ROBOTIQUE ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
ROBOTIQUE
La robotique est un concept du domaine public. La plupart des gens ont une idée de ce qu'est la robotique, connaissent ses applications et le potentiel qu'elle possède; Cependant, ne connaissent pas l'origine du mot robot, ni n'ont pensé à l'origine des applications utiles de la robotique en tant que science.
La robotique telle que nous la connaissons aujourd'hui, a ses origines il y a des milliers d'années. Nous nous baserons sur des faits enregistrés à travers l'histoire, et commencerons par clarifier qu'autrefois les robots étaient connus sous le nom d'automates, et la robotique n'était pas reconnue comme une science, de plus, le mot robot est apparu bien après l'origine des automates.
Depuis le début des temps, L'homme a désiré créer la vie artificielle. Il s'est efforcé de donner vie à des êtres artificiels qui l'accompagnent dans sa demeure, des êtres qui accomplissent ses tâches répétitives, des tâches lourdes difficiles à réaliser pour un être humain. Selon certains auteurs, comme J. J. C. Sensible et Jasia Reichardt, considèrent que le premier automate de toute l'histoire fut Adam créé par Dieu. Selon cela, Adam et Ève sont les premiers automates intelligents créés, et Dieu fut celui qui les programma et leur donna les premières instructions qu'ils devaient suivre. Dans la mythologie grecque, on peut trouver plusieurs récits sur la création de vie artificielle, par exemple, Prométhée créa le premier homme et la première femme avec de la boue et animés avec le feu des cieux. De esta manera nos damos cuenta de que la humanidad tiene la obsesión de crear vida artificial desde el principio de los tiempos. 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, c'est, utilizaban maderas resistentes, metales como el cobre y cualquier otro material moldeable, c'est, que no necesitara requiriera de algún tipo de transformación para poder ser utilizado en la creación de los autómatas.
Estos primeros autómatas utilizaban, principalmente, la fuerza bruta para poder realizar sus movimientos. Aux premières machines-outils qui ont aidé l'homme à faciliter son travail, on ne leur donnait pas le nom d'automate, mais on les reconnaissait plutôt comme des artefacts simples, des machines
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
L'intelligence artificielle a commencé comme le résultat de la recherche en psychologie cognitive et en logique mathématique. Elle s'est concentrée sur l'explication du travail psychologique et la construction d'algorithmes de solution de problèmes à usage général. Point de vue qui favorise l'abstraction et la généralité.
L'intelligence artificielle est une combinaison de la science de l'informatique, physiologie et philosophie, aussi normale et large que cela, c'est qu'elle réunit plusieurs domaines (robotique, systèmes experts, par exemple), tous ayant en commun la création de machines capables de “penser”.
L'idée de construire une machine pouvant réaliser des tâches perçues comme nécessitant l'intelligence humaine est attractive.. Les tâches qui ont été étudiées sous ce point de vue incluent les jeux, traduction de langues, compréhension des langues, diagnostic de pannes, robotique, fourniture de conseils d'experts sur divers sujets.
C'est ainsi que les systèmes de gestion de bases de données de plus en plus sophistiqués, la structure des données et le développement d'algorithmes d'insertion, suppression et localisation des données, ainsi que la tentative de créer des machines capables d'effectuer des tâches considérées comme typiques dans le domaine de l'intelligence humaine, ont inventé le terme Intelligence Artificielle en 1956.
Travaux théoriques fondamentaux furent le développement d'algorithmes mathématiques par Warren McCullock et Walter Pitts, en 1943, nécessaire pour permettre le travail de classification, fonctionnement en sens général, d'un réseau neuronal. En 1949, Donald Hebb a développé un algorithme d'apprentissage pour ces réseaux neuronaux créant, en conjonction avec les travaux de McCullock et Pitts, l'école créationniste. Cette école est aujourd'hui considérée comme l'origine de l'Intelligence Artificielle, cependant, elle a été peu étudiée pendant de nombreuses années, ouvrant la voie au raisonnement symbolique basé sur des règles de production, ce que l'on appelle les systèmes experts
IMPACT SOCIAL, ÉCONOMIQUE, CULTUREL
Premièrement, la robotique est une technologie destinée uniquement au bénéfice de l'humanité, cependant il y a des potentiels dangereux impliqués et des garde-fous doivent être établis pour ne pas permettre son utilisation pernicieuse.
L'intelligence artificielle est une combinaison de sciences qui permettent de réunir plusieurs champs comme par exemple la robotique, et qui a en commun un seul objectif, créer des machines qui peuvent penser.
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 generacion 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 maquina 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, et beaucoup d'autres.
Y finalmente el ambito economico, ces technologies demandent beaucoup d'argent, car elles nécessitent des technologies de dernière génération. tout l'argent investi, sera récupéré au fil du temps avec l'insertion de la machinerie dans les nouvelles industries et lorsque ces technologies seront produites en masse pour la vente publique
HISTOIRE DE LA ROBOTIQUE, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Dans la Grèce antique, le mythe et la superstition ont cédé la place à diverses cosmologies qui expliquaient le monde à partir de certains principes fondamentaux. Sur certains de ces principes se sont rapidement érigés les piliers culturels de l'Occident et bien sûr des diverses disciplines scientifiques que nous connaissons aujourd'hui. Mais si la philosophie n'a pas cessé d'exercer jusqu'à nos jours son influence sur les sciences naturelles et exactes, c'est sûrement dans le domaine de l'Intelligence Artificielle (IA) et de la robotique cognitive que cette relation indissoluble se perçoit avec plus de clarté.
Ainsi, au cours des premières années de vie de l'IA, les chercheurs ont cherché à développer des ordinateurs intelligents selon certains présupposés philosophiques. En ce sens, le philosophe américain Hubert Dreyfus nous avertit que pendant cette première étape, ces présupposés sont rapidement devenus le programme de recherche qui a articulé et orienté une grande partie des travaux réalisés par les informaticiens et les ingénieurs du monde entier jusqu'à bien après les années quatre-vingt-dix du XXe siècle.
Parmi ces présupposés, Dreyfus souligne l'idée qui concevait la pensée comme une classe explicite d'opérations, c'est, ces opérations qui sont réalisées par notre esprit. Des auteurs tels que Hobbes et Leibniz avaient affirmé à leur époque que toute l'activité de notre esprit - raisonner, planifier et bien d'autres.- pouvait être décrite en termes d'un ensemble fini et ordonné d'opérations logiques sur certains éléments. Cette réflexion sur la nature de l'esprit humain impliquait que le succès de toute tentative de reproduction de l'intelligence humaine dans des ordinateurs résiderait dans le fait de réussir à les faire réaliser le même type d'opérations. Les premières tendances de l'IA se sont basées sur la tentative de développer les programmes appropriés qui effectueraient ces opérations sur des machines.
Or bien, 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, entre autres choses, 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. Par exemple, 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. Según esta perspectiva una solución al problema de la Inteligencia Artificial radicaba en el nivel de exactitud de las representaciones que una computadora pudiera albergar.
La combinación de estas ideas dio a la IA un marco de trabajo bien definido; dando comienzo a la búsqueda por definir e implementar en maquinas las operaciones que incorporaran entre sus argumentos representaciones apropiadas del mundo. De cette manière, muchos afirmaron que sólo era cuestión de tiempo para que una computadora exhibiera un nivel de inteligencia related al nuestro.
