ลักษณะของปัญญาประดิษฐ์และประวัติของมัน

โลกแห่งเทคโนโลยีเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันของเราอยู่แล้ว และเป็นเรื่องที่น่าสนใจที่จะเข้าใจลักษณะของปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างความแตกต่างในวิถีชีวิตของเรา คุณรู้หรือไม่ว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ เข้ามาที่นี่ และเรียนรู้เกี่ยวกับคุณลักษณะ และอื่นๆ อีกมากมาย

คุณสมบัติของปัญญาประดิษฐ์

ในส่วนนี้เราจะพูดถึงลักษณะของปัญญาประดิษฐ์ ในกรณีนี้, ปัญญาประดิษฐ์ (IA) ได้รับการพัฒนาในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์แขนงหนึ่ง ซึ่งใช้อัลกอริธึมเชิงตรรกะที่พยายามเลียนแบบพฤติกรรมการรับรู้ของสมองมนุษย์ แน่นอน คำจำกัดความของปัญญาประดิษฐ์สามารถพัฒนาต่อไปได้ แต่ในท้ายที่สุด คุณลักษณะทั้งหมดของปัญญาประดิษฐ์จะตกลงกันว่าจะใช้สำหรับการเขียนโปรแกรมของอุปกรณ์หุ่นยนต์

ในฤดูร้อนปี 1956 การประชุมดาร์ทเมาท์จัดขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาปัญญาประดิษฐ์ซึ่งมีจอห์น แมคคาร์ธี, มาร์วิน มินสกี้ และคลอดด์ แชนนอนเข้าร่วมด้วย การประชุมครั้งนี้เป็นช่วงที่เริ่มใช้คำว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นครั้งแรก โดยได้กำหนดการคาดการณ์ไว้เป็นสิบประการ ปีที่ยังไม่บรรลุนิติภาวะ การสอบสวนจึงถูกละทิ้งไปประมาณสิบห้าปี ควรสังเกตว่าคำว่า "ปัญญาประดิษฐ์" มาจาก John McCarthy

เป็นเรื่องง่ายที่จะคิดว่ามันเป็นเพียงเรื่องของเวลาก่อนที่เทคโนโลยีและปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามาแทนที่มนุษย์โดยสมบูรณ์ มีภาพยนตร์และนักวิจัยในชีวิตจริงหลายคนที่เชื่อว่าเครื่องจักรที่มีปัญญาประดิษฐ์จะสามารถปราบปรามเผ่าพันธุ์มนุษย์และทำให้เป็นทาสได้ ในขณะนี้มันอยู่ไกลจากความเป็นจริงมากเพราะจะเป็นไปได้ก็ต่อเมื่อปัญญาประดิษฐ์มีสติและมีความสามารถในการสร้างอุปกรณ์ใหม่ที่มีปัญญาประดิษฐ์ด้วยตัวเองและจัดการที่จะข้ามและแทนที่คำสั่งของการเขียนโปรแกรม จากความตั้งใจของตัวเอง เมื่อถึงจุดนั้น มนุษย์จะสูญเสียการควบคุมสถานการณ์

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

เกิดขึ้นอย่างแม่นยำในระหว่างการประชุมดาร์ธเมาส์ในปี พ.ศ. 1956 ซึ่งมีการกำหนดคำว่า ปัญญาประดิษฐ์ อย่างเป็นทางการ ซึ่งกำหนดว่าหากเครื่องจักรหรือหุ่นยนต์มีพฤติกรรมคล้ายกับพฤติกรรมที่มนุษย์จะกระทำ ก็จะถือว่าเป็น อุปกรณ์. สมาร์ท.

คำจำกัดความอื่น ๆ ที่เกิดจากปัญญาประดิษฐ์มีดังต่อไปนี้:

ทำตัวเหมือนคน

นี่คือคำจำกัดความที่กำหนดโดย McCarthy ซึ่งหมายถึงการประเมินพฤติกรรมของเครื่องเพื่อพิจารณาว่าสามารถพิจารณาได้อย่างชาญฉลาดหรือไม่ ที่เรียกว่า "การทดสอบทัวริง" ใช้คำจำกัดความนี้เพื่อกำหนดผลการทดสอบ อุปกรณ์ทั้งหมดที่มีลักษณะคล้ายคลึงกันในการดำเนินการ เช่น การตัดสินใจ การแก้ปัญหา และการเรียนรู้เหมือนที่มนุษย์จะทำ มีคุณสมบัติตรงตามลักษณะของปัญญาประดิษฐ์

