FAKULTET ELEKTROTEHNIKE I RAČUNARSTVA

ERGONOMIJA RAČUNALNE I PROGRAMSKE OPREME

UMJETNA INTELIGENCIJA

ROBOTI BUDUĆNOSTI

Dajana Petković

Zagreb, 2007.

SADRŽAJ

SADRŽAJ...................................................................................................................................2UVOD.........................................................................................................................................4

UMJETNA INTELIGENCIJA KAO INŽENJERSTVO........................................................4UMJETNA INTELIGENCIJA KAO ZNANOST..................................................................4BUDUĆNOST UMJETNE INTELIGENCIJE.......................................................................4

O NAČINU UČENJA ROBOTA..............................................................................................5UČENJE OD DRUGIH I O DRUGIMA :..............................................................................5Korištenje imitacije za shvaćanje socijalnog ponašanja pomoću robota................................5TEORIJA SIMULACIJE I TEORIJA UMA..........................................................................6ZRCALNI NEURONI............................................................................................................6

KISMET......................................................................................................................................7OSNOVNE ČINJENICE:.......................................................................................................7VIZUALNI SUSTAV.............................................................................................................8AUDITORNI SUSTAV..........................................................................................................8EKSPRESIVNI MOTORIČKI SUSTAV...............................................................................8SOCIJALIZACIJA S LJUDIMA............................................................................................9

UČENJE DRUŠTVENIH MEĐUODNOSA KROZ INTERAKCIJU S ČOVJEKOM-ODGAJATELJEM....................................................................................................................10

SVRHA KISMETA..............................................................................................................10LEONARDO ( LEO )...............................................................................................................12

UVODNO O LEU.................................................................................................................12VIZUALNI SUSTAV...........................................................................................................13KOŽA I RUKA S OSJETILIMA........................................................................................14UČENJE DRUŠTVENOM INTERAKCIJOM....................................................................15

UVOD...............................................................................................................................15UČENJE TUTORSTVOM...............................................................................................16UČENJE IMITACIJOM...................................................................................................18UČENJE DRUŠTVENOM INTERAKCIJOM...............................................................19

MOTORIČKI SUSTAV.......................................................................................................19COG..........................................................................................................................................21

OSNOVNE ČINJENICE......................................................................................................21ZAŠTO IZRAĐIVATI HUMANOIDNOG ROBOTA, ZAŠTO GA NE SIMULIRATI ?. 21VIZUALNI SUSTAV...........................................................................................................22

ZAHTJEVI DIZAJNA......................................................................................................22FIZIČKI OPIS COG-ovih OČI.........................................................................................23

AUDITORNI SUSTAV........................................................................................................24MOTORIČKI SUSTAV.......................................................................................................24

KRATAK UVOD.............................................................................................................24TORZO.............................................................................................................................24KRITERIJ ZA DIZAJN....................................................................................................25RASPON KRETANJA.....................................................................................................25SENZORI..........................................................................................................................25RUKE................................................................................................................................25

VIŠE O HARDVERU...........................................................................................................26

SVRHA.................................................................................................................................26STANLEY................................................................................................................................27

UVODNE ČINJENICE........................................................................................................27TESTIRANJA I REZULTATI.............................................................................................27KAKO STANLEY ”VIDI” CESTU?...................................................................................29

1.GPS ANