dasselbe Ziel vereint, wie die Mechanik, die Elektronik, la Automática, la Informática, etc.
El término robótica se le atribuye a Isaac Asimov.
Los tres principios leyes de la robótica según Asimov son:
Un robotic no puede lastimar ni permitir que sea lastimado ningún ser humano.
El robot debe obedecer a todas las órdenes de los humanos, excepto las que contraigan la primera ley.
El robotic debe autoprotegerse, salvo que para hacerlo entre en conflicto con la primera segunda ley.
Robots:
Los robots son dispositivos compuestos de sensores que reciben datos de entrada y que pueden estar conectados a la computadora. Esta, al recibir la información de entrada, ordena al robot que efectúe una determinada acción. Puede ser que los propios robots dispongan de microprocesadores que reciben el input de los sensores y que estos microprocesadores ordenen al robot la ejecución de las acciones para las cuales está concebido. En este último caso, el propio robotic es a su vez una computadora.
Otras definiciones para robot son:
Máquina controlada por ordenador y programada para moverse, Manipular objetos y realizar trabajos a la vez que interacciona con su entorno. Los robots son capaces de realizar tareas repetitivas de forma más rápida, barata y precisa que los seres humanos. El término procede de la palabra checa robota, que significa “trabajo obligatorio”, fue empleado por primera vez en la obra teatral de 1921 R.U.R (Robots Universales de Rossum) por el novelista y dramaturgo checo Karel Capek. Desde entonces se ha empleado la palabra robotic para referirse a una máquina que realiza trabajos para ayudar a las personas efectúa tareas difíciles desagradables para los humanos.
Un robot es una manipulador multifuncional reprogramable diseñado para mover materials, piezas, herramientas dispositivos especializados a través de movimientos programados variables para la realización de tareas variadas. Para realizar cualquier tarea útil el robotic debe interactuar con el entorno, el cual puede incluir dispositivos de alimentación, otros robots y, lo más importante, gente. Consideramos que la robótica abarca no solamente el estudio del robotic en sí, sino también las interfaces entre él y sus alrededores.
Ingenio electrónico que puede ejecutar automáticamente operaciones movimientos muy variados, y capaz de llevar a cabo todos los trabajos normalmente ejecutados por el nombre.
Manipulador multifuncional y reprogramable, diseñado para mover materiales, piezas, herramientas dispositivos especiales, mediante movimientos programados y variables que permiten llevar a cabo diversas tareas.
El nombre de robots es tomado del vocablo checo “robota” que significa siervo y que es idéntico al término ruso que significa trabajo arduo, repetitivo y monótono, y lo usó por primera vez el escritor Karel Capek en 1917 para referirse en su obras a máquinas con forma humanoide. Deriva de “robotnik” que define al esclavo de trabajo
En la actualidad, los avances tecnológicos y científicos no han permitido todavía construir un robot realmente inteligente, aunque existen esperanzas de que esto sea posible algún día. Heutzutage, una de las finalidades de la construcción de robots es su intervención en los procesos de fabricación. Estos robots, que no tienen forma humana en absoluto, son los encargados de realizar trabajos repetitivos en las cadenas de proceso de fabricación. En una fábrica sin robots, los trabajos antes mencionados los realizan técnicos especialistas en cadenas de producción. Con los robots, el técnico puede librarse de la rutina y el riesgo que sus labores comportan, con lo que la empresa gana en rapidez, Qualität und Präzision.
Tipos de robots
Robots impulsados neumaticamente: La programación consiste en la conexión de tubos de plástico a unos manguitos de unión de la unidad de control neumático. Esta unidad está formada por dos partes: una superior y una inferior. La parte inferior es un secuenciador que proporciona presión y vacío al conjunto de manguitos de unión en una secuencia controlada por el tiempo. La parte superior es el conjunto de manguitos de unión que activan cada una de las piezas móviles del robot. Son los más simples que existen. Hay quien opina que a este tipo de máquinas no se les debería llamar robots; Jedoch, en ellas se encuentran todos los elementos básicos de un robotic: estas máquinas son programmables, Automatisch und können eine große Vielfalt an Bewegungen ausführen.
Robots equipados con servomecanismos: El uso de servomecanismos va ligado al uso de sensores, wie Potentiometer, que informan de la posición del brazo la pieza que se ha movido del robot, una vez éste ha ejecutado una orden transmitida. Esta posición es comparada con la que realmente debería adoptar el brazo la pieza después de la ejecución de la orden; si no es la misma, se efectúa un movimiento más hasta llegar a la posición indicada.
Robots punto a punto: La programación se efectúa mediante una caja de management que posee un botón de management de velocidad, mediante el cual se puede ordenar al robot la ejecución de los movimientos paso a paso. Se clasifican, por orden de ejecución, los pasos que el robot debe seguir, al mismo tiempo que se puede ir grabando en la memoria la posición de cada paso. Este será el programa que el robotic ejecutará. Una vez terminada la programación, el robot inicia su trabajo según las instrucciones del programa. A este tipo de robots se les llama punto a punto, porque el camino trazado para la realización de su trabajo está definido por pocos puntos.
Computer-gesteuerte Roboter: Sie können über den Computer gesteuert werden. Damit ist es möglich, den Roboter so zu programmieren, dass er seine Arme in einer geraden Linie bewegt und jede andere geometrische Figur zwischen vorher festgelegten Punkten beschreibt. Die Programmierung erfolgt über eine Steuereinheit über die Computertastatur. Der Computer ermöglicht außerdem, die Bewegungen des Roboters mehr oder weniger zu beschleunigen, um die Handhabung schwerer Gegenstände zu erleichtern.
Roboter mit sensorischen Fähigkeiten:
Zu dieser Art von Robotern können weiterhin sensorische Fähigkeiten hinzugefügt werden: Optische Sensoren, Encoder, und viele andere. Diejenigen, die diese Fähigkeiten nicht besitzen, können nur in Umgebungen arbeiten, in denen die zu manipulierenden Objekte immer an derselben Position bleiben. Roboter mit sensorischen Fähigkeiten stellen die neueste Generation dieser Art von Maschinen dar. Der Einsatz dieser Roboter in Industrieumgebungen ist aufgrund ihrer hohen Kosten sehr selten. Diese Roboter werden in Abfüllanlagen eingesetzt, um zu überprüfen, ob die Flaschen gefüllt sind und ob das Etikett korrekt angebracht ist.