Cependant, tras décadas de investigación y desarrollo, la IA pareció estancarse en su intento por conseguir tal objetivo. Adicionalmente, varios autores desde la filosofía comenzaron a poner en duda que la inteligencia consistiera simplemente en la manipulación de representaciones con base en reglas formales (por ejemplo operaciones lógicas). John Searle, par exemple, demostró a través de un ingenioso argumento que una maquina que tan sólo manipula símbolos es incapaz de comprender su significado, c'est-à-dire, es incapaz de saber qué representan esos símbolos. Si tenemos en cuenta que los pensamientos y creencias son para sus poseedores representaciones del mundo, alors l'argument de Searle implique qu'un programme informatique est insuffisant pour doter un ordinateur d'un esprit.
Or bien, ce cul-de-sac dans lequel se trouvait le projet de reproduire l'intelligence dans des systèmes artificiels, ne signifiait pas que la philosophie était contre l'IA. Au contraire, de nouvelles thèses philosophiques ont inspiré une transformation radicale dans la recherche sur ces concepts au point que certains auteurs ont commencé à distinguer entre l'Intelligence Artificielle classique et ce que l'on appelle aujourd'hui la nouvelle Intelligence Artificielle.
Parmi ces nouvelles idées, on peut mettre en avant celles provenant de la phénoménologie existentialiste. Cette proposition philosophique, d'abord formulée par Martin Heidegger puis reprise par le philosophe français Maurice Merleau-Ponty, peut être vue en grande partie comme une réponse aux principales conclusions de Descartes sur l'esprit. Heidegger, par exemple, rejetait l'idée concernant la nature représentationnelle des contenus mentaux et en conséquence pensait qu'une grande partie de notre comportement intelligent ne surgissait pas comme résultat d'estimations ou de calculs basés sur des représentations abstraites du monde. Merleau-Ponty, faisant écho aux idées de Heidegger, a ensuite ajouté que l'intelligence se fonde plutôt sur les mêmes mécanismes qui facilitent notre perception et notre motricité corporelle.
Beaucoup des changements inspirés par ces idées et courants philosophiques, tant dans les sciences cognitives que dans l'IA, peuvent se résumer à la proposition de la cognition incorporée. Ce paradigme novateur propose que l'intelligence doit être comprise dans le contexte de la relation étroite qui, selon Merleau-Ponty et Heidegger, existe entre la cognition et nos corps. Ainsi, pour le paradigme de la cognition incorporée, la dynamique de l'interaction entre le corps et l'environnement environnant nous fournit les ressources nécessaires pour nous développer dans un monde dynamique comme le nôtre. Naturellement, ce dernier point impose la contrainte que le comportement intelligent ne peut émerger que chez des agents qui possèdent un corps interagissant avec leur environnement. 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, dans lequel on cherche à intégrer leurs capacités sensorimotrices de manière à ce que puissent émerger chez eux certaines des compétences comportementales propres aux agents intelligents que l'on rencontre dans la nature.
Cependant, de nos jours, il est possible de trouver dans la littérature spécialisée différentes perspectives théoriques sur cette intégration sensorimotrice chez les agents artificiels. L'un des pionniers de la nouvelle IA, Rodney Brooks, proposait comme point de départ que pour les êtres intelligents comme nous, le meilleur modèle du monde est le monde lui-même. Par là, l'auteur voulait dire que notre environnement nous donne les clés, via nos systèmes sensoriels, pour générer les réponses motrices appropriées à chacun des stimuli que nous percevons. L'intelligence est, selon cette perspective, un motif de comportement complexe qui émerge de la combinaison de réponses comportementales de base à divers stimuli provenant de l'environnement. Brooks a développé plusieurs robots dans son laboratoire de l'Institut de Technologie du Massachusetts (MIT), dont le comportement global était basé sur des comportements de base mis en œuvre comme niveaux hiérarchiques.
Une autre perspective dans la nouvelle IA est appelée la bio-robotique. Selon cette perspective, le développement d'agents autonomes artificiels devra toujours être inspiré de modèles biologiques connus. Des auteurs comme Randal Beer, ont souligné que nous devons nous inspirer particulièrement des divers mécanismes neuronaux qui sous-tendent le contrôle moteur des agents naturels. La mise en œuvre de ces modèles neuronaux fournit aux agents artificiels les ressources nécessaires pour établir des relations entre les objets qui les entourent et leurs corps respectifs. Ces relations servent ensuite de base pour la gestion efficace de l'action. En résumé, L'IA a subi une transformation radicale depuis l'époque des premiers ordinateurs entièrement consacrés au traitement des symboles. De nos jours, les robots réussissent à s'orienter dans leur environnement et, par conséquent, développent des schémas de comportement réussis. Ce changement de paradigme dans l'Intelligence Artificielle, 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 llevó a cabo estudios de posgrado en el King’s School de la Universidad de Londres en el área de mecatrónica en donde trabajó con redes neuronales artificiales. Realizó un pos doctorado en la Universidad de Jena, Alemana trabajando en robótica evolutiva, desarrollando controladores para agentes autónomos artificiales haciendo uso de métodos evolutivos. Enfin, realizó otro posdoctorado en el Instituto Max Planck de Psicología Cognitiva en Munich, Alemania. Ahí su trabajo se basó en el estudio de modelos cognitivos, provenant de la psychologie, neurophysiologie et autres sciences cognitives, ainsi que leur mise en œuvre dans des agents artificiels autonomes. Actuellement, il est professeur-chercheur à la Faculté des sciences de l'UAEM, où il est coordinateur du domaine des sciences informatiques. Ses intérêts de recherche couvrent l'intelligence artificielle, la robotique cognitive, la robotique évolutive et la vision artificielle.
Qu'est-ce qu'un robot? Comment pourrais-je le reconnaître s'il s'assoit à côté de moi? Sont-ils tous les mêmes? Peuvent-ils aller lundi à mon travail et me remplacer? Est-ce une invention du XXe siècle? Dans ce premier chapitre, nous tenterons de répondre à ces questions et à d'autres en donnant un premier regard sur l'univers robotique.
¿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. En revanche, 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. C’est-à-dire, 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.
Or bien, 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 y Cortocircuito no tienen ningún elemento pure, mientras que Robocop es una mezcla entre biología, electrónica y mecánica. D'autre part, deben actuar en forma inteligente, c'est-à-dire, deben poder modificar sus comportamientos según lo que esté ocurriendo en el mundo que los rodea y en forma afín a sus objetivos. Para ello tienen que poseer mecanismos de captación de ese mundo. Par exemple, Terminator cuenta con un complejo sistema de visión (¿recuerdan la combinación de lo que observaba junto con los resultados de su análisis de la imagen?).
Con toda la información que les proporcionan los sistemas de sensado, los robots deben tomar decisiones y actuar. Para lo primero, necesitan procesadores que filtren y analicen los datos de entrada y que definan los pasos a seguir, en un proceso que podemos llamar inteligente”. Una vez tomada la decisión, deben poseer mecanismos que les permitan interactuar con el mundo en busca de su objetivo closing: moteurs, haut-parleurs, muscles en fil de fer ou autres, auxquels on donne le nom d'actionneurs.
Par conséquent, et en faisant une analogie un peu légère, on peut dire qu'un robot a une architecture très similaire à un ordinateur: unités d'entrée (capteurs), unités de traitement (intelligence) et unités de sortie (actionneurs). Or bien, nous savons tous que non seulement ce que nous appelons ordinateur est un ordinateur. Les téléphones portables, les lave-linge modernes, les fours à micro-ondes sophistiqués, les automobiles, les distributeurs automatiques de billets, les montres dernier cri et autres ne sont que des ordinateurs sous différentes formes. Par conséquent, il ne semble pas simple de donner une définition claire de ce qu'est un robot.
