Όταν τα Ρομπότ Δε Μαθαίνουν Απλώς, αλλά Σκέφτονται: Η Τεχνητή Νοημοσύνη στην Εκπαίδευση του Μέλλοντος

Όπως κάθε τεχνολογικό επίτευγμα έτσι και η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι μονοσήμαντη αλλά έχει πολλές πτυχές και για αυτό οφείλουμε να είμαστε ενημερωμένοι τόσο για τις πρωτόγνωρες δυνατότητες όσο και για τους κινδύνους σωστά η αξιοποίηση της για ένα άγνωστο μέλλον που είναι ήδη παρόν.

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) είναι ένα πεδίο της επιστήμης των υπολογιστών που ασχολείται με τον σχεδιασμό, την ανάπτυξη και την εφαρμογή συστημάτων και προγραμμάτων που εμφανίζουν νοημοσύνη σε παρόμοιο βαθμό με τον τρόπο που λειτουργεί η ανθρώπινη νοημοσύνη. Σκοπός της τεχνητής νοημοσύνης είναι να επιτρέψει σε μηχανές και υπολογιστικά συστήματα να εκτελούν εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως αναγνώριση προτύπων, εκμάθηση, λήψη αποφάσεων, επίλυση προβλημάτων και ακόμα και αλληλεπίδραση με ανθρώπους.

Η τεχνητή νοημοσύνη καλύπτει μια ευρεία γκάμα τεχνικών και προσεγγίσεων, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης, της ρομποτικής, της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, της αναγνώρισης εικόνων, της συστηματικής αναζήτησης και πολλών άλλων. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει εφαρμογές σε πολλούς τομείς, όπως η ιατρική, η αυτοκινητοβιομηχανία, η ρομποτική, η χρηματοοικονομική, η διαχείριση εφοδιαστικής αλυσίδας, η έρευνα και ανάπτυξη φαρμάκων, η κοινωνική δικτύωση, η ανάλυση δεδομένων κ.ά. Με την πάροδο του χρόνου, η τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να συνεχίσει να εξελίσσεται και να επεκτείνει την παρουσία της σε νέους τομείς και εφαρμογές.

Η εκπαίδευση των ρομπότ είναι ένα ευρύ και πολύπλοκο θέμα, και η διαδικασία εξαρτάται από τον τύπο του ρομπότ, τον σκοπό του, την χρήση του και την επίπεδο εκπαίδευσης που απαιτείται.

Τα βασικά στάδια στη διαδικασία εκπαίδευσης των  ρομπότ είναι:

1. Σχεδιασμός και κατασκευή: Αρχικά, πρέπει να σχεδιάσετε και να κατασκευάσετε το φυσικό σώμα του ρομπότ και να εγκαταστήσετε τους αισθητήρες και τους κινητήρες που απαιτούνται για τον έλεγχο και την αλληλεπίδρασή του με το περιβάλλον.
2. Προγραμματισμός: Στη συνέχεια, πρέπει να προγραμματίσετε το ρομπότ, χρησιμοποιώντας γλώσσες προγραμματισμού και πλατφόρμες όπως το C++, Python, MATLAB, ROS (Robot Operating System), κ.λπ. Ο προγραμματισμός εξαρτάται από τον τύπο του ρομπότ και τις λειτουργίες που επιθυμείτε να επιτύχει.
3. Εκπαίδευση αισθητήρων: Πολλά ρομπότ χρησιμοποιούν αισθητήρες για να αντιλαμβάνονται το περιβάλλον τους. Οι αισθητήρες αυτοί χρειάζονται εκπαίδευση για να αναγνωρίσουν αντικείμενα, εμπόδια, θερμοκρασία, κ.λπ.
4. Μηχανική μάθηση: Ορισμένα ρομπότ, όπως τα αυτόνομα αυτοκίνητα και τα ρομπότ που χρησιμοποιούνται στη βιομηχανία, μπορούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης, όπως το βαθιά μάθηση και οι νευρωνικοί δίκτυα, για να βελτιστοποιήσουν τη συμπεριφορά τους και να προσαρμόσουν τις ενέργειές τους στο περιβάλλον.
5. Τεστ και προσομοιώσεις: Πριν το ρομπότ χρησιμοποιηθεί στον πραγματικό κόσμο, συνήθως υποβάλλεται σε δοκιμές και προσομοιώσεις για να εξασφαλιστεί η ασφής και αποτελεσματική λειτουργία του.

Η αξιοποίηση της ΤΝ βοηθάει σε μεγάλο βαθμό τη διαπραγματευτική διαδικασία, εξοικονομεί χρόνο, προλαμβάνει επικοινωνιακά και στρατηγικά λάθη και απαιτεί τον ανθρώπινο παράγοντα για να επιτύχει τα επιθυμητά αποτελέσματα. Η ΤΝ είναι βοηθός και όχι αντικαταστάτης του ανθρώπου

Γράφει Ο Καθηγητής Οικονομίας & Νέων Τεχνολογιών

Μάριος Παπαευσταθίου

Ειδικός σε θέματα Καινοτομίας, Τεχνητής Νοημοσύνης και Ψηφιακού Μετασχηματισμού