Mückenroboter: La cucaracha metálica se arrastra con gran destreza por la area, como un verdadero insecto. A pesar de que Atila avanza a 2 km/h, tratando de no tropezar con las cosas, es «gramo por gramo el robotic más complejo del mundo», según su creador, Rodney Brooks. En su estructura de 1,6 kg y 6 patas, lleva 24 motores, 10 computadores y 150 sensores, incluida una cámara de video en miniatura. La experimentación en operaciones quirúrgicas con robots abre nuevos campos tan positivos como esperanzadores. La cirugía requiere de los médicos una habilidad, precisión y decisión muy cualificadas. La asistencia de ingenios puede complementar algunas de las condiciones que el trabajo exige. En operaciones delicadísimas, como las de cerebro, el robotic puede aportar mayor fiabilidad. Últimamente, Es ist gelungen, diese Maschinen zur Berechnung der Schnittwinkel von Schneide- und Erkennungsinstrumenten bei Gehirnoperationen zu verwenden; Ebenso, Ihre Einsatzmöglichkeiten erstrecken sich auf die Steuerung und Handhabung des chirurgischen Trepanators, um den Schädel zu durchdringen, sowie der Biopsienadel, um Proben aus dem Gehirn zu entnehmen.
Industrieroboter: Entsteht aus der Verbindung einer mechanisch-gelenkten Struktur und eines elektronischen Managementsystems, in das ein Computer integriert ist. Dies ermöglicht die Programmierung und Steuerung der vom Roboter auszuführenden Bewegungen und die Speicherung der verschiedenen Arbeitssequenzen, was dem Roboter eine große Flexibilität verleiht und seine Anpassung an sehr unterschiedliche Aufgaben und Arbeitsumgebungen ermöglicht,
Der Industrieroboter ist daher ein multifunktionales Gerät, das heißt, geeignet für sehr unterschiedliche Anwendungen, im Gegensatz zur klassischen Automatmaschine, hergestellt, um eine bestimmte Art von Operationen wiederholt auszuführen. Der Industrieroboter wird in Abhängigkeit von den verschiedenen Bewegungen entworfen, die er ausführen können muss; das heißt, wichtig sind seine Freiheitsgrade, sein Arbeitsbereich, sein statisches und dynamisches Verhalten.
Die Fähigkeit des Industrieroboters, seinen Arbeitszyklus neu zu konfigurieren, verbunden mit der Vielseitigkeit und Vielfalt seiner Endelemente (Greifer, Klauen, Werkzeuge, etc.), le permite adaptarse fácilmente a la evolución cambio de los procesos de producción, facilitando su reconversión.
Los robots industriales están disponibles en una amplia gama de tamaños, formas y configuraciones físicas. La gran mayoría de los robots comercialmente disponibles en la actualidad tienen una de estas cuatro configuraciones básicas:
Configuración polar
Configuración cilíndrica
Configuración de coordenadas cartesianas
Configuración de brazo articulado
La configuración polar utiliza coordenadas polares para especificar cualquier posición en términos de una rotación sobre su base, un ángulo de elevación y una extensión lineal del brazo.
La configuración cilíndrica sustituye un movimiento lineal por uno rotacional sobre su base, con los que se obtiene un medio de trabajo en forma de cilindro.
La configuración de coordenadas cartesianas posee tres movimientos lineales, y su nombre proviene de las coordenadas cartesianas, las cuales son más adecuadas para describir la posición y movimiento del brazo. Los robots cartesianos a veces reciben el nombre de XYZ, donde las letras representan a los tres ejes del movimiento.
La configuración de brazo articulado utiliza únicamente articulaciones rotacionales para conseguir cualquier posición y es por esto que es el más versátil.
Futuro de la robótica
A pesar de que existen muchos robots que efectúan trabajos industriales, aquellos son incapaces de desarrollar la mayoría de
operaciones que la industria requiere. Al no disponer de unas capacidades sensoriales bien desarrolladas, el robot es incapaz de realizar tareas que dependen del resultado de otra anterior.
En un futuro próximo, la robótica puede experimentar un avance espectacular con las cámaras de televisión, más pequeñas y menos caras, y con las computadoras potentes y más asequibles.
Los sensores se diseñarán de modo que puedan medir el espacio tridimensional que rodea al robotic, así como reconocer y medir la posición y la orientación de los objetos y sus relaciones con el espacio. Se dispondrá de un sistema de proceso sensorial capaz de analizar e interpretar los datos generados por los sensores, así como de compararlos con un modelo para detectar los errores que se puedan producir. Finalmente, Habrá un sistema de control que podrá aceptar comandos de alto nivel y convertirlos en órdenes, que serán ejecutadas por el robot para realizar tareas enormemente sofisticadas.
Si los elementos del robotic son cada vez más potentes, también tendrán que serlo los programas que los controlen a través de la computadora. Si los programas son más complejos, la computadora deberá ser más potente y cumplir nos requisitos mínimos para dar una respuesta rápida a la información que le llegue a través de los sensores del robot.
Paralelo al avance de los robots industriales era el avance de las investigaciones de los robots llamados androides, die auch von den neuen Errungenschaften im Bereich der sensorischen Geräte profitieren werden. De todas formas, es ist möglich, dass es Jahrzehnte dauern wird, bevor man einen Androiden mit minimal menschlichem Aussehen in Bezug auf Bewegungen und Verhalten sieht.
3. Inteligencia artificial
Geschichte:
Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Éste era un sistema visual de reconocimiento de patrones en el cual se aunaron esfuerzos para que se pudieran resolver una gama amplia de problemas, pero estas energías se diluyeron enseguida.
Fué en los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon, que trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS (Normal Problem Solver: solucionador basic de problemas). Éste era una sistema en el que el usuario definía un entorno en función de una serie de objetos y los operadores que se podían aplicar sobre ellos. Este programa era capaz de trabajar con las torres de Hanoi, así como con criptoaritmética y otros problemas similares, operando, claro está, con microcosmos formalizados que representaban los parámetros dentro de los cuales se podían resolver problemas. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importantes. El GPS manejaba reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que la conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y el error.
En los años 70, un equipo de investigadores dirigido por Edward Feigenbaum comenzó a elaborar un proyecto para resolver problemas de la vida cotidiana que se centrara, al menos, en problemas más concretos. Así es como nació el sistema experto.
El primer sistema experto fue el denominado Dendral, un intérprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el más influyente resultaría ser el Mycin de 1974. El Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación, todo un logro en aquella época que incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, Mycin-Variante, die im Pacific Medical Middle in San Francisco allgemein verwendet wird, USA).
Schon in den achtziger Jahren, wurden spezielle Sprachen entwickelt, die mit Künstlicher Intelligenz verwendet werden konnten, wie LISP, PROLOG. In dieser Zeit wurden raffiniertere Expertensysteme entwickelt, wie zum Beispiel EURISKO. Dieses Programm verbessert automatisch seinen eigenen Satz heuristischer Regeln, durch Induktion.
Definition von Künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz untersucht, wie Maschinen Aufgaben ausführen können, die, por el momento, am besten von Menschen erledigt werden. Die Definition ist flüchtig, weil sie sich auf den genauen Stand der Informatik bezieht. No incluye áreas que potencialmente tienen un gran impacto tales como aquellos problemas que no pueden ser resueltos adecuadamente ni por los seres humanos ni por las máquinas.