BON, TENTONS-EN UNE…
Il existe de nombreuses définitions du mot robot. La meilleure que nous ayons trouvée à ce jour est celle de Joseph Engelberg, père de la robotique industrielle: Il se peut que je ne sois pas capable de définir ce qu'est un robot, mais je sais quand j'en vois un. Cependant, à ce stade du jeu, peut-être que Joseph non plus ne peut pas le reconnaître aussi facilement. Les limites entre un concept et un autre deviennent de plus en plus floues.
Chaque définition est marquée par l'intention de celui qui la propose de mettre en avant un aspect qu'il considère élémentaire dans les caractéristiques d'un robot. Par exemple, l'Organisation internationale de normalisation (ISO) donne la sienne dans la norme ISO 8373 de 1994: Manipulateur polyvalent programmable sur trois axes ou plus, contrôlé automatiquement et reprogrammable, qui peut être fixé en place ou se déplacer, et qui est utilisé dans des applications industrielles automatisées. Il est clair que dans ce cas nous avons une définition d’un robot industriel.
Occupons-nous de la tâche, alors. Puisque nous écrivons un livre sur la robotique, nous nous arrogeons le droit de créer une définition avec notre propre regard. Au cours de ce livre, nous considérerons qu’un robot est un dispositif avec un certain degré de mobilité, qui peut réaliser un ensemble de tâches de manière autonome et qui s’adapte au monde dans lequel il opère. Nous pouvons voir que nous avons mis l’accent sur la capacité de changer le comportement de manière autonome selon ce qui se passe autour de lui. C’est-à-dire, 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.
Par exemple, 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 el tipo más clásico. Trabajan en ambientes relativamente estables y no necesitan ser veloces en su adaptación al entorno.
Espaciales: son aquellos que se envían al espacio para alcanzar zonas aún imposibles para el ser humano. Deben realizar su tarea en regiones inhóspitas y alejadas del control del hombre, de manera que tienen que resolver gran parte de sus problemas en forma autónoma.
Agrícolas: surgidos en los últimos años, tienen como objetivo aumentar la cantidad y la calidad de producción de los campos, cuidando la sustentabilidad de su explotación. Se encuadran dentro del concepto mayor de agricultura de precisión.
Médicos: sirven de complemento a la tarea humana potenciando las posibilidades de médicos y cirujanos. También se encuadran dentro de esta categoría los dispositivos robóticos que ayudan a las personas con capacidades disminuidas, como las sillas autónomas, les prothèses de dernière génération, les systèmes de communication intelligents et autres.
Domestiques: Eurêka, sont déjà parmi nous! Ces robots réalisent des tâches ménagères, comme aspirer la poussière de la maison quand nous ne sommes pas là, laver le linge, la vaisselle de manière intelligente en utilisant la moindre quantité d'eau possible intelligence artificielle et autres. Ils sont fortement liés au concept de domotique, discipline qui étudie l'automatisation des processus habituels dans une habitation ou un bâtiment et l'optimisation des ressources utilisées dans ces processus.
La Robotique
Le terme robotique provient du mot robotic. La robotique est, par conséquent, la science, branche de la science qui s'occupe de l'étude, développement et applications des robots.
Une autre définition de la robotique est la conception, fabrication et utilisation de machines automatiques programmables dans le but d'effectuer des tâches répétitives comme l'assemblage de voitures, appareils, et ainsi de suite. et autres activités. Fondamentalement, la robotique s'occupe de tout ce qui concerne les robots, ce qui inclut la gestion des moteurs, mécanismes automatiques pneumatiques, capteurs, systèmes informatiques, etc..
En robotique se rassemblent pour un même but plusieurs disciplines convergentes, mais différentes, comme la Mécanique, l'Électronique, l'Automatique, l'Informatique, etc..
Le terme robotique est attribué à Isaac Asimov.
Les trois lois de la robotique selon Asimov sont:
Un robot ne peut pas blesser ni permettre qu'aucun être humain soit blessé.
Le robot doit obéir à tous les ordres des humains, sauf ceux qui entreraient en conflit avec la première loi.
Le robot doit se protéger lui-même, sauf si cela entre en conflit avec la première ou la deuxième loi.
Robots:
Les robots sont des dispositifs composés de capteurs qui reçoivent des données d'entrée et qui peuvent être connectés à l'ordinateur. Celui-ci, en recevant les informations d'entrée, ordonner au robot d'effectuer une action déterminée. Il se peut que les propres robots disposent de microprocesseurs qui reçoivent les entrées des capteurs et que ces microprocesseurs ordonnent au robot l'exécution des actions pour lesquelles il est conçu. l, Le robot lui-même est à son tour un ordinateur.
D'autres définitions pour robot sont:
e, manipuler des objets et effectuer des travaux tout en interagissant avec son environnement. p, e. u, t “travail obligatoire”, u (e) par le romancier et dramaturge tchèque Karel Čapek. Depuis lors, le mot robotic est employé pour désigner une machine qui effectue des travaux pour aider les personnes et réaliser des tâches difficiles ou désagréables pour les humains.
Un robot est un manipulateur multifonction reprogrammable conçu pour déplacer des matériaux, pièces, outils ou dispositifs spécialisés à travers des mouvements programmés variables pour l'exécution de tâches variées. Pour effectuer toute tâche utile, le robot doit interagir avec l'environnement, qui peut inclure des dispositifs d'alimentation, d'autres robots et, le plus important, des personnes. 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, pièces, 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
Actuellement, los avances tecnológicos y científicos no han permitido todavía construir un robot realmente inteligente, aunque existen esperanzas de que esto sea posible algún día. Aujourd'hui, 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, le technicien peut se libérer de la routine et du risque que comportent ses tâches, ce qui permet à l'entreprise de gagner en rapidité, qualité et précision.
Types de robots
Robots actionnés pneumatiquement: La programmation consiste en la connexion de tubes en plastique à des manchons de liaison de l'unité de contrôle pneumatique. Cette unité est composée de deux parties: une supérieure et une inférieure. La partie inférieure est un séquenceur qui fournit pression et vide à l'ensemble des manchons de liaison dans une séquence contrôlée par le temps. La partie supérieure est l'ensemble des manchons de liaison qui activent chacune des pièces mobiles du robot. Ce sont les plus simples qui existent. Hay quien opina que a este tipo de máquinas no se les debería llamar robots; Cependant, en ellas se encuentran todos los elementos básicos de un robotic: estas máquinas son programables, automatiques et peuvent effectuer une grande variété de mouvements.
Robots equipados con servomecanismos: El uso de servomecanismos va ligado al uso de sensores, comme les potentiomètres, 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, en même temps que l'on peut enregistrer en mémoire la position de chaque pas. Este será el programa que el robotic ejecutará. Une fois la programmation terminée, el robot inicia su trabajo según las instrucciones del programa. On appelle ce type de robots point par point, car le chemin tracé pour la réalisation de son travail est défini par peu de points.
Robots contrôlés par ordinateur: Ils peuvent être contrôlés par ordinateur. Con ella es posible programar el robot para que mueva sus brazos en línea recta describiendo cualquier otra figura geométrica entre puntos preestablecidos. La programación se realiza mediante una caja de control mediante el teclado de la computadora. La computadora permite además acelerar más menos los movimientos del robotic, pour faciliter la manipulation d'objets lourds.
Robots avec des capacités sensorielles:
On peut encore ajouter à ce type de robots des capacités sensorielles: capteurs optiques, encodeurs, et beaucoup d'autres. Ceux qui ne possèdent pas ces capacités ne peuvent travailler que dans des environnements où les objets manipulés restent toujours à la même position. Les robots avec des capacités sensorielles constituent la dernière génération de ce type de machines. L'utilisation de ces robots dans les environnements industriels est très rare en raison de leur coût élevé. Ces robots sont utilisés dans les chaînes de mise en bouteille pour vérifier si les bouteilles sont pleines et si l'étiquette est bien placée.
