Avansert robotikk

Kan systemer for kunstig intelligens en dag installeres i disse avanserte menneskeliknende robotene?

Utbyttbare lemmer

Armene til Valkyrie kan frakobles på få minutter og erstattes med andre enheter.

Synsfelt

I tillegg til kameraer på hodet er Valkyrie utstyrt med tilleggskameraer i torsoen, underarmene, knærne og føttene.

Forenklede hender

Tre fingre og en tommel er koblet til aktuatorer som muliggjør håndleddsbevegelse.

Menneskestørrelse

En utgave rager 188 cm over bakken og veier 136 kg, bare litt større enn en gjennomsnittlig astronaut.

Balansegang

Team av dataingeniører lærer for tiden Valkyrie å tilbakelegge hindre i ulike typer terreng.

Fingerferdig

ASIMOs fingre kan gjøre små bevegelser og merke hardheten i en gjenstand den berører.

Veiviser

Valkyrie er skapt for å danne fortropp innenfor romforskning, der den skal forberede omgivelsene før menneskenes ankomst.

Innebygget intelligens

ASIMOs bevegelser assisteres av kunstig intelligens, noe som også hjelper den til å lære nye ting.

Kameraøyne

ASIMO kan identifisere folk ved hjelp av programvare for ansiktsgjenkjennelse og kan opplæres til å gjenkjenne ulike gjenstander.

Energiforsyning

Et 51,8-volt batteri er plassert i ASIMOs ryggsekk, slik at roboten kan navigere på egen hånd.

Smidige hender

Stor grad av frihet i håndledd og fingre gjør at ASIMO kan skjenke opp og bære drikke.

I god form

Avansert tofotsrobotikk gjør det mulig å gå i trapper, sparke en fotball og løpe i opptil 9 km/t.

1990

Forskeren Rodney Brooks inspireres av nevrovitenskapens framskritt og presenterer de potensielle fordelene ved å bygge kunstige nevrale nettverk.

1997

Den IBM-bygde maskinen Deep Blue slår sjakkverdensmesteren Garry Kasparov. For noen demonstrerte Deep Blues evne til å handle strategisk og evaluere mer enn 200 millioner trekk i sekundet den virkelige kraften til AI. For andre ligger oppgaven fortsatt foran oss, ettersom

Deep Blue bare viste datamaskinens evne til å håndtere en veldig spesialisert oppgave.

2008

Googles programvare for stemmegjenkjennelse utnytter kunstige nevrale nettverk til å øke presisjonen til over 80%.

2011

Igjen skriver en IBM-maskin historie, da Watson beseirer sin menneskelige konkurrent i det amerikanske fjernsynsprogrammet Jeopardy. Denne bragden var en milepæl for AI og noe langt vanskeligere enn å få en maskin til å vinne i sjakk. For å besvare gåter og kompliserte spørsmål er Watson designet med nevrale nettverk og gitt utstrakt opplæring i gjenkjennelse av mønstre.

2014

Programmet Eugene Goostman lyktes i å bestå en variant av Turingtesten, et mål på maskinens «intelligens».

2016

Google DeepMinds AlphaGo beseirer Go-stormester Lee Sedol. Til forskjell fra IBMs Deep Blue kunne ikke AlphaGo benytte en «brutal» taktikk, der hvert mulig trekk er programmert inn i maskinen. I stedet utnytter programmet maskinlæring for å øve på flere millioner spillomganger til den lærer sin egen vinnerstrategi.