الذكاء الاصطناعي في طريقه لتغيير جميع الصناعات، وصناعة الروبوتات ليست استثناء، في الوقت الحاضر، أنشأ المزيج المبتكر من الذكاء الاصطناعي والروبوتات عددًا من الاحتمالات المستقبلية في جميع مجالات الصناعة، وفي حين سيوافق معظمنا على أن معظم الروبوتات ستكون بشرية في غضون 10 سنوات من الآن؛ في العديد من البيئات، فقد تم تصميم الروبوتات لمحاكاة مجموعة من السلوكيات والقدرات الجسدية التي ستعكس الأنسب لتلك الخصائص.
من المحتمل أن يكون الاستثناء هو الروبوتات التي توفر الرعاية الطبية أو غيرها من الرعاية أو التي توفر الرفقة للبشر، وربما الروبوتات الخدمية التي تهدف إلى إقامة علاقة أكثر شخصية وإنسانية، إليكم كيف ستؤدي التقنيات المختلفة التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى إحداث فرق في عالم الروبوتات
رؤية الحاسب:
على الرغم من أنها ذات صلة، قد يجادل البعض بأن المصطلح الصحيح هو رؤية الآلة أو رؤية الروبوت بدلاً من
تعلم المحاكاة:
يرتبط تعلم المحاكاة ارتباطًا وثيقًا بتعلم المراقبة، وهو سلوك يظهره الرضع والأطفال الصغار، تعلم المحاكاة هو أيضًا فئة شاملة من التعلم المعزز أو التحدي المتمثل في الحصول على وكيل للعمل في العالم لزيادة مكافآته، كما تعد النماذج الاحتمالية سمة مشتركة في نهج التعلم الآلي هذا، كما تم افتراض مسألة ما إذا كان يمكن استخدام تعلم المحاكاة للروبوتات الشبيهة بالإنسان منذ عام 1999
التعلم الذاتي:
تمكن مناهج التعلم المتبعة في الذكاء الاصطناعي التي يتم الإشراف عليها ذاتيًا الروبوتات من إنشاء أمثلة تدريبية خاصة بهم من أجل تحسين الأداء؛ وهذا يشمل استخدام تدريب مسبق وبيانات تم التقاطها من مسافة قريبة لتفسير بيانات أجهزة الاستشعار الغامضة بعيدة المدى. حيث يتم دمجها في الروبوتات والأجهزة البصرية التي يمكنها اكتشاف ورفض الأشياء الغبار والثلج على سبيل المثال وتحديد الخضروات والعقبات في التضاريس الوعرة؛ وفي تحليل المشهد ثلاثي الأبعاد ونمذجة ديناميكيات السيارة
التقنيات المساعدة والطبية:
الروبوت المساعد، هو جهاز يمكنه استشعار المعلومات الحسية ومعالجتها وتنفيذ الإجراءات التي تفيد الأشخاص ذوي الإعاقة وكبار السن، وتوفر روبوتات العلاج الحركي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي فائدة تشخيصية أو علاجية. وكل من هذه التقنيات لا تزال إلى حد كبير محصورة في المختبرات، لأنها لا تزال باهظة التكلفة لمعظم المستشفيات في العالم
التعلم متعدد الوكلاء:
يعد التنسيق والتفاوض من المكونات الرئيسية للتعلم متعدد الوكلاء المتعمد على الذكاء الاصطناعي والذي يتضمن الروبوتات القائمة على التعلم الآلي أو الوكلاء تم تطبيق هذه التقنية على نطاق واسع في الألعاب القادرة على التكيف مع المشهد المتغير للروبوتات أو الوكلاء الآخرين وإيجاد التوازن في الإستراتيجيات، وتتضمن مناهج التعلم متعدد الوكلاء خوارزميات مرجحة تعزز نتائج التعلم في التخطيط متعدد الوكلاء والتعلم في أنظمة التحكم الموزعة والقائمة على السوق