การทดสอบที่เสนอโดยอลัน ทัวริงคือ มนุษย์จะทำการสนทนาด้วยภาษาธรรมชาติด้วยเครื่องจักรและมนุษย์ในเวลาเดียวกัน เครื่องจักรจะพยายามเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์และพยายามหลอกลวงผู้ประเมิน ผ่านคำตอบที่ทำให้เขาเชื่อว่าเขาเป็นมนุษย์จริงๆ กล่าวอีกนัยหนึ่งระหว่าง ลักษณะของปัญญาประดิษฐ์คือความสามารถในการเลียนแบบมนุษย์

แน่นอนว่าผู้ทดสอบต้องรู้ล่วงหน้าว่ากำลังคุยกับเครื่องจักรและกับมนุษย์อยู่ และต้องพยายามตัดสินว่าคนไหนคือคนจริง คนไหนคือคนหลอกลวง

ในกรณีนี้ ความสามารถในการพูดจะไม่ถูกนำมาพิจารณา เนื่องจากผู้ประเมินจะอยู่ในห้องแยกต่างหาก ซึ่งเขาจะได้รับข้อมูลผ่านคอมพิวเตอร์ ดังนั้นการสื่อสารจะขึ้นอยู่กับแป้นพิมพ์ทั้งหมด ไม่ใช่ความสามารถนี้ ในแง่นี้ระหว่าง ลักษณะของปัญญาประดิษฐ์คือการจำลองเสียงของมนุษย์

เหตุผลเหมือนคน

อีกหนึ่งคุณลักษณะของปัญญาประดิษฐ์อยู่ในคำจำกัดความของการประเมินการพัฒนาการปันส่วนที่ทำโดยหุ่นยนต์ โดยไม่คำนึงถึงว่าผลลัพธ์ที่ได้รับนั้นประสบความสำเร็จหรือไม่ มุมมองนี้ใช้โดยวิทยาศาสตร์การรู้คิด ในการให้เหตุผลนี้ การคำนวณทั้งหมดที่จำเป็นเพื่อให้สามารถรับรู้ ให้เหตุผล และดำเนินการกับเหตุการณ์นั้นได้

ให้เหตุผลอย่างมีเหตุผล

เช่นเดียวกับคำจำกัดความก่อนหน้านี้ คุณลักษณะหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์คือการปันส่วนที่ทำโดยเครื่อง อย่างไรก็ตาม จะพิจารณาด้วยว่าการปันส่วนนี้มีเหตุผลและสอดคล้องกัน เพื่อให้มีการปันส่วนดังกล่าว 

ทำตัวมีเหตุผล

ในมุมมองนี้หากพิจารณาผลอีกครั้ง การใช้หุ่นยนต์เล่นหมากรุกเป็นตัวอย่าง เป้าหมายของมันคือชัยชนะทุกเกม คุณสมบัติอีกอย่างของปัญญาประดิษฐ์คือความสามารถในการคำนวณซึ่งจะไม่แยแสตราบเท่าที่บรรลุเป้าหมาย

การจำแนกประเภทปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์สามารถจำแนกได้ตามวัตถุประสงค์ 

ปัญญาประดิษฐ์ที่อ่อนแอ

มุมมองนี้พิจารณาว่าคอมพิวเตอร์สามารถแสร้งทำเป็นว่าพวกเขามีการปันส่วนและไม่ใช่ว่าพวกเขามีคอมพิวเตอร์เครื่องหนึ่งของตัวเอง นักวิจัยที่สนับสนุนตำแหน่งนี้พิจารณาว่าเป็นไปไม่ได้ที่คอมพิวเตอร์ที่สามารถมีสติสัมปชัญญะอยู่หรือได้รับการพัฒนาได้ เนื่องจากในความเป็นจริงแล้ว มันจะเป็นโปรแกรมที่จะจำลองสิ่งดังกล่าว