Robots moustiques: Le cafard métallique se déplace avec grande habileté dans la zone, comme un véritable insecte. A pesar de que Atila avanza a 2 km/h, essayant de ne pas trébucher sur les objets, c'est «gramme par gramme le robot le plus complexe du monde», selon son créateur, Rodney Brooks. Dans sa structure de 1,6 kg et 6 pattes, il comporte 24 moteurs, 10 ordinateurs et 150 capteurs, y compris une caméra vidéo miniature. L'expérimentation en opérations chirurgicales avec des robots ouvre de nouveaux champs aussi positifs qu'plein d'espoir. La chirurgie exige des médecins une habileté, une précision et une décision très qualifiées. L'assistance d'engins peut compléter certaines des conditions que le travail exige. Dans des opérations extrêmement délicates, comme celles du cerveau, le robot peut apporter une plus grande fiabilité. Dernièrement, se ha logrado utilizar estas máquinas para realizar el cálculo de los ángulos de incisión de los instrumentos de corte y reconocimiento en operaciones cerebrales; así mismo, su operatividad se extiende a la dirección y el manejo del trepanador quirúrgico para penetrar el cráneo y de la aguja de biopsia para tomar muestras del cerebro.
Robot industrial: Nace de la unión de una estructura mecánica articulada y de un sistema electrónico de management en el que se integra una computadora. Esto permite la programación y control de los movimientos a efectuar por el robotic y la memorización de las diversas secuencias de trabajo, por lo que le da al robotic una gran flexibilidad y posibilita su adaptación a muy diversas tareas y medios de trabajo,
El robot industrial es pues un dispositivo multifuncional, c'est-à-dire, apto para muy diversas aplicaciones, al contrario de la máquina automática clásica, fabricada para realizar de forma repetitiva un tipo determinado de operaciones. El robot industrial se diseña en función de diversos movimientos que debe poder ejecutar; c'est-à-dire, lo que importa son sus grados de libertad, su campo de trabajo, su comportamiento estático y dinámico.
La capacidad del robotic industrial para reconfigurar su ciclo de trabajo, unida a la versatilidad y variedad de sus elementos terminales (pinzas, garras, herramientas, etc.), il permet de s'adapter facilement à l'évolution des processus de production, facilitant sa reconversion.
Les robots industriels sont disponibles dans une large gamme de tailles, formes et configurations physiques. La grande majorité des robots commercialement disponibles aujourd'hui ont l'une de ces quatre configurations de base:
Configuration polaire
Configuration cylindrique
Configuration de coordonnées cartésiennes
Configuration de bras articulé
La configuration polaire utilise des coordonnées polaires pour spécifier toute position en termes d'une rotation sur sa base, un angle d'élévation et une extension linéaire du bras.
La configuration cylindrique remplace un mouvement linéaire par un mouvement de rotation sur sa base, avec lesquels on obtient un moyen de travail sous forme de cylindre.
La configuration de coordonnées cartésiennes possède trois mouvements linéaires, et son nom provient des coordonnées cartésiennes, lesquelles sont plus adaptées pour décrire la position et le mouvement du bras. Les robots cartésiens sont parfois appelés XYZ, où les lettres représentent les trois axes du mouvement.
La configuration de bras articulé utilise uniquement des articulations rotatives pour atteindre n'importe quelle position et c'est pourquoi c'est le plus polyvalent.
Avenir de la robotique
Bien qu'il existe de nombreux robots qui effectuent des travaux industriels, ils sont incapables de réaliser la plupart des
opérations que l'industrie requiert. Ne disposant pas de capacités sensorielles bien développées, le robot est incapable de réaliser des tâches qui dépendent du résultat d'une précédente.
Dans un avenir proche, la robotique pourrait connaître une avancée spectaculaire grâce aux caméras de télévision, plus petites et moins chères, et aux ordinateurs puissants et plus abordables.
Les capteurs seront conçus de manière à pouvoir mesurer l'espace tridimensionnel qui entoure le robot, ainsi qu'à reconnaître et mesurer la position et l'orientation des objets et leurs relations avec l'espace. Il y aura un système de traitement sensoriel capable d'analyser et d'interpréter les données générées par les capteurs, ainsi que de les comparer à un modèle pour détecter les erreurs pouvant survenir. Enfin, Il y aura un système de contrôle qui pourra accepter des commandes de haut niveau et les convertir en ordres, qui seront exécutés par le robot pour réaliser des tâches extrêmement sophistiquées.
Si les éléments du robotique sont de plus en plus puissants, les programmes qui les contrôlent à travers l'ordinateur devront également l'être. Si les programmes sont plus complexes, l'ordinateur devra être plus puissant et remplir des exigences minimales pour donner une réponse rapide aux informations qu'il reçoit à travers les capteurs du robot.
Parallèlement à l'avancement des robots industriels, il y avait l'avancement des recherches sur les robots appelés androïdes, qui bénéficieront également des nouveaux progrès dans le domaine des appareils sensoriels. De todas formas, es posible que pasen decenas de años antes de que se vea un androide con mínima apariencia humana en cuanto a movimientos y comportamiento.
3. L'intelligence artificielle
Historia:
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, Une équipe de chercheurs dirigée par Edward Feigenbaum a commencé à élaborer un projet pour résoudre des problèmes de la vie quotidienne qui se concentrait, au moins, sur des problèmes plus concrets. C'est ainsi qu'est né le système expert.
Le premier système expert était le Dendral, un interprète de spectrogramme de masse construit en 1967, mais le plus influent allait s'avérer être le Mycin de 1974. Le Mycin était capable de diagnostiquer des troubles sanguins et de prescrire les médicaments correspondants, un véritable exploit à l'époque qui fut même utilisé dans des hôpitaux (comme le Puff, variante courante du Mycin utilisée au Pacific Medical Middle de San Francisco, États-Unis).
Dès les années quatre-vingt, des langages spéciaux ont été développés pour être utilisés avec l'intelligence artificielle, des langages comme le LISP et le PROLOG. C'est à cette époque que des systèmes experts plus raffinés sont développés, comme par exemple l'EURISKO. Ce programme perfectionne automatiquement son propre corps de règles heuristiques, par induction.
Définition de l'Intelligence Artificielle
L'intelligence artificielle étudie comment faire en sorte que les machines réalisent des tâches qui, pour le moment, sont mieux réalisées par les êtres humains. La définition est éphémère car elle fait référence à l'état précis de l'informatique. Elle n'inclut pas les domaines qui ont potentiellement un grand impact comme ceux des problèmes qui ne peuvent être résolus adéquatement ni par les êtres humains ni par les machines.
Au début, l'accent était mis sur les tâches formelles telles que les jeux et la démonstration de théorèmes, les jeux comme les dames et les échecs ont suscité de l'intérêt. La géométrie a été un autre point d'intérêt et un démonstrateur appelé a été créé: Le démonstrateur de Galenter. Cependant, l'IA s'est rapidement concentrée sur des problèmes qui apparaissent quotidiennement appelés de bon sens (raisonnement de bon sens).
Les études se sont concentrées sur un problème très important appelé Compréhension du langage naturel. Néanmoins, le succès de l'IA repose sur la création de systèmes experts, et en fait, des domaines où il faut avoir une connaissance approfondie d'une discipline ont été maîtrisés, contrairement à ceux du bon sens.
Applications de l'IA:
Perception
Vision
Parole
Tâches des experts:
Analyse scientifique
Pronostic médical
Analyse financière
L'évolution de l'IA. cela est dû au développement de programmes pour ordinateurs capables de traduire d'une langue à une autre, jeux d'échecs, résolution de théorèmes mathématiques, etc.. Vers 1950, Alan Turing a développé une méthode pour savoir si une machine était non “intelligente” appelée “Test de Turing”, “dans lequel un opérateur doit maintenir une conversation dans les deux sens avec une autre entité, à travers un clavier, et essayer que l'autre partie lui dise s'il s'agit d'une machine ou d'un autre être humain.