Al principio se hizo hincapié en las tareas formales como juegos y demostración de teoremas, juegos como las damas y el ajedrez demostraron interés. La geometría fue otro punto de interés y se hizo un demostrador llamado: El demostrador de Galenter. Sin embargo la IA pronto se centró en problemas que aparecen a diario denominados de sentido común (commonsense reasoning).
Se enfocaron los estudios hacia un problema muy importante denominado Comprensión del lenguaje natural. No obstante el éxito que ha tenido la IA se basa en la creación de los sistemas expertos, und tatsächlich Bereiche, in denen ein hohes Wissen in einer Disziplin erforderlich ist, wurden gemeistert, nicht jedoch die des gesunden Menschenverstands.
Anwendungen der KI:
Wahrnehmung
Vision
Sprache
Aufgaben der Experten:
Wissenschaftliche Analyse
Medizinische Prognose
Finanzanalyse
Die Entwicklung der KI. ist der Entwicklung von Computerprogrammen zu verdanken, die in der Lage sind, von einer Sprache in eine andere zu übersetzen, Schachspiele, Lösen mathematischer Theoreme, etc. Um 1950, Alan Turing entwickelte eine Methode, um herauszufinden, ob eine Maschine nicht “intelligent” genannt “Turing-Test”, “bei dem ein Bediener ein zweiseitiges Gespräch mit einer anderen Entität führen muss, über eine Tastatur, und versuchen soll, dass die andere Partei ihm sagt, ob es sich um eine Maschine oder einen Menschen handelt.
Sobre este test circulan muchas historias ficticias, pero nuestra favorita es la que trata sobre una persona que buscaba trabajo y al que se le deja delante de un teclado para que se desenvuelva solo. Natürlich, se da cuenta de la importancia de este check para sus perspectivas de carrera y por lo tanto lucha valientemente para encontrar el secreto, aparentemente sin éxito.
Pero de que sirve crear algoritmos capaces de imitar la inteligencia y el razonamiento humano; es aquí donde la I. A. y la Robótica tienen un punto en común.
Die K.I.. tiene aplicación en la Robótica cuando se requiere que un robotic “piense” y tome una decisión entre dos mas opciones, es entonces cuando principalmente ambas ciencias comparten algo en común. Die K.I.. también se aplica a los ordenadores, ya sean PC’s , servidores de crimson terminales de crimson, ya que su principal aplicación es desarrollar programas computacionales que resuelvan problemas que implican la interacción entre la máquina y el hombre, das heißt, las máquinas “aprenderán” de los hombres, para realizar mejor su labor.
Técnica de Inteligencia Artificial:
Uno de los más rápidos y sólidos resultados que surgieron en las tres primeras décadas de las investigaciones de la IA fue que la Inteligencia necesita conocimiento.
Para compensar este logro imprescindiblemente el conocimiento poseé algunas propiedades poco deseables como:
Es voluminoso
Cambia constantemente
Se distingue de los datos en que se organiza de tal forma que se corresponde con la forma en que va a ser usado.
Con los puntos anteriores se concluye que una técnica de IA es un método que utiliza conocimiento representado de tal forma que:
El conocimiento represente las generalizaciones En otras palabras no es necesario representar de forma separada cada situación particular person. En lugar de esto se agrupan las situaciones que comparten propiedades importantes. Si el conocimiento no posee esta propiedad, puede necesitarse demasiada memoria.
Si no se cumple esta propiedad es mejor hablar de “datos” que de conocimiento.
Debe ser comprendido por las personas que lo proporcionan. Aunque en muchos programas, los datos pueden adquirirse automáticamente (zum Beispiel, mediante lectura de instrumentos), en muchos dominios de la IA, La mayor parte del conocimiento que se suministra a los programas lo proporcionan personas haciéndolo siempre en términos que ellos comprenden.
Puede modificarse fácilmente para corregir errores y reflejar los cambios en el mundo y en nuestra visión del mundo.
Puede usarse en gran cantidad de situaciones aún cuando no sea totalmente preciso completo.
Puede usarse para ayudar a superar su propio volumen, ayudando a acotar el rango de posibilidades que normalmente deben ser consideradas.
Es posible resolver problemas de IA sin utilizar Técnicas de IA (si bien estas soluciones no suelen ser muy adecuadas). También es posible aplicar técnicas de IA para resolver problemas ajenos a la IA. Dies scheint für jene Probleme geeignet zu sein, die viele der Merkmale von KI-Problemen aufweisen.
Die Probleme haben, wenn sie gelöst werden, unter anderem diese Merkmale ihrer Lösung:
Komplexität
Forschung und Entwicklung in den Bereichen der KI:
Die technologischen Anwendungen, in denen die verwendeten KI-Methoden erfolgreich gezeigt haben, dass sie komplizierte Probleme in großem Umfang lösen können, wurden in Systemen entwickelt, die:
Dem Benutzer erlauben, eine Datenbank in jeder Sprache abzufragen, besser als eine Programmiersprache.
Erkennen von Objekten einer Szene durch Sehapparate.
Erzeugen von erkennbaren, menschlichen Wörtern aus computergenerierten Texten.
Erkennen und Interpretieren eines kleinen Vokabulars menschlicher Wörter.
Resuelven problemas en una variedad de campos usando conocimientos expertos codificados.
Los países que han apadrinado investigaciones de IA han sido: USA. , Japón, Reino Unido y la CEE; y lo han llevado a cabo a través de grandes compañías y cooperativas de riesgo y ventura, así como con universidades, para resolver problemas ahorrando dinero. Las aplicaciones más primarias de la IA se clasifican en cuatro campos: Expertensysteme, lenguaje natural, robótica y visión, sistemas censores y programación automática.
3. Conclusión
Por medio del trabajo que acabamos de presentar, puedo concluir que la robótica y la inteligencia artificial van tomadas de la mano ya que la una se encarga de la parte mecánica, y la otra de la parte analítica.
La robótica es el diseño, die Herstellung und Nutzung programmierbarer automatischer Maschinen mit dem Ziel, wiederholende Aufgaben wie die Montage von Autos, Geräte, etc. und andere Aktivitäten durchzuführen, por ello pienso que la robótica es la parte mecánica de una tecnología, en cambio creo que la inteligencia artificial es la parte analítica la parte que determina la acción de los robots, ya que los robots no podrían realizar ninguna tarea sin que se les indicara u ordenara la tarea, por ello, aquí es donde entra la inteligencia artificial.
Gracias a la inteligencia artificial se ha logrado que una maquina sea capaz de desarrollar áreas de conocimiento muy especificas y complicadas, was dazu führt, dass die Maschine Prozesse simulieren kann, die der Mensch ausführt. Es ist jedoch hervorzuheben, dass es noch nicht gelungen ist, dass eine Maschine wie ein Mensch denkt, pienso que una limitación es el hecho de que el hombre es irremplazable ya que el ser humano cuenta con una característica propia el cual es el sentido común.