ปัญญาประดิษฐ์ที่แข็งแกร่ง

ในทางกลับกัน มีนักวิจัยหลายคนที่ยืนยันว่าคอมพิวเตอร์สามารถให้เหตุผลหรือความคิดที่มีความสามารถเทียบเท่ากับจิตใจของมนุษย์ นี่หมายความว่าคอมพิวเตอร์จะสามารถให้เหตุผล จินตนาการ รู้สึก เหนือสิ่งอื่นใด แม้ว่าทุกอย่างจะเริ่มต้นจากโปรแกรม โครงข่ายประสาทของคอมพิวเตอร์ก็สามารถพัฒนาได้จนถึงจุดนี้

https://www.youtube.com/watch?v=k3BNEgN2kEQ

หัวข้อในปัญญาประดิษฐ์

แม้ว่าคำจำกัดความและมุมมองเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมดจะมาบรรจบกันในสี่ประเด็นเพื่อพิจารณาแอตทริบิวต์ของเครื่องอุปกรณ์หากมีปัญญาประดิษฐ์ 

การแก้ไขปัญหาและการค้นหา

หนึ่งในวัตถุประสงค์หลักของปัญญาประดิษฐ์คือการแก้ปัญหาที่ออกแบบมา ในตอนแรก เมื่อวางปัญหา จำเป็นต้องทำให้เป็นทางการในลักษณะที่ช่วยให้แก้ปัญหาได้ หัวข้อนี้เน้นที่การค้นหาปัญหาและแนวทางแก้ไข

การแสดงความรู้และระบบฐานความรู้

หัวข้อนี้เน้นที่ปัญหาที่ต้องใช้ความรู้เดิมจึงจะสามารถแก้ไขได้ ตัวอย่างเช่น โปรแกรมปัญญาประดิษฐ์เหล่านั้นที่นำมาประยุกต์ใช้ในทางการแพทย์ จำเป็นต้องนำความรู้และข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับวิชานั้น ๆ มาใช้เพื่อแก้ปัญหาของวิชานี้

การเรียนรู้ของเครื่อง

หัวข้อนี้กล่าวถึงกระบวนการเรียนรู้ที่ดำเนินการโดยเครื่องตามประสบการณ์ที่ได้รับ การเรียนรู้มีหลายประเภท เช่น การเรียนรู้แบบเลียนแบบ การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง การเรียนรู้เชิงลึก หรือการเรียนรู้แบบต้นไม้เพื่อการตัดสินใจ การเรียนรู้ทุกประเภทเหล่านี้ทำให้เครื่องสามารถจัดเก็บการดำเนินการที่ถือว่าบรรลุวัตถุประสงค์สุดท้ายแล้ว เพื่อใช้การกระทำเดียวกันในกรณีที่มีเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกัน

เสริมการเรียนรู้

การเรียนรู้การเสริมกำลังเหมือนกับการฝึกสัตว์ กล่าวคือ เมื่อทำงานหรือปฏิบัติตามคำสั่งอย่างถูกต้อง พวกมันจะได้รับรางวัล ในกรณีนี้ เครื่องจักรได้รับการสั่งซื้อครั้งแรกและเมื่อได้รับผลลัพธ์ที่เป็นบวก ก็จะได้รับสิ่งนี้เพื่อเป็นแรงจูงใจในการปรับปรุงการตัดสินใจต่อไป ตัวอย่างเช่น ขึ้นอยู่กับ ประเภทของหุ่นยนต์ คุณสามารถพิจารณาการชนะเกมหมากรุกเป็นรางวัลของคุณได้

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

การเรียนรู้อีกประเภทหนึ่งเรียกว่าการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งต้องการเลียนแบบหรือพฤติกรรมที่คล้ายกันของโครงข่ายประสาทเทียมและกระบวนการสื่อสารที่เกิดขึ้นในเซลล์ประสาทของสมองมนุษย์

ตัวอย่างเช่น เมื่อเซ็นเซอร์ตามธรรมชาติของร่างกายมนุษย์ เช่น ตา หู สัมผัส รส หรือกลิ่นตรวจพบการเปลี่ยนแปลง สัญญาณจะถูกส่งไปยังสมอง สัญญาณนี้ได้รับและวิเคราะห์โดยเซลล์ประสาทแรกที่สื่อสารการตรวจหาการเปลี่ยนแปลงของเซลล์ประสาทต่อไปนี้ และเริ่มลำดับของเส้นประสาทเพื่อทำความเข้าใจเหตุการณ์และวิธีการตอบสนอง