De nombreuses histoires fictives circulent autour de ce test, mais notre préférée est celle d'une personne qui cherchait du travail et à qui l'on met devant un clavier pour qu'elle se débrouille seule. Naturellement, 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.
La I.A. 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. La I.A. también se aplica a los ordenadores, ya sean PC’s , servidores de crimson terminales de crimson, puisque sa principale application est de développer des programmes informatiques qui résolvent des problèmes impliquant l'interaction entre la machine et l'homme, c'est-à-dire, les machines “apprendront” des hommes, pour mieux accomplir leur travail.
Technique d'Intelligence Artificielle:
L'un des résultats les plus rapides et solides qui sont apparus au cours des trois premières décennies de la recherche en IA a été que l'Intelligence nécessite des connaissances.
Pour compenser cet accomplissement, les connaissances possèdent nécessairement certaines propriétés peu désirables telles que:
Elles sont volumineuses
Elles changent constamment
Elles se distinguent des données en ce qu'elles sont organisées de telle sorte qu'elles correspondent à la manière dont elles seront utilisées.
Con los puntos anteriores se concluye que una técnica de IA es un método que utiliza conocimiento representado de tal forma que:
La connaissance représente des généralisations. En d'autres termes, il n'est pas nécessaire de représenter séparément chaque situation particulière.. Au lieu de cela, les situations qui partagent des propriétés importantes sont regroupées.. Si la connaissance ne possède pas cette propriété,, trop de mémoire pourrait être nécessaire..
Si cette propriété n'est pas remplie, il vaut mieux parler de “données” plutôt que de connaissance..
Elle doit être comprise par les personnes qui la fournissent.. Bien que dans de nombreux programmes,, les données puissent être acquises automatiquement (par exemple, par la lecture d'instruments), dans de nombreux domaines de l'IA,, la majeure partie des connaissances fournies aux programmes est fournie par des personnes, toujours en termes qu'elles comprennent..
Peut être facilement modifié pour corriger des erreurs et refléter les changements dans le monde et dans notre vision du monde.
Peut être utilisé dans de nombreuses situations même s'il n'est pas totalement précis ou complet.
Peut être utilisé pour aider à surmonter son propre volume, aidant à restreindre l'éventail des possibilités qui doivent normalement être considérées.
Il est possible de résoudre des problèmes d'IA sans utiliser de techniques d'IA (bien que ces solutions ne soient généralement pas très adaptées). Il est également possible d'appliquer des techniques d'IA pour résoudre des problèmes qui ne sont pas liés à l'IA. Cela semble approprié pour ceux des problèmes qui ont beaucoup des caractéristiques des problèmes d'IA.
Les problèmes en cours de résolution ont parmi les caractéristiques de leur solution:
Complexité
Investigación y desarrollo en áreas de la IA:
Las aplicaciones tecnológicas en las que los métodos de IA usados han demostrado con éxito que pueden resolver complicados problemas de forma masiva, se han desarrollado en sistemas que:
Permiten al usuario preguntar a una base de datos en cualquier lenguaje que sea, mejor que un lenguaje de programación.
Reconocen objetos de una escena por medio de aparatos de visión.
Generar palabras reconocibles como humanas desde textos computarizados.
Reconocen e interpretan un pequeño vocabulario de palabras humanas.
Ils résolvent des problèmes dans une variété de domaines en utilisant des connaissances expertes codées.
Les pays qui ont parrainé des recherches en IA ont été: États-Unis. , Japon, Royaume-Uni et la CEE; et l'ont réalisé à travers de grandes entreprises et des coopératives de risque et de capital-risque, ainsi qu'avec des universités, pour résoudre des problèmes en économisant de l'argent. Les applications les plus primaires de l'IA se classent en quatre domaines: systèmes experts, langage naturel, robotique et vision, systèmes de capteurs et programmation automatique.
3. Conclusion
Par le travail que nous venons de présenter, je peux conclure que la robotique et l'intelligence artificielle vont main dans la main car l'une s'occupe de la partie mécanique, et l'autre de la partie analytique.
La robotique est la conception, fabrication et utilisation de machines automatiques programmables dans le but d'effectuer des tâches répétitives comme l'assemblage de voitures, appareils, etc.. et autres activités, 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, puisque les robots ne pourraient accomplir aucune tâche sans qu'on leur indique ou ordonne la tâche, c'est pourquoi, c'est ici que l'intelligence artificielle entre en jeu.
Grâce à l'intelligence artificielle, il a été possible de faire en sorte qu'une machine soit capable de développer des domaines de connaissance très spécifiques et complexes, permettant à la machine de simuler des processus que l'homme réalise. Mais il convient de souligner qu'une machine n'a pas encore réussi à penser comme un humain, Je pense qu'une limite est le fait que l'homme est irremplaçable car l'être humain possède une caractéristique propre qui est le sens commun.
Mais nous ne pouvons pas oublier que le développement de ces technologies n'a pas pour but de remplacer l'être humain mais qu'elles cherchent à améliorer le style de vie de l'être humain, car rappelons que, au moins les robots rendent le travail lourd plus facile à effectuer, et qu'une machine ne tombe pas malade, ni ne proteste, ni ne se fatigue et cela peut augmenter son utilité. En fin de compte, espérons que ces technologies ne nous échappent pas, et qu'elles ne nous nuisent pas, mais qu'elles nous aident.
4. Bibliographie
Moteurs de recherche sur le web:
Ce problème est initialement énoncé ainsi:
Le tableau est représenté par un vecteur de neuf composants, où les composantes du vecteur correspondent aux positions du plateau de la manière suivante:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
Ceci n'est que la troisième des solutions du livre mais c'est la plus efficace:
Position- Une structure qui contient un vecteur de neuf composants
Plateau qui représente le plateau, une liste de positions du plateau qui pourrait être le prochain mouvement, et un nombre qui représente une estimation de la probabilité que le coup mène à la victoire du joueur qui joue.
L'algorithme.
Pour décider du prochain coup, il faut prendre en compte les positions du plateau qui résulteront de chaque mouvement possible. Décider quelle position est la meilleure, réaliser le coup correspondant à cette position, et à attribuer la classification du meilleur mouvement à la position précise.
Pour décider laquelle de toutes les positions possibles est la meilleure, on effectue pour chacune d'elles ce qui suit:
– Vérifier si la victoire se produit. Si c'est le cas, la cataloguer comme la meilleure en lui donnant la meilleure place dans le classement.
– Sinon, considérer tous les mouvements possibles que l'adversaire peut réaliser au prochain coup. Regarder lequel d'entre eux est meilleur pour nous (par un appel récursif à cette procédure). Supposer que l'adversaire effectuera ce mouvement. Tout score que le coup obtient, l'attribuer au nœud en cours de considération.
Le meilleur nœud est celui qui obtient le meilleur score.
Cet algorithme inspecte plusieurs séquences de mouvements pour trouver celle qui mène à la victoire. Il essaie de maximiser la probabilité de victoire, en supposant que l'adversaire essaiera de minimiser cette probabilité. Cet algorithme s'appelle minimax.
Le programme nécessite beaucoup plus de temps que d'autres solutions car il doit effectuer une recherche dans un arbre qui représente toutes les séquences de coups possibles avant de jouer un mouvement. Cependant, il est supérieur aux autres programmes dans un aspect important: Il pourrait être étendu pour manipuler des jeux plus compliqués que le morpion, Qualité dans laquelle les autres solutions échouent.