Pero no podemos olvidar que el desarrollo de estas tecnologías no pretenden reemplazar al ser humano sino que tratan de mejorar el estilo de vida del ser humano, ya que recordemos que, por lo menos los robots hacen que el trabajo pesado sea mas facil de realizar, y que una maquina no se enferma, ni protestas, ni se cansa y esto puede elevar su utilidad. En fin esperemos que estas tecnologías no se nos vaya de las manos, y que no nos perjudique, sino que nos ayude.
4. Bibliografía
Buscadores web:
Este problema se enuncia inicialmente así:
El tablero se representa por un vector de nueve componentes, donde las componentes del vector se corresponden con las posiciones del tablero de la siguiente forma:
1 2 three
4 5 6
7 eight 9
Dies ist nur die dritte der Lösungen des Buches, aber sie ist die effektivste:
Position- Eine Struktur, die einen Vektor von neun Komponenten enthält
Brett, das das Spielfeld darstellt, eine Liste von Positionen auf dem Brett, die der nächste Zug sein könnte, und eine Zahl, die eine Schätzung der Wahrscheinlichkeit darstellt, dass der Zug zum Sieg des spielenden Spielers führt.
Der Algorithmus.
Um den nächsten Zug zu entscheiden, müssen die Positionen auf dem Brett berücksichtigt werden, die aus jedem möglichen Zug resultieren. Entscheiden, welche Position die beste ist, den Zug ausführen, der dieser Position entspricht, und die Bewertung des besten Zuges der entsprechenden Position zuweisen.
Um zu entscheiden, welche der möglichen Positionen die beste ist, Für jede von ihnen wird Folgendes durchgeführt:
– Überprüfen, ob der Sieg eintritt. Wenn dies der Fall ist, als der beste klassifizieren und ihr den besten Platz in der Rangliste geben.
– Andernfalls, Alle möglichen Züge berücksichtigen, die der Gegner im nächsten Zug ausführen könnte. Sehen, welcher davon für uns der beste ist (durch einen rekursiven Aufruf dieses Verfahrens). Annehmen, dass der Gegner diesen Zug ausführen wird. Jedem Zug entsprechend seinem Platz zuordnen, Dem Knoten den Zug zuweisen, der gerade betrachtet wird.
Der beste Knoten ist derjenige, der den höchsten Platz ergibt.
Dieser Algorithmus untersucht mehrere Zugfolgen, um diejenige zu finden, die zum Sieg führt. Er versucht, die Gewinnwahrscheinlichkeit zu maximieren, durch die Annahme, dass der Gegner versuchen wird, diese Wahrscheinlichkeit zu minimieren. Dieser Algorithmus wird Minimax genannt.
Das Programm benötigt viel mehr Zeit als andere Lösungen, da es eine Suche in einem Baum durchführen muss, der alle möglichen Spielzüge darstellt, bevor ein Zug gemacht wird. Jedoch ist es den anderen Programmen in etwas Wichtigem überlegen: Es könnte erweitert werden, um kompliziertere Spiele als Tic-Tac-Toe zu handhaben, Eigenschaft, in der andere Lösungen versagen.
Die vorherige Lösung ist ein Beispiel für die Nutzung einer KI-Technik. Für sehr kleine Probleme, ist es weniger effizient als direktere Methoden. Es kann jedoch in Situationen verwendet werden, in denen traditionelle Methoden versagen.
Antwort auf Fragen.
In diesem Problem wird die Lösung eines auf Spanisch geschriebenen Textes behandelt, Tatsächlich handelt es sich um Fragen, die beantwortet werden müssen.
Es ist jedoch schwieriger, formal und genau abzugrenzen, worin das Problem besteht und was eine korrekte Lösung dafür darstellt.
In diesem Teil des Kapitels ist das vielleicht interessanteste Problem:
María ging, um einen neuen Mantel zu kaufen. Sie fand einen roten, der ihr wirklich gefiel. Als sie ihn nach Hause brachte, entdeckte sie, dass er perfekt zu ihrem Lieblingskleid passte.
Es wird versucht, die folgenden Fragen zu beantworten:
Was ging María kaufen?
Was fand sie, das ihr gefiel?
Kaufte María etwas??
Nuevamente como en el problema anterior solo se mostrará la tercera de las soluciones:
Se transforma el texto de entrada en una forma estructurada que contiene frases del textoy se combina con otras formas estructuradas que describen conocimiento previosobre los objetos y situaciones que aparecen en el texto.
Se usa una estructura para construir Textointegrado a partir del texto de la entrada. Este tipo de conocimiento almacenado sobre acciones típicas se denomina guión. (script). En este caso por ejemplo, M es un abrigo y M’ es un abrigo rojo.
Ir de compras:
Ubicación: L (Shop)
2. C empieza a curiosear.
3. C busca un M en particular 4. C busca cualquier M interesante
5. C pide ayuda a V
7. C encuentra M’ acht. C no encuentra M
9. C sale de L 10. C compra M’ elf. C sale de L 12. Vuelta al paso 2
13. C sale de L
14. C wird M genommen’
In der Lösung des Problems wird eine strukturierte Darstellung des im Eingabetext enthaltenen Wissens erstellt, aber jetzt kombiniert mit einer Sammlung von verwandtem Wissen.
Die Eingangsfrage in Zeichenform.
Der Algorithmus.
Der Programmeingang wird unter Verwendung sowohl des Wissens als auch des Weltmodells strukturiert.
Die Anzahl der möglichen Strukturen wird ziemlich groß sein. Obwohl manchmal, Jedoch, ist es möglich, weniger Möglichkeiten in Betracht zu ziehen, indem das zusätzliche Wissen verwendet wird, um die Alternativen zu filtern.
Mit der letzten Lösung können die Fragen beantwortet werden.
Das Skript zum Einkaufen wird instanziiert, und aufgrund des letzten Satzes wird die Darstellung dieses Textes unter Verwendung von Schritt 14 des Skripts gebildet. Cuando el guión es instanciado, es seguro que M’ representa en la estructura el abrigo rojo (ya que el guión indica que M’ es lo que se lleva a casa y el texto rojo indica que el abrigo rojo es lo que se lava a casa)
Esa solución es mas potente que otras debido a que utiliza mas conocimiento. De hecho estas son técnicas de IA. Sin embargo son necesarias ciertas advertencias. Las técnicas utilizadas en la última solución no son las adecuadas para responder adecuadamente a todas las preguntas del español. El aspecto mas importante que no aparece en esta solución es un mecanismo de razonamiento common (inferencia) um es verwenden zu können, wenn die geforderte Antwort nicht explizit im Textinput erscheint und dennoch die Antwort logisch aus dem dort enthaltenen Wissen abgeleitet werden kann.
Daraus lässt sich schließen, dass das Ziel der KI-Techniken darin besteht, die effektive Nutzung von Wissen zu unterstützen.
In den Lösungen, in denen KI-Techniken verwendet werden, treten drei hervor, die sehr wichtig sind:
Búsqueda. – Bietet eine Möglichkeit, Probleme zu lösen, bei denen es keine bessere direkte Methode gibt, als eine Struktur, in die einige bestehende direkte Techniken eingebettet werden können.