กระบวนการที่คล้ายคลึงกันเกิดขึ้นเมื่อกล้องจดจำใบหน้าตรวจจับบุคคลผ่านเซ็นเซอร์ภาพ เปิดใช้งาน ตัวอย่างเช่น เมื่อตรวจจับใบหน้า จะเริ่มลำดับของกระบวนการเชิงตรรกะโดยเริ่มจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่ง่ายที่สุด เช่น สีที่ใบหน้ามี จากนั้นจึงพยายามกำหนดรูปทรงเรขาคณิตที่ประกอบเป็นใบหน้านั้น สุดท้าย แบ่งใบหน้าออกเป็นหลายเฟรมเพื่อกำหนดรายละเอียดที่แยกแยะใบหน้านั้นได้ดีขึ้น

ต้นไม้การตัดสินใจ

การเรียนรู้ประเภทนี้ใช้รูปแบบการแก้ปัญหาต่างๆ ที่เปิดใช้งานเมื่อได้รับข้อมูล หากตัวอย่างของหุ่นยนต์ที่เล่นหมากรุกถูกนำขึ้นอีกครั้ง หุ่นยนต์จะเริ่มโครงร่างซึ่งเป็นชิ้นแรกที่ฝ่ายตรงข้ามย้ายไปที่นั่น มันจะทำการคำนวณหลายครั้งตามสถิติที่หุ่นยนต์ควรเคลื่อนไหว ต่อมาคู่ต่อสู้ของคุณจะทำการเคลื่อนไหวอื่น ๆ และรูปแบบใหม่จะเปิดขึ้นซึ่งคุณจะทำการคำนวณอีกครั้งเพื่อดำเนินการต่อไป

สุดท้ายเมื่อเอาชนะเกมหมากรุกได้สำเร็จ หุ่นยนต์จะเก็บข้อมูลการตัดสินใจทั้งหมดที่มันและคู่ต่อสู้ทำไว้สำหรับเกมหมากรุกในอนาคต เพื่อที่ว่าเมื่อมีเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกันเกิดขึ้น ก็มีข้อมูลที่จำเป็นในฐานข้อมูลอยู่แล้ว และสามารถตอบสนองได้ เร็วกว่าและมีโอกาสชนะเกมในเปอร์เซนต์สูงกว่า

ปัญญาประดิษฐ์แบบกระจาย

ขอบคุณความก้าวหน้าที่ทำให้เราได้รู้ เทคโนโลยีทำงานอย่างไรเช่น วิวัฒนาการของมัลติโปรเซสเซอร์และรูปลักษณ์ของอินเทอร์เน็ต ทำให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถให้บริการโซลูชั่นแบบกระจายได้

แอปพลิเคชั่นปัญญาประดิษฐ์

นอกจากนี้ยังมีสาขาที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ XNUMX สาขา ได้แก่

• ภาษาธรรมชาติ.
• วิสัยทัศน์ประดิษฐ์
• หุ่นยนต์.
• การรู้จำคำพูด

ปัจจุบันมีการพัฒนาแอพพลิเคชั่นต่าง ๆ ที่ใช้อัลกอริธึมหรือวิธีการบางอย่างในด้านปัญญาประดิษฐ์ 

แม้จะกล่าวถึงการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์หลายๆ อย่าง แต่ก็ยากที่จะครอบคลุมทุกสิ่งที่พบได้ เนื่องจากปัจจุบันมีอุปกรณ์สำหรับใช้ในชีวิตประจำวัน หรือโปรแกรมที่บริษัทและองค์กรต่างๆ ใช้ที่พบเทคโนโลยีนี้

ตัวอย่างเช่น ปัจจุบันมีการใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ใช้อัลกอริธึมซึ่งรวมยาต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อพยายามหาวิธีรักษาโควิด-19 คอมพิวเตอร์เครื่องนี้ประเมินข้อมูลอาการ องค์ประกอบของไวรัส และข้อมูลอื่น ๆ ที่จำเป็นเพื่อให้สามารถรับมือกับมันได้ และผ่านฐานข้อมูลที่มียาต่าง ๆ ที่มีอยู่ มันทำให้การรวมกันพยายามรักษาผู้ป่วยโรคนี้โดยคำนึงถึง แม้แต่ผลข้างเคียงที่ชุดค่าผสมเหล่านี้สามารถก่อให้เกิดและปริมาณที่แนะนำ

อีกตัวอย่างหนึ่งอาจเป็นเครื่องมือค้นหาที่ใช้วิธีการเรียนรู้เพื่อทราบความสนใจของผู้ใช้แต่ละรายซึ่งช่วยให้คุณสร้างโปรไฟล์พฤติกรรมและความชอบและสามารถให้โฆษณาตามเหล่านี้ได้ ความสุข