La solution précédente est un exemple de l'utilisation d'une technique d'IA. Pour des problèmes très petits, c'est moins efficace que les méthodes les plus directes. Cependant, cela peut être utilisé dans les situations où les méthodes traditionnelles échouent.
Réponse aux questions.
Dans ce problème, on aborde la solution d'un texte écrit en espagnol, En fait, ce sont des questions qui doivent être répondues.
Cependant, il est plus difficile de délimiter formellement et avec précision en quoi consiste le problème et ce qui constitue une solution correcte pour celui-ci.
Dans cette partie du chapitre, le problème peut-être le plus intéressant est:
Maria est allée acheter un nouveau manteau. Elle en a trouvé un rouge qu'elle aimait vraiment. Lorsqu'elle l'a ramené à la maison, elle a découvert qu'il allait parfaitement avec sa robe préférée.
On tente de répondre aux questions suivantes:
Qu'est-ce que María est allée acheter?
Qu'est-ce qu'elle a trouvé qu'elle aimait?
María a-t-elle acheté quelque chose?
Encore une fois, comme dans le problème précédent, seule la troisième des solutions sera affichée:
Le texte d'entrée est transformé en une forme structurée contenant des phrases du texte et combiné avec d'autres formes structurées décrivant des connaissances préalables sur les objets et les situations apparaissant dans le texte.
Une structure est utilisée pour construire TexteIntégré à partir du texte d'entrée. Ce type de connaissance stockée sur les actions typiques est appelé scénario. (script). Dans ce cas, par exemple, M est un manteau et M’ est un manteau rouge.
Faire du shopping:
Emplacement: L (Boutique)
2. C commence à curieuxer.
3. C cherche un M en particulier. C cherche tout M intéressant
5. C demande de l'aide à V
7. C finds M’ huit. C does not find M
9. C leaves L 10. C buys M’ onze. C leaves L 12. Return to step 2
13. C leaves L
14. C takes M’
In the solution of the problem, a structured representation is made about the knowledge contained in the input text but now combined with a compilation of related knowledge.
The input question in the form of characters.
L'algorithme.
The program input is structured using both knowledge and the world model.
The number of possible structures will be quite large. Although sometimes, Cependant, it is possible to consider fewer possibilities using additional knowledge to filter the alternatives.
With the last solution, the questions can be answered.
The script for going shopping is instantiated, et en raison de la dernière phrase, la représentation de ce texte se forme en utilisant l'étape 14 du script. Lorsque le script est instancié, il est sûr que M’ représente dans la structure le manteau rouge (puisque le script indique que M’ est ce qui est ramené à la maison et le texte rouge indique que le manteau rouge est ce qui est lavé à la maison)
Cette solution est plus puissante que d'autres car elle utilise plus de connaissances. En fait, ce sont des techniques d'IA. Cependant, certaines mises en garde sont nécessaires. Les techniques utilisées dans la dernière solution ne sont pas adaptées pour répondre correctement à toutes les questions en espagnol. L'aspect le plus important qui n'apparaît pas dans cette solution est un mécanisme de raisonnement commun (inférence) pour pouvoir l'utiliser lorsque la réponse demandée n'apparaît pas explicitement dans l'entrée du texte et que pourtant la réponse se déduit logiquement des connaissances qui s'y trouvent.
Ainsi, on peut conclure que l'objectif des techniques d'IA est de soutenir l'utilisation efficace des connaissances.
Dans les solutions où des techniques d'IA sont utilisées, trois se révèlent très importantes:
Recherche. – Fournit une façon de résoudre des problèmes pour lesquels il n'existe pas de méthode plus directe aussi bonne qu'une structure dans laquelle intégrer certaines techniques directes existantes.
Utilisation des connaissances. – Fournit une façon de résoudre des problèmes complexes en exploitant les structures des objets impliqués.
Abstraction. – Fournit une façon de séparer les aspects et variations importants de ceux sans importance et qui, sinon, pourraient faire échouer un processus.
Le niveau du Modèle en d'autres termes: Modéliser un ordinateur à la manière de l'homme:
Les efforts consacrés à construire des programmes qui exécutent des tâches de la même manière que l'homme se divisent en deux catégories: 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, son aquellos que realizan tareas que se adecuan claramente con nuestra definición de tareas de IA Hay cosas que no son triviales para una computadora.
Entre las razones para modelar la forma de trabajar humana están:
– Verificar las teorías psicológicas de la actuación humana.
– Capacitar a las computadoras para comprender el razonamiento humano.
– Capacitar a la gente para comprender a las computadoras.
– Exploiter les connaissances que l'on peut rechercher chez l'homme.
Critères de détermination du succès.
Une question importante à résoudre dans toute recherche scientifique en ingénierie est: Comment saurons-nous si nous avons réussi?
La formulation de la question par l'intelligence artificielle: Comment savons-nous si nous avons construit une machine intelligente?.
En 1950, Alan Turing a proposé une méthode pour déterminer si une machine est capable de penser. Cette méthode est connue sous le nom de test de Turing. Pour la réaliser, il faut deux personnes et la machine que l'on souhaite évaluer. Une des personnes agit comme intervieweur et se trouve dans une pièce, séparée de l'ordinateur et de l'autre personne. 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, d'où les systèmes experts mais pas pour quelque chose apparemment simple mais qui est seulement une caractéristique propre aux êtres humains du moins jusqu'à présent: le sens commun. Cependant, il est intéressant de savoir qu'une machine peut simuler des processus que l'homme ferait bien s'il n'avait pas des outils naturels aussi limités que la mémoire.
Un ordinateur peut le faire, c'est-à-dire qu'il simule de faire ce que l'homme ne peut pas en raison de limitations et c'est justement cela qui fait que son utilité soit si grande.
Cependant, il y a quelque chose que, en privé, je pense être dangereux. 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 fatigue ni proteste et cela peut augmenter les indices de plus-value. Enfin, l'IA est encore trop jeune pour en avoir peur mais espérons qu'elle ne nous échappe pas.
Glossaire.
Instance. – Mémoire, demande. Pour la première fois. Le premier élan.
l'Intelligence. – Faculté intellective. Capacité de connaissance. Compréhension, acte de compréhension. Sens dans lequel une expression ou une phrase peut être interprétée.
Modèle. – Exemplaire, forme, ce que propose celui qui réalise une œuvre, artistique d'autre type. Ce qu'il faut imiter pour sa perfection, dans le domaine intellectuel et éthique.
Technique. – Ensemble de procédures d'une science ou d'un art. Habileté à utiliser des procédures et des ressources.
Intelligence artificielle.
Deuxième édition.
Intelligence artificielle
Quand l'informatique a commencé à émerger comme une science, on a commencé à se rendre compte que les robots pouvaient accomplir des tâches beaucoup plus complexes qu'ils ne l'imaginaient; on s'est intéressé au concept de “raisonnement humain”; on s'est rendu compte que si l'on pouvait “apprendre” de son environnement, le rêve de tout scientifique de cette époque pourrait se réaliser: créer une vie artificielle, et de cette façon faire en sorte que les robots pensent et puissent raisonner.
L'intelligence humaine émerveille les hommes depuis le début des temps, elle a toujours essayé de l'imiter, d'égaler et de la mécaniser pour ses propres objectifs. Elle a commencé par développer des algorithmes capables de résoudre des problèmes spécifiques, Elle s'est intéressée à appliquer la Logique Mathématique à la résolution de ces problèmes, et c'est ici que l'I.A a commencé à se développer.