Nutzung von Wissen. – Bietet eine Möglichkeit, komplexe Probleme zu lösen, indem die Strukturen der beteiligten Objekte genutzt werden.
Abstraktion. – Proporciona una forma de separar aspectos y variaciones importantes de aquellos otros sin importancia y que en caso contrario podrían colapsar un proceso.
El nivel del Modelo en otras palabras: Modelar de una computadora a similitud del hombre:
Los esfuerzos dedicados a construir programas que lleven a cabo tareas de la misma forma que el hombre se dividen en dos clases: Los programas de la primera clase se encargan de problemas que no se adecuan mucho con nuestra definición de tarea perteneciente a IA; son aquellos problemas que una computadora puede resolver fácilmente, pero cuya resolución implica el uso de mecanismos de los que no dispone el hombre.
La segunda clase de programas que intentan modelar lo humano, Sie sind diejenigen, die Aufgaben ausführen, die klar mit unserer Definition von KI-Aufgaben übereinstimmen. Es gibt Dinge, die für einen Computer nicht trivial sind.
Zu den Gründen, die menschliche Arbeitsweise zu modellieren, gehören:
– Überprüfung der psychologischen Theorien menschlichen Handelns.
– Computer befähigen, menschliches Denken zu verstehen.
– Menschen befähigen, Computer zu verstehen.
– das Wissen nutzen, das im Menschen zu finden ist.
Kriterien zur Bestimmung des Erfolgs.
Eine wichtige Frage, die in jeder wissenschaftlichen Ingenieurforschung zu lösen ist, lautet: Wie werden wir wissen, ob wir erfolgreich waren?
Die Formulierung der Frage in der künstlichen Intelligenz: Wie wissen wir, ob wir eine intelligente Maschine gebaut haben??.
En 1950 Alan Turing propuso un método para determinar si una máquina es capaz de pensar. Este método es conocido como el check de Turing. Para realizarlo se necesitan dos personas y la máquina que se desea evaluar. Una de las personas actúa como entrevistador y se encuentra en una habitación, separado de la computadora y de la otra persona. El entrevistador hace preguntas tanto a la persona como a la computadora mecanografiando las cuestiones y recibe las respuestas de igual forma.
El entrevistador solo las conoce por A y B y, debe tratar de determinar quien es la persona y quien es la máquina. El objetivo de la máquina es hacer creer al entrevistador que es una persona, si lo consigue, se concluye que la máquina piensa.
Sin embargo mucha gente piensa que habrá que pasar mucho tiempo para que una máquina pueda superar el check de Turing. Algunos piensan que nunca lo harán.
La inteligencia artificial es un área realmente interesante, con ella se pretende desde mi punto de vista hacer las cosas mejor de lo que se hacen.
Las técnicas que se usan para resolver problemas son a menudo más efectivas que los métodos directos porque tienden a buscar mas opciones, mas caminos que un método convencional.
Es obvio que aún no se ha logrado que una máquina piense totalmente como humano. Se ha comprobado que son capaces de desarrollarse en áreas de conocimiento muy específicas y complicadas, daher die Expertensysteme, aber nicht so bei etwas, das auf den ersten Blick einfach erscheint, aber nur eine Eigenschaft der Menschen selbst ist, zumindest bis jetzt: der gesunde Menschenverstand. Es ist jedoch interessant zu wissen, dass eine Maschine Prozesse simulieren kann, die der Mensch gut durchführen würde, wenn er nicht so begrenzte natürliche Werkzeuge wie das Gedächtnis hätte.
Ein Computer kann es tatsächlich tun, das heißt, er simuliert das, was der Mensch aufgrund von Einschränkungen nicht tun kann, und genau das macht seine Nützlichkeit aus.
Es gibt jedoch etwas, von dem ich privat denke, dass es gefährlich ist. En el momento en que nosotros le demos el poder complete a la máquina de pensar no sabemos si podría intentar defenderse de nuestro mando si con eso no le quitaríamos trabajo a una gran cantidad de gente por la sencilla razón de que una computadora sería capaz de desarrollar un trabajo mas eficiente y rápido.
Una máquina no se enferma, ni se cansa ni protesta y eso puede elevar los índices de plusvalía. En fin la IA es muy joven aún como para temerle pero ojalá no se nos vaya de las manos.
Glosario.
Instancia. – Memorial, Solicitud. Por la primera vez. El primer ímpetu.
Intelligenz. – Facultad intelectiva. Capacidad de conocimiento. Comprensión, acto de entendimiento. Sentido en que se puede interpretar una expresión sentencia.
Modelo. – Ejemplar, forma, was beabsichtigt wird, wenn jemand ein Werk ausführt, künstlerischer Art oder anderer Art. Was wegen seiner Vollkommenheit nachgeahmt werden sollte, im intellektuell-ethischen Bereich.
Technik. – Gesamtheit der Verfahren einer Wissenschaft oder Kunst. Fähigkeit, Verfahren und Mittel anzuwenden.
Künstliche Intelligenz.
Zweite Ausgabe.
Künstliche Intelligenz
Als die Informatik begann, sich als Wissenschaft zu entwickeln, begann man zu erkennen, dass Roboter Aufgaben viel komplexer ausführen konnten, als man sich vorgestellt hatte; man interessierte sich für das Konzept des “menschlichen Denkens”; man stellte fest, dass, wenn man es könnte “zu lernen” seines Umfelds, man den Traum jedes Wissenschaftlers jener Zeit verwirklichen könnte: künstliches Leben zu schaffen, und auf diese Weise dafür zu sorgen, dass Roboter denken und schlussfolgern könnten.
Die menschliche Intelligenz hat die Menschen seit Anbeginn der Zeit fasziniert, siempre ha tratado de imitarla, igualar y mecanizarla para sus propios propósitos. Comenzó por desarrollar algoritmos capaces de resolver problemas específicos, se interesó en aplicar la Lógica Matemática en la resolución de dichos problemas, y es aquí donde comenzó a desarrollarse la I.A.
Podemos definir la I. A. como “el estudio de las maneras en las cuales las computadoras pueden mejorar las tareas cognoscitivas, en las cuales, actualmente, la gente es mejor.” De esta manera podemos ver que el entendimiento de algún lenguaje pure, reconocimiento de imágenes, encontrar la mejor manera de resolver un problema de matemáticas, encontrar la ruta óptima para llegar a una objetivo específico, und so weiter., son parte del razonamiento humano, und dass der Mensch bisher den Wunsch hatte, sie nachzuahmen, indem er Künstliche Intelligenz entwickelt.
5. Robots
Oben, ein Bild des Robokoneko-Projekts aus Japan, entnommen aus dem Magazin New Scientist.