ต่อไป เราจะนำเสนอการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ที่โดดเด่นที่สุดบางส่วน

แอพพลิเคชั่นในเกม

มีหุ่นยนต์ที่สามารถเอาชนะผู้เล่นที่เก่งที่สุดในหมากรุกได้ เนื่องจากหุ่นยนต์ตัวนี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์เดียวในการคำนวณและสถิติที่จำเป็นเพื่อสร้างกลยุทธ์ในการเคลื่อนไหวและชนะในแต่ละเกม

ทุกวันนี้ แทบทุกเกมสามารถเอาชนะด้วยเครื่องได้ แม้ว่าเกมบนโต๊ะเกมแรกที่เอาชนะด้วยเครื่องที่มีปัญญาประดิษฐ์จะเป็นหมากฮอสและโอเทลโล 

ให้มากขึ้น

มหาวิทยาลัยอัลเบอร์ตาในปี 1989 ได้พัฒนาโปรแกรมชื่อ Chinnok โดยทีมของ Jonathan Schaeffer และในปี 1994 เขาได้เป็นแชมป์โลกในหมวดผู้หญิง โปรแกรม Chinnok มีฐานข้อมูลการเปิดและปิดเกมหมากฮอสที่ทำโดยผู้เล่นหมากฮอสที่ดีที่สุด

อีกครั้งในปี 2007 แสดงให้เห็นว่าเมื่อเกมเสร็จสมบูรณ์แล้ว มันเป็นไปไม่ได้ที่จะตั้งโปรแกรม Chinnok และเมื่อคู่ต่อสู้เล่นด้วยการปรับปรุงกลยุทธ์ อย่างมากที่สุดก็สามารถเสมอกับโปรแกรมนี้ได้

หมากรุก

ในกรณีของหมากรุก นวัตกรรมและโปรแกรมการแก้ปัญหาต่างๆ ได้รับการพัฒนาเพื่อเอาชนะเกมนี้มาหลายปี อย่างไรก็ตาม ในปี 1997 ในเดือนพฤษภาคมที่นิวยอร์กที่ Deep Blue เอาชนะแชมป์โลก G. Kasparov 

เป็นซอฟต์แวร์ที่พัฒนาโดยบริษัท IBM ที่มีฮาร์ดแวร์และฐานข้อมูลเฉพาะที่ทำให้โปรแกรมนี้ทำงานได้อย่างสมบูรณ์เมื่อสถานการณ์สุดท้ายถูกนำเสนอด้วยชิ้นส่วนเจ็ดชิ้นหรือน้อยกว่านั้นบนกระดาน ในทำนองเดียวกัน อัลกอริธึมการค้นหา ซึ่งเป็นประเภท minimax ก็สามารถระบุตัวเลือกที่ดีที่สุดในกรณีต่างๆ ได้  

Go

วันนี้เป็นเกมสาธารณะที่เครื่องจักรที่มีปัญญาประดิษฐ์จะเอาชนะผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ แต่ก็ไม่น่าแปลกใจเพราะในบางครั้ง Go ได้รับการพิจารณาว่าเป็นเกมที่ยากและซับซ้อนยิ่งกว่าหมากรุก .

นอกจากนี้ ขนาดของเกมนี้ยังเพิ่มความยากได้มาก เนื่องจากมีทางแยกมากกว่า 361 ทางเพื่อสร้างกระดานจาก 19 3 19 โดยไม่เอ่ยถึงจำนวนการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ที่สามารถทำได้ในแต่ละกระดาน 

แม้ว่าจะไม่มีเครื่องจักรใดที่สามารถชนะเกมนี้ แต่ก็มีโปรแกรมที่ตอบสนองได้ดีกับกระดานที่มีขนาด XNUMX x XNUMX และไม่เหมือนกับอัลกอริธึมการค้นหาที่ใช้สำหรับเกมหมากรุก ในกรณีนี้อัลกอริธึมการค้นหาถูกนำมาใช้ การค้นหา UCT 