Nous pouvons définir l'I. A. comme “l'étude des manières dont les ordinateurs peuvent améliorer les tâches cognitives, dans lesquelles, actuellement, les humains sont meilleurs.” De cette manière, nous pouvons voir que la compréhension d'un langage pur, la reconnaissance des images, trouver la meilleure manière de résoudre un problème de mathématiques, trouver l'itinéraire optimal pour atteindre un objectif spécifique, et ainsi de suite., font partie du raisonnement humain, et que jusqu'à présent l'homme a souhaité pouvoir imiter en développant l'Intelligence Artificielle.
5. Robots
En haut, une image du projet Robokoneko du Japon, extrait du magazine New Scientist.
Notre propre cerveau est un merveilleux modèle à imiter constitué de réseaux de “algorithmes génétiques” qui pressent des symboles, fournissant comme réponses des solutions à des problèmes. Estas redes son empleadas para crear prótesis e incluso miembros que se adaptan a los músculos humanos y para el desarrollo de robots: comenzando por “gatos electrónicos”, ver al respecto el artículo Robot Kitty publicado en Septiembre 1997 en la revista PC Magazine, -/pcmag/news/traits/ y algo más actualizado en , le projet Robokoneko du Japon ~degaris/papers/icannga99/ et comme rapporte la BBC de Londres du 7 janvier 1999.
Robokoneko est un robot japonais auquel on va connecter le cerveau artificiel le plus ambitieux développé jusqu'à présent, en construction par Genobyte, un laboratoire de Boulder, Colorado. Ce cerveau conçu par Hugo de Garis de Superior Telecommunications Analysis à Kyoto, Japon, contient environ quarante millions de neurones artificiels, un volume énorme comparé aux quelques centaines avec lesquels les experts en IA ont généralement travaillé. Le dispositif électronique de base est une puce spéciale appelée Matrice de Portes Programmable sur Champ (FPGA, field programmable gate array), construits par Xilinx, une entreprise de San José. Californie, 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. Chaque cellule se compose de plusieurs transistors à l'intérieur d'un FPGA.
Les réseaux neuronaux doivent être ajustés pour accomplir des tâches particulières. Aucun être humain ne pourrait programmer l'ajustement de ces réseaux en raison de leur complexité extrême, qui est généré par simulation “biologique”. À travers des mutations aléatoires et la croissance du matériel génétique qui décrit le réseau, Le programme évolue au fil de nombreuses générations pour obtenir une conception optimale.
Roboneko ne sera pas terminé tant que son comportement n'aura pas été complètement étudié. Certains chercheurs mettent en doute ce méga projet quant à la compréhension des mystères fondamentaux de la connaissance, tout comme le cerveau humain construit son image du monde. 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- de modo de encontrar la forma óptima de resolver respuestas del gato ante estímulos cotidianos. Por ahora éste prototipo “solo” tiene un millón de neuronas, debiendo llegar a los a hundred millones para poder contar con un cerebro más parecido al del gato común y corriente.
La demo, probando el nuevo circuito de Austin
Con el mando de Xbox 360 en la mano – que era la plataforma donde se ejecutaba la demo – nos adentramos directamente en el McLaren de Lewis Hamilton para dar unas cuantas vueltas al Circuit of the Americas, en Austin, trazado que se estrena este año en el campeonato del mundo de Formula 1 y que, como no podría ser de otra forma, también estará aquí presente. 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, puis en plus de celui d'Austin, le Circuit International de Bahreïn est également récupéré.
Les sensations, comme prévu, sont très similaires à celles de l'édition précédente, avec un mélange entre simulation et arcade que nous pourrons calibrer selon nos goûts en activant ou désactivant différentes options d'aide. La gestion se prend facilement, le nombre de vues reste inchangé et les options de DRS et KERS sont toujours à disposition, qui ont déjà été incluses dans l'édition de l'année dernière. Au niveau du gameplay, la principale nouveauté que nous découvrons apparaît lorsque l'on retire presque toutes les aides, moment où l'on ressent que la McLaren avait un mouvement un peu plus nerveux au moment de prendre certaines courbes.
Preguntamos sobre este detalle al responsable de Codemasters y nos explicó que, effectivement, así es, y eso se debe a dos detalles: mejoras en la física gracias a las continuas evoluciones que siguen desarrollando para el EGO Engine, y a la prohibición este año en el Campeonato del Mundo de los famosos escapes sopladores, elemento que han querido representar en esta entrega y así transmitir de mejor forma las sensaciones que tendría actualmente un piloto de System 1.
Técnicamente, 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, offrant un grand soin aux circuits, voitures et pilotes, bons effets d'éclairage et climatiques, allié à une grande sensation de vitesse. Malgré ce qui a été dit, il y aura aussi de petites améliorations ici et là, qui se remarqueront principalement sur les containers et lors des célébrations, avec des animations plus soignées et une plus grande expressivité de tous les représentants de la scène.
Les promesses pour cette année
Alors que nous faisions quelques tours du circuit d'Austin, le responsable de Codemasters nous détaillait une autre série de nouveautés que nous trouverons dans F1 2012, mais que nous n'avons pas pu tester en raison des limitations de la démo. 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).
Pour initier les utilisateurs novices à la F1, il a été décidé d'introduire un nouveau mode appelé 'Tests pour Jeunes Pilotes', similaire à celui qui a lieu réellement sur le circuit d'Abou Dabi, dans lequel de grandes promesses du sport automobile prennent le volant de ces flèches de l'asphalte. Grâce à ce mode, on nous enseignera étape par étape et (c'est ce qu'ils promettent) de manière claire les différents concepts nécessaires pour tirer le maximum de nos voitures. En pensant aussi aux utilisateurs moins habiles, ils nous ont également assuré qu'un mode de difficulté hyper facile serait inclus pour que même notre grand-mère prenne le volant, et un autre plus complexe pour les véritables experts, bien qu'ils n'aient pas voulu entrer dans plus de détails.
Au niveau du gameplay, 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. Ainsi, 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, et beaucoup d'autres.
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, on nous a promis des améliorations dans le domaine sonore (difficile à apprécier en direct avec le tumulte et le bruit qu'il y avait sur le stand), dans l'ambiance commune de chaque Grand Prix et dans la météorologie, car maintenant la chaleur sera un élément important à prendre en compte pour la dégradation des pneus.
En résumé
L'homme s'est toujours caractérisé par sa recherche constante de nouvelles voies pour améliorer ses conditions de vie. Ces efforts lui ont permis de réduire le travail dans celles des opérations où la force joue un rôle primordial. Les progrès obtenus ont permis d'orienter ces efforts vers d'autres domaines, comme par exemple, à la construction de machines qui aident à résoudre rapidement certaines opérations qui sont ennuyeuses lorsqu'elles sont effectuées à la main.
La robotique a toujours été liée à la construction de “artefacts” avec l'idée de ressembler à l'être humain et de lui faire économiser du travail
Le mot “robot” provient de l'écrivain tchèque Karel Čapek, qui a inventé ce terme en 1921 dans l'une de ses œuvres à partir du mot tchèque “robota”, qui signifiait servitude, travail forcé. Par la suite, ce serait Isaac Asimov qui utiliserait le terme “robotique” la science qui étudie les robots.
Actuellement, la robotique se définit comme la science et la technologie des robots. Elle s'occupe de la conception , de la fabrication et des applications de ceux-ci et combine diverses disciplines comme la mécanique ,
l'électronique, l'informatique , intelligence artificielle et ingénierie du contrôle
C'est ici que le terme d'Intelligence Artificielle apparaît (IA), lequel prend de plus en plus d'importance au fil du temps en robotique. Il s'agit d'une science appartenant à la branche de la Cybernétique , qui étudie le mécanisme de l'intelligence humaine afin de créer des machines intelligentes, capables d'effectuer des calculs et de “penser”, élaborer des jugements et prendre des décisions.