Unser eigenes Gehirn ist ein wunderbar nachzuahmendes Modell, bestehend aus Netzwerken von “Genetische Algorithmen” die Symbole verarbeiten, und als Antworten Lösungen für Probleme liefern. Diese Netzwerke werden verwendet, um Prothesen und sogar Gliedmaßen zu schaffen, die sich den menschlichen Muskeln anpassen, sowie für die Entwicklung von Robotern: beginnend mit “elektronischen Katzen”, siehe dazu den Artikel Robot Kitty veröffentlicht im September 1997 in der Zeitschrift PC Magazine, -/pcmag/news/traits/ und etwas Aktuelleres in , el proyecto Robokoneko del Japón ~degaris/papers/icannga99/ y como noticia de la BBC de Londres del 7 de Enero del año 1999.
Robokoneko es un robot japonés al cual se le va a conectar el cerebro artificial más ambicioso desarrollado hasta el momento, en construcción por Genobyte, un laboratorio de Boulder, Colorado. Este cerebro ideado por Hugo de Garis de Superior Telecommunications Analysis en Kyoto, Japón, contiene aproximadamente forty millones de neuronas artificiales, un volumen enorme en comparación con lo poco más de unos pocos centenares con que suelen trabajar los expertos en IA. El dispositivo electrónico de base es un chip especial denominado Compuerta Matricial de Campo Programable (FPGA, field programmable gate array), construidos por Xilinx, una empresa de San José. California, en el que las conexiones entre transistores pueden ser alteradas.
CAM puede correr sobre 72 FPGA's y en cualquier momento estos dispositivos pueden actuar como un módulo conteniendo 1152 neuronas interconectadas. Esos dispositivos pueden ser repetidamente configurados de forma de representar 32,768 módulos diferentes. El cerebro recuerda cómo los módulos se conectan entre si y usa sus salidas como entrada de otros. Un ciclo completo a través de estos módulos, representando 37,7 millones de neuronas puede repetirse 300 veces cada segundo!.
Para modelar el cerebro, su creador usó alrededor de 450 millones de células autónomas, representando componentes tales como neuronas y sus axones y dendritas que las conectan entre si. Jede Zelle besteht aus mehreren Transistoren innerhalb eines FPGA.
Neuronale Netze müssen abgestimmt werden, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Kein Mensch könnte die Anpassung dieser Netze aufgrund ihrer extremen Komplexität programmieren, der durch Simulation erzeugt wird “biologisch”. Durch zufällige Mutationen und Wachstum des genetischen Materials, das das Netzwerk beschreibt, Das Programm entwickelt sich über viele Generationen hinweg, um ein optimales Design zu erreichen.
Roboneko wird nicht abgeschlossen sein, bis sein Verhalten vollständig untersucht wurde. Einige Forscher zweifeln an diesem großen Projekt in Bezug darauf, die grundlegenden Geheimnisse des Wissens besser zu verstehen, so wie das menschliche Gehirn sein Bild der Welt konstruiert. El problema es que estos rompecabezas no lo son por el hecho de que nuestros modelos neurales no son suficientemente grandes, arguye Igor Aleksander, un ingeniero de sistemas del Colegio Imperial de Londres.
Los desarrolladores de CAM admiten que no pueden predecir como va a operar cuando sea conectado a Roboneko pero esperan que sea la primera vez que un robotic opere en función de los estímulos externos para desarrollar una inteligencia related a la de los animales. Esto es lo que aportan éstas redes neurales de alta complejidad, un mayor grado de relevancia biológica, expresa Michael Korkin de Genobyte.
El cerebro de un gato
El cerebro consiste en una estructura neuronal artificial en crimson capaz de modificar sus conexiones por sí misma -hardware evolutivo- um die optimale Methode zu finden, wie man die Reaktionen der Katze auf alltägliche Reize löst. Bis jetzt hat dieser Prototyp “nur” eine Million Neuronen, er muss hundert Millionen erreichen, um über ein Gehirn zu verfügen, das dem einer gewöhnlichen Hauskatze ähnlicher ist.
Die Demo, testet den neuen Schaltkreis von Austin
Mit dem Xbox 360-Controller in der Hand – der die Plattform war, auf der die Demo ausgeführt wurde – tauchen wir direkt in den McLaren von Lewis Hamilton ein, um ein paar Runden auf dem Circuit of the Americas zu drehen, in Austin, eine Strecke, die dieses Jahr zum ersten Mal in der Formel-1-Weltmeisterschaft eingesetzt wird und die, wie könnte es anders sein, auch hier vertreten sein wird. Sobra decir que esta entrega incluirá todos los pilotos y escuderías actualizados, así como los 20 circuitos oficiales de la temporada, 2 más que en la entrega anterior, pues además de este de Austin también se recupera el Circuito Internacional de Baréin.
Las sensaciones, como era de esperar, son muy similares a la de la anterior entrega, con una mezcla entre simulación y arcade que podremos calibrar según nuestros gustos a partir de activar desactivar diferentes opciones de ayuda. Se pilla fácil el management, el número de vistas se mantiene sin cambios y siguen estando a mano las opciones de DRS y KERS, que ya fueron incluidas en la edición del pasado año. A nivel jugable, Die wichtigste Neuerung, die wir gefunden haben, entdecken wir, indem wir fast alle Hilfen abschalten, der Moment, in dem wir spürten, dass der McLaren bei bestimmten Kurven etwas nervöser reagierte.
Wir fragten den Verantwortlichen von Codemasters zu diesem Detail und er erklärte uns, dass, in der Tat, so ist es, und das liegt an zwei Details: Verbesserungen in der Physik dank der kontinuierlichen Weiterentwicklungen, die sie für die EGO Engine fortsetzen, und am diesjährigen Verbot der berühmten Blasenauspuffanlagen in der Weltmeisterschaft, ein Element, das sie in dieser Ausgabe darstellen wollten und so die Empfindungen eines aktuellen Formel-1-Fahrers besser vermitteln können.
Technisch, en líneas generales estamos frente a un título con un aspecto muy comparable al del año pasado, algo obvio teniendo en cuenta el momento de la generación de consolas en el que encontramos. De todas formas, tampoco nos desagrada, pues el nivel alcanzado en su predecesor ya era realmente sobresaliente, ofreciendo un gran cuidado en circuitos, coches y pilotos, buenos efectos de iluminación y climáticos, aunado a una gran sensación de velocidad. A pesar de lo dicho, también habrá pequeñas mejoras aquí y allá, que se notarán principalmente en los containers y en las celebraciones, con animaciones más cuidadas y mayor expresividad en todos los representantes de la escena.
Las promesas para este año
Mientras dábamos unas cuantas vueltas al circuito de Austin, el responsible de Codemasters nos iba detallando otra serie de novedades que nos encontraremos en F1 2012, pero que no pudimos probar debido a las limitaciones de la demo. Donde más se nos insistió fue en la intención de sus creadores de atraer a jugadores amantes de la velocidad pero que no sean conocedores de los entresijos de la Formulation 1, elemento que les fue criticado en F1 2011. Y es que, ante la ausencia de tutoriales, mucha gente se introducía en el juego desconociendo para qué sirven realmente elementos como el KERS el DRS y cuál es su reglamento (el DRS por ejemplo se puede usar a voluntad en clasificación, pero sólo en uno dos puntos en carrera).