แอปพลิเคชั่นหุ่นยนต์

หุ่นยนต์มีส่วนต่าง ๆ ที่พวกมันให้การสนับสนุนสำหรับการแก้ปัญหาที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และแม่นยำยิ่งขึ้น เช่น ในสายการผลิตที่ต้องใช้กระบวนการอัตโนมัติ ทั้งในด้านการทหารและการป้องกัน และแม้กระทั่งสำหรับการสำรวจ พื้นที่ เช่นเดียวกับกรณีของ Curiosity mobile หุ่นยนต์ที่อยู่บนดาวอังคารในปัจจุบัน เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการดำรงอยู่ของสิ่งมีชีวิตบนโลกใบนี้

วันนี้มีหุ่นยนต์ที่ทำหน้าที่เป็นความบันเทิงและมีส่วนร่วมในเกมเช่นหุ่นยนต์สัตว์เลี้ยงของญี่ปุ่นที่เรียกว่า Paro และ Aibo ในกรณีของ Paro เป็นหุ่นยนต์บำบัดที่ช่วยลดระดับความเครียดในผู้ป่วยและช่วยปรับปรุงการขัดเกลาทางสังคมของพวกเขา ในกรณีของ Aibo เป็นหุ่นยนต์รูปสุนัขที่พัฒนาโดย Sony ซึ่งมีระบบการมองเห็นและสามารถตั้งโปรแกรมได้ 

หุ่นยนต์สำรวจและลาดตระเวน

มีหุ่นยนต์เคลื่อนที่ที่ใช้สำหรับการสำรวจ ค้นหา และลาดตระเวนในสภาพแวดล้อมหรือพื้นที่ที่ไม่เป็นมิตร ตัวอย่างเช่น เช่นเดียวกับหุ่นยนต์ที่ใช้ในภัยพิบัตินิวเคลียร์เชอร์โนบิลที่พยายามนึกภาพความเสียหายที่เกิดจากเหตุการณ์ดังกล่าวและจัดการจับภาพของมวลกัมมันตภาพรังสีที่เรียกว่าตีนช้าง

หรือเราอาจพูดถึงหุ่นยนต์ Spirit, Opportunity and Curiosity ที่ถูกส่งไปยังพื้นผิวของดาวอังคารในปี 2004 สองตัวแรกและในปี 2012 ตัวที่สามซึ่งบรรลุภารกิจในการวิเคราะห์กระบวนการทางชีววิทยาบรรยากาศและชีวภาพทั้งหมด ส่วนประกอบที่ ประกอบเป็นดาวเคราะห์ดวงนี้ 

ในปี 1997 บริษัท Honda ได้นำเสนอหุ่นยนต์สองเท้าตัวแรกนั่นคือมีความสามารถในการเดินด้วยสองขาและเรียกว่า P3 อีกครั้งที่ฮอนด้าเปิดตัวหุ่นยนต์อาซิโมในปี 2000 ที่มาจากขั้นก้าวหน้าขนาดเล็กในนวัตกรรมความคล่องตัว นี่คือจุดสิ้นสุดของซีรีส์หุ่นยนต์ Honda P หุ่นยนต์เหล่านี้ทั้งหมดได้รับการออกแบบโดยเจตนาให้มีโครงสร้างทางกายภาพและความสามารถของมอเตอร์ของมนุษย์ 

ตอนนี้ ASIMO สามารถเปลี่ยนได้ไม่ว่าจะวิ่ง ปีนบันได และหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง และแม้กระทั่งผ่านเซ็นเซอร์ภาพหรือกล้องก็สามารถจดจำวัตถุ ท่าทาง และท่าทางที่เคลื่อนไหวได้

แอพพลิเคชั่นรถยนต์อัจฉริยะ

หนึ่งในนวัตกรรมล่าสุดคือรถยนต์โดยสารอัตโนมัติ 

รถไฟใต้ดินแห่งแรกที่มีระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติเต็มรูปแบบได้เกิดขึ้นในเมืองเซนไดของญี่ปุ่น ซึ่งได้รับการพัฒนาในปี 1987 ปัจจุบันมีระบบรถไฟใต้ดินอัตโนมัติเต็มรูปแบบจำนวนมากอยู่แล้ว  

อีกตัวอย่างหนึ่งของยานพาหนะที่สามารถบรรทุกผู้โดยสารและทำงานอัตโนมัติได้อย่างเต็มที่คือสแตนเลย์ซึ่งเป็นผู้ชนะในการแข่งขัน DARPA Challenge ปี 2005 ซึ่งจัดขึ้นที่ทะเลทรายโมฮาวี สแตนลี่ย์ บรรลุผลสำเร็จตามเส้นทางระยะทาง 212,4 กิโลเมตร ในเวลา 54 ชั่วโมง XNUMX นาที 