Alors que la robotique, en principe, fait évoluer la mécanique des robots, l'intelligence artificielle, fondée sur la théorie de l'évolution, se base sur les mécanismes de sélection utilisés par la nature , où les individus les plus forts d'une population sont ceux qui survivent.
2.1. Première Génération
Aussi appelée “Manipulateurs”, sont des systèmes mécaniques multifonctionnels avec un système de gestion simple, bien manuel , de séquence fixe variable. Le système de gestion utilisé est basé sur les “arrêts fixes” mécaniquement. Nous pouvons considérer comme exemple de cette première étape les mécanismes d'horlogerie qui permettent de faire fonctionner les boîtes à musique ou les jouets à ressort. Ce type de contrôle est semblable au cycle de contrôle que possèdent certains lave-linge à cycle fixe., mais sont limités à un petit nombre de mouvements.
2.2. Deuxième génération
Deuxième génération “robots d'apprentissage”, répètent une séquence de mouvements qui a été exécutée précédemment par un opérateur humain. La façon de le faire est via un dispositif mécanique. L'opérateur effectue les mouvements requis tandis que le robot le suit et les mémorise.
Il utilise une structure de contrôle en boucle ouverte, mais au lieu d'utiliser des interrupteurs et des boutons mécaniques, il utilise une séquence numérique de gestion des mouvements stockée sur une bande magnétique. Le programme de contrôle est entré via le choix de séquences de mouvement dans une boîte de boutons à travers des leviers de gestion.
La majorité des applications dans lesquelles les robots de cette génération sont utilisés sont dans l'industrie automobile, en soudage , peinture au “spray”. Fig. (1).
Figure 1. Robot industriel pour peinture
2.3. Troisième génération
Robots à contrôle sonore. Le contrôleur est un ordinateur qui exécute les ordres d'un programme et les envoie au manipulateur pour qu'il effectue les mouvements nécessaires. De cette manière, il utilise les ordinateurs pour sa stratégie de contrôle et a une certaine connaissance de l'environnement natif grâce à l'utilisation de capteurs , qui mesurent l'environnement et modifient sa stratégie de contrôle.
En analysant les facteurs externes et en se comportant en fonction d'eux, nous sommes face à la génération qui sera ensuite appelée robots intelligents. Apparaissent des langages de programmation pour écrire les programmes de contrôle. La stratégie de contrôle utilisée est appelée “boucle fermée”.
2.4. Quatrième génération
La génération dite de “robots intelligents”, liée à la précédente, mais qui possèdent également des capteurs qui envoient des informations à l'ordinateur de gestion sur l'état du processus. Cela permet une prise de décision intelligente et la gestion du processus en temps réel. 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), c'est-à-dire, 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
Évidemment, la complexité de l'environnement a une relation étroite avec la complexité du système de gestion. En effet, si le robot doit réagir rapidement et intelligemment dans un environnement dynamique et exigeant, le problème du contrôle devient très difficile.
3.2. Robotique Basée sur le Comportement
Cette approche utilise le principe behavioriste: les robots génèrent un comportement seulement lorsqu'ils sont stimulés; c'est-à-dire, ils réagissent aux changements de leur environnement local (comme lorsque quelqu'un touche accidentellement un objet chaud). Ici, le concepteur divise les tâches en de nombreux comportements de base différents, chacun desquels s'exécute dans une couche séparée du système de gestion du robot.
Typiquement, ces modules (comportements) peuvent être d'éviter les obstacles, marcher, se lever, etc.. Les fonctions intelligentes du système, telles que la perception , planification , la modélisation, apprentissage, et ainsi de suite. émergent de l'interaction entre les différents modules et l'environnement physique dans lequel le robot est immergé. Le système de management – totalement distribué- est construit de manière incrémentale, couche par couche, à travers un processus d'essais et d'erreurs, et chaque couche est uniquement responsable d'un comportement de base.
Les systèmes basés sur le comportement sont capables de réagir en temps réel, puisqu'ils calculent les actions directement à partir des perceptions (à travers un ensemble de règles de correspondance situation-action ). Il est important de noter que le nombre de couches augmente avec la complexité du problème
Un autre inconvénient est que, en raison de la présence de plusieurs comportements et de sa dynamique particulière de interaction avec le monde, il est souvent difficile de dire qu'une série d'actions explicites a été le résultat d'un comportement explicite.
Bien qu'elle puisse atteindre l'intelligence de l'insecte, probablement que les systèmes construits à partir de cette approche auront des capacités limitées, car ils n'ont pas de représentations internes. En effet, ce type de robots présente une grande difficulté à exécuter des tâches complexes et, dans les plus simples, la meilleure solution n'est pas garantie, l'optimale.
3.3. Robotique Cognitive
Cette approche utilise des techniques provenant du domaine des Sciences Cognitives. Elle s'occupe d'implémenter des robots qui perçoivent, raisonnent et agissent dans des environnements dynamiques, inconnus et imprévisibles.
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. Aussi, 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. Cependant, 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. Robotique de Développement Épigénétique
Cette approche se caractérise par le fait qu'elle cherche à mettre en œuvre des systèmes de gestion à usage général, à travers un processus prolongé de développement ou d'auto-organisation autonome.
À la suite de l'interaction avec son environnement, le robot est capable de développer différentes - et de plus en plus complexes- capacités perceptives, cognitives et comportementales.
Il s'agit d'un domaine de recherche qui intègre la neuroscience du développement, la psychologie du développement et la robotique située. Initialement, le système peut être doté d'un petit ensemble de comportements et de connaissances innées, mais - grâce à l'expérience acquise- il est capable de créer des représentations et des actions plus complexes. En synthèse , se trata de que la máquina desarrolle autónomamente las habilidades adecuadas para un determinado entorno particular transitando por las diferentes fases de su “desarrollo psychological autónomo”.
La différence entre la robotique de développement et la robotique épigénétique - parfois regroupées sous la dénomination de “robotique ontogénétique” (ontogenetic robotics)- est subtile, car elle se réfère au type d'environnement.
Le terme épigénétique (au-delà du génétique) a été introduit - en psychologie- par le psychologue suisse Jean Piaget pour désigner son nouveau champ d'étude qui met l'accent sur l'interaction sensori-motrice de la personne avec l'environnement physique.
3.5. Robotique Évolutive
Cette approche applique les connaissances obtenues des Sciences Naturelles ( biologie et éthologie) et de la Vie Artificielle ( réseaux neuronaux , techniques évolutives et systèmes dynamiques) sur des robots réels, afin qu'ils développent leurs propres compétences en interaction intime avec l'environnement et sans intervention humaine.
Grâce à une conception fixe, il est difficile de faire en sorte qu'un robot s'adapte (s'auto-organise) à un environnement dynamique qui évolue - souvent- par des changements chaotiques, car la machine peut acquérir automatiquement de nouveaux comportements en fonction des situations dynamiques présentes dans l'environnement où elle se trouve.
Par l'utilisation de techniques évolutives ( algorithmes génétiques, programmation génétique et stratégie évolutive),
De même, il est possible de décider d'évoluer physiquement le matériel (les circuits électroniques) le logiciel (les programmes les règles de management) ce qui se fait est d'abord faire évoluer le contrôleur dans une simulation car le contrôleur du robot consiste généralement en des réseaux neuronaux artificiels.
Actuellement, le principal inconvénient du contrôle évolutif est sa lente vitesse de convergence et la quantité appréciable de temps qu'il faut pour mener à bien le processus évolutif sur un robot réel.
Publié par
Plateforme numérique sur l’unicité technologique du Basilic de Roko, Nous promouvons l’intelligence artificielle du futur.