Para introducir a los usuarios noveles en la F1 se ha decidido introducir un nuevo modo llamado Pruebas para Jóvenes Pilotos”, similar a la que se celebra realmente en el circuito de Abu Dhabi, en la que grandes promesas del automovilismo se ponen a los mandos de estas flechas del asfalto. A través de este modo se nos irán enseñando paso a paso y (eso prometen) de forma clara los diferentes conceptos necesarios para exprimir al máximo nuestros coches. Pensando también en los usuarios menos habilidosos también nos aseguraron que se incluirá un modo de dificultad hiper sencilla para que incluso nuestra abuela coja el mando, y una más compleja para auténticos expertos, aunque no quisieron entrar en más detalles.
A nivel jugable, más allá del detalle que comentamos en el apartado anterior, desde Codemasters se nos prometió un salto importante en lo referente a la inteligencia artificial, con la intención de hacerla menos robótica y previsible que la vista en F1 2011. En esto ayudará que cada piloto tendrá un estilo de conducción comparable al real, concept que ya hemos visto en otros títulos deportivos como puede ser FIFA NBA 2K con sus principales estrellas. De esta forma, Hamilton apostará por un estilo más agresivo, Vettel podrá sacar mejores tiempos si se encuentra libre de tráfico, Alonso será muy constante y cometerá pocos errores, und viele andere.
El otro elemento en el que quieren dar un salto de calidad importante es en las posibilidades online, principalmente en todo lo relacionado con las funciones sociales gracias a la integración de la todavía joven plataforma RaceNet de Codemasters. No podemos daros más detalles, porque básicamente se nos comentó que no podían facilitarlos por ahora. Por último, se nos prometió mejoras en el apartado sonoro (period difícil apreciarlo en directo con el tumulto y ruido que había en el stand), en la ambientación common de cada Gran Premio y en la meteorología, pues ahora el calor será un elemento importante a tener en cuenta de cara a la degradación de los neumáticos.
En Resumen
El hombre se ha caracterizado siempre por su búsqueda constante de nuevas vías para mejorar sus condiciones de vida. Estos esfuerzos le han servido para reducir el trabajo en aquellas operaciones en las que la fuerza juega un papel primordial. Los progresos obtenidos han permitido dirigir estos esfuerzos a otros campos, wie zum Beispiel, a la construcción de máquinas que ayuden a resolver rápida determinadas operaciones que resultan tediosas cuando se realizan a mano.
La robótica siempre ha estado unida a la construcción de “artefactos” con la idea de asemejarse al ser humano y de ahorrarle trabajo
La palabra “robot” proviene del escritor checoKarel Capek, el cual acuñó en 1921 dicho término en una de sus obras a partir de la palabra checa “robota”, que significaba servidumbre trabajo forzado. Posteriormente, sería Isaac Asimov quien utilizaría el término “Robotik” la ciencia que estudia los robots.
Derzeit, Robotik wird definiert als die Wissenschaft und Technologie der Roboter. Sie beschäftigt sich mit dem Design , der Herstellung und den Anwendungen dieser und kombiniert verschiedene Disziplinen wie Mechanik ,
Elektronik, Informationstechnik , künstliche Intelligenz und Regelungstechnik
Hier taucht der Begriff Künstliche Intelligenz auf (KI), der im Laufe der Zeit in der Robotik zunehmend an Bedeutung gewinnt. Es handelt sich um eine Wissenschaft, die zum Bereich der Kybernetik gehört , die den Mechanismus der menschlichen Intelligenz untersucht, um intelligente Maschinen zu schaffen, die in der Lage sind zu rechnen und “denken können”, Urteile zu fällen und Entscheidungen zu treffen.
Während die Robotik, im Prinzip, die Mechanik der Roboter weiterentwickelt, La inteligencia artificial fundamentada en la teoría de la evolución se basa en los mecanismos de selección que utiliza la naturaleza , donde los individuos más fuertes de una población son los que sobreviven.
2.1. Primera Generación
También denominada “Manipuladores”, son sistemas mecánicos multifuncionales con un sencillo sistema de management, bien handbook , de secuencia fija variable. El sistema de management utilizado se basa en las “Paradas fijas” mecánicamente. Podemos considerar como ejemplo de esta primera etapa los mecanismos de relojería que permiten mover las cajas musicales a los juguetes de cuerda. Este tipo de control es semejante al ciclo de control que tienen algunos lavadores de ciclo fijo., pero están limitados a un número pequeño de movimientos.
2.2. Segunda generación
Segunda generación “robots de aprendizaje”, repiten una secuencia de movimientos que ha sido ejecutada previamente por un operador humano. Die Vorgehensweise erfolgt über ein mechanisches Gerät. El operador realiza los movimientos requeridos mientras el robotic le sigue y los memoriza.
Utiliza una estructura de control de ciclo abierto, pero en lugar de utilizar interruptores y botones mecánicos utiliza una secuencia numérica de management de movimientos almacenados en un disco cinta magnética. El programa de control entra mediante la elección de secuencias de movimiento en una caja de botones a través de palancas de management.
El mayor número de aplicaciones en los que se utilizan los robots de esta generación son de la industria automotriz, en soldadura , pintado con “spray”. Fig. (1).
Figura 1. Robot de industrial para pintado
2.3. Tercera generación
Robots con control sonorizado. Der Steuercomputer ist ein Computer, der die Befehle eines Programms ausführt und sie an den Manipulator sendet, damit er die notwendigen Bewegungen ausführt. De esta manera utiliza las computadoras para su estrategia de control y tiene algún conocimiento del ambiente native a través del uso de sensores , los cuales miden el ambiente y modifican su estrategia de control.
Al analizar factores externos y comportarse en función de ellos, nos encontramos ante la generación que posteriormente se llamará de robots inteligentes. Aparecen los lenguajes de programación para escribir los programas de control. La estrategia de control utilizada se denomina de “ciclo cerrado”.
2.4. Cuarta generación
La denominada generación de “Intelligente Roboter”, related a la anterior, Pero que además poseen sensores que envían información a la computadora de management sobre el estado del proceso Esto permite una toma inteligente de decisiones y el management del proceso en tiempo actual. Utilizan conocimiento difuso y procesamiento dirigido por expectativas que mejoran el desempeño del sistema de manera que la tarea de los sensores se extiende a la supervisión del ambiente world, registrando los efectos de sus acciones en un modelo del mundo y auxiliar en la determinación de tareas y metas.
¿Cuál es el objetivo ? Crear robots inteligentes y autónomos, la nueva generación, capaces de estar situados en suentorno, adoptar comportamientos, razonar, evolucionar y actuar como seres vivos.