ต่อมา ในปี 2007 DARPA Grand Challenge ซึ่งจัดขึ้นที่ฐานทัพอากาศจอร์จ ยานยนต์อัตโนมัติของสแตนลีย์ได้สำเร็จหลักสูตร 96 ไมล์อีกครั้ง ยานพาหนะที่เข้าร่วมการแข่งขันนี้สามารถประมวลผลกฎจราจรของรัฐแคลิฟอร์เนียได้แบบเรียลไทม์

ในอีกส่วนหนึ่งของโลก โดยเฉพาะระหว่างศูนย์การประชุมนานาชาติและประตูเมืองบรันเดนบูร์ก ยานพาหนะ Made in Germany ที่พัฒนาโดย Free University of Berlin เดินทางในเส้นทาง 80 กิโลเมตร รถคันนี้เป็นระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติโดยสมบูรณ์ มีความสามารถในการรับรู้สถานะคนเดินถนนและสัญญาณไฟจราจร อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีข้อมูล เช่น ความเร็วในการเดินทาง 

อากาศยานไร้คนขับ

ยังเป็นที่รู้จักกันในนาม UAV จากเครื่องบินไร้คนขับขนาดจิ๋ว เครื่องบินไร้คนขับลำแรกที่ข้ามมหาสมุทรแปซิฟิกโดยไม่จำเป็นต้องหยุดคือ Global Hwak การดำเนินการนี้ดำเนินการในปี 2001 ในเดือนเมษายน โดยเริ่มต้นในสหรัฐอเมริกาและสิ้นสุดในออสเตรเลีย 

อย่างไรก็ตาม โมเดลนี้ยังคงอาศัยนักบินของสถานีภาคพื้นดินและผู้ปฏิบัติงานอื่นๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูล ในความเป็นจริง Weiss ระบุในปี 2011 ว่าระบบเหล่านี้ถึงแม้จะมีความสามารถในการรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก แต่ก็ยังไม่มีความสามารถที่จำเป็นในการประมวลผลตามเวลาจริงจึงตอบสนองต่อเหตุการณ์อย่างชาญฉลาดตามข้อมูล รวบรวมทันที .

ยานพาหนะเหล่านี้ในปัจจุบันเป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายในชื่อ Drones โดรนมีเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ภายในต่างๆ ที่ช่วยคุณในการนำทาง ตัวอย่างเช่น พวกเขามีโมดูล GPS สำหรับระบุตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ กล้องที่มีการเชื่อมต่อไร้สาย บางรุ่นมีเซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวและความร้อน และอื่นๆ ในตัวอย่างแรก เทคโนโลยีนี้เกิดขึ้นเพื่อใช้ในทางการทหาร แม้ว่าจะมีออกสู่ตลาดแล้วก็ตาม

สรุปผลการวิจัย

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าเทคโนโลยีในด้านต่างๆ มีความก้าวหน้าแบบทวีคูณ และการคำนวณไม่ได้หลีกหนีจากความก้าวหน้านี้ อันที่จริง เทคโนโลยีนี้ได้ส่งเสริมวิวัฒนาการของสาขาวิทยาศาสตร์อื่นๆ ความสามารถในการคำนวณของปัญญาประดิษฐ์เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในช่วงสิบแปดเดือนตามกฎหมายของมัวร์ 

นี่จะหมายความว่าหากกฎของมัวร์ยังคงยึดถือ ประมาณปี 2030 พลังประมวลผลของโปรเซสเซอร์จะใกล้เคียงกันหรืออาจเท่ากับของมนุษย์

เสิร์ชเอ็นจิ้นเช่น Google และ Amazon เก็บข้อมูลจำนวนหลายล้านชิ้นจากผู้ใช้เพื่อกำหนดการตั้งค่าของแต่ละบุคคลเพื่อให้บริการที่ดีขึ้น ดังนั้นเซิร์ฟเวอร์ที่มีความจุหน่วยความจำขนาดใหญ่จึงจำเป็นต้องบันทึกข้อมูลนี้อย่างสม่ำเสมอ

เครือข่ายสังคมออนไลน์ก็ต้องการความจุขนาดใหญ่เหล่านี้ในการบันทึกความชอบของผู้บริโภคเพื่อนำเสนอข้อเสนอตามรสนิยมของพวกเขา