Como ya hemos dicho, al menos seis campos de investigación estructuran hoy la robótica avanzada: la que relaciona al robot con su entorno, la conductual, la cognitiva, la epigenética de desarrollo, la evolutiva y la biorrobótica
3.1. Robótica situada
Este enfoque se ocupa de los robots que están insertos en entornos complejos y, a menudo, dinámicamente cambiantes. Se basa sobre dos ideas centrales: los robots
Los robots “están corporizados” (embodiment), das heißt, tienen un cuerpo físico apto para experimentar su entorno de manera directa, en donde sus acciones tienen Una realimentación inmediata sobre sus propias percepciones. Los robots “está situados” (situatedness), sea, están inmersos dentro de un entorno; interaccionan con el mundo, el cual influye -de forma directa- sobre su comportamiento
Obviamente, Die Komplexität der Umgebung steht in engem Zusammenhang mit der Komplexität des Managementsystems. In der Tat, wenn der Roboter schnell und intelligent in einer dynamischen und herausfordernden Umgebung reagieren muss, wird das Kontrollproblem sehr schwierig.
3.2. Verhaltensbasierte Robotik
Dieser Ansatz verwendet das behavioristische Prinzip: Roboter erzeugen Verhalten nur, wenn sie stimuliert werden; das heißt, sie reagieren auf Veränderungen ihrer lokalen Umgebung (wie wenn jemand versehentlich ein heißes Objekt berührt). Hier, teilt der Designer die Aufgaben in zahlreiche und unterschiedliche Grundverhalten auf, von denen jedes in einer separaten Schicht des Managementsystems des Roboters ausgeführt wird.
Typischerweise, können diese Module (Verhaltensweisen) z.B. Hindernisse vermeiden, gehen, aufstehen, etc. Las funciones inteligentes del sistema, tales como percepción , planificación , modelado, aprendizaje, and so pleth. emergen de la interacción entre los distintos módulos y el entorno físico en donde está inmerso el robot. El sistema de management – totalmente distribuido- se construye de manera incremental, capa por capa, a través de un proceso de ensayo y error, y cada capa es responsable únicamente de una conducta básica.
Los sistemas basados en la conducta son capaces de reaccionar en tiempo actual, ya que calculan las acciones directamente a partir de las percepciones (a través de un conjunto de reglas de correspondencia situación acción ). Es importante observar que el número de capas aumenta con la complejidad del problema
Otro inconveniente es que, debido a la presencia de varias conductas y a su dinámica particular person de interacción con el mundo, muchas veces es difícil decir que una serie de acciones en explicit ha sido producto de una conducta explicit.
Aunque tal vez alcancen la inteligencia del insecto, probablemente los sistemas construidos a partir de este enfoque tengan habilidades limitadas, ya que no tienen representaciones internas. In der Tat, este tipo de robots presentan una gran dificultad para ejecutar tareas complejas y, en las más sencillas, no se garantiza la mejor solución, la óptima.
3.3. Robótica Cognitiva
Esta aproximación utiliza técnicas provenientes del campo de las Ciencias Cognitivas. Se ocupa de implementar robots que perciben, razonan y actúan en entornos dinámicos, desconocidos e imprevisibles.
Para eso, deben poseen un modelo simbólico e interno de su entorno native, y la suficiente capacidad de razonamiento lógico para tomar decisiones y para ejecutar las tareas necesarias a fin de alcanzar sus objetivos
Si se consigue que los robots desarrollen por sí mismos sus capacidades cognitivas, se evitaría el programarlos “a mano” para cada tarea contingencia concebible. Auch, si se logra que los robots utilicen representaciones y mecanismos de razonamiento similares a la de los humanos, se podría mejorar la interacción hombre máquina, así como las tareas de colaboración. Jedoch, se necesita un elevado poder de procesamiento (en especial si el robotic cuenta con numerosos sensores y actuadores) y mucha memoria (para representar el espacio de estados).
3.4. Epigenetische Entwicklungsrobotik
Dieser Ansatz zeichnet sich dadurch aus, dass er versucht, Managementsysteme mit allgemeinem Zweck zu implementieren, durch einen langwierigen Entwicklungs- oder autonomen Selbstorganisationsprozess.
Als Ergebnis der Interaktion mit seiner Umgebung, ist der Roboter in der Lage, verschiedene - und zunehmend komplexere- perzeptive, kognitive und Verhaltensfähigkeiten zu entwickeln.
Es handelt sich um ein Forschungsgebiet, das Entwicklungsneurowissenschaften, Entwicklungspsychologie und situierte Robotik integriert. Anfangs kann das System mit einem kleinen Satz von angeborenen Verhaltensweisen und Wissen ausgestattet sein, aber - dank der gewonnenen Erfahrung- ist es in der Lage, komplexere Repräsentationen und Handlungen zu erzeugen. Zusammenfassend , es geht darum, dass die Maschine autonom die angemessenen Fähigkeiten für eine bestimmte Umgebung entwickelt, indem sie die verschiedenen Phasen ihrer “autonomen psychologischen Entwicklung durchläuft”.
Der Unterschied zwischen Entwicklungsrobotik und epigenetischer Robotik – manchmal unter der Bezeichnung “ontogenetische Robotik” (ontogenetic robotics)- ist subtil, da es sich auf die Art der Umgebung bezieht.
Der Begriff epigenetisch (jenseits des Genetischen) wurde in der Psychologie- vom Schweizer Psychologen Jean Piaget eingeführt, um sein neues Studiengebiet zu bezeichnen, das die sensomotorische Interaktion der Person mit der physischen Umgebung betont.
3,5. Evolutionsrobotik
Dieser Ansatz wendet die Erkenntnisse der Naturwissenschaften an ( Biologie und Ethologie) und der Künstlichen Leben ( Neuronale Netzwerke , Evolutionstechniken und dynamische Systeme) über echte Roboter, damit sie ihre eigenen Fähigkeiten in enger Interaktion mit der Umgebung und ohne menschliches Eingreifen entwickeln können.
Durch ein festgelegtes Design, ist es schwierig, dass ein Roboter sich anpasst (sich selbst organisiert) an eine dynamische Umgebung, die sich oft- durch chaotische Veränderungen entwickelt, da die Maschine automatisch neue Verhaltensweisen erwerben kann, abhängig von den dynamischen Situationen, die in der Umgebung auftreten, in der sie sich befindet.
Durch die Nutzung von Evolutionstechniken ( Genetische Algorithmen, genetische Programmierung und evolutionäre Strategie),
Auf die gleiche Weise, kann entschieden werden, die Hardware physisch zu entwickeln (die elektronischen Schaltkreise) die Software (die Programme die Management-Regeln) was gemacht wird, ist zuerst den Controller in einer Simulation zu entwickeln. Der Controller des Roboters besteht typischerweise aus künstlichen neuronalen Netzen.
En la actualidad, der Hauptnachteil der evolutionären Steuerung ist ihre langsame Konvergenzgeschwindigkeit und die beträchtliche Zeit, die vergehen muss, um den evolutionären Prozess an einem echten Roboter durchzuführen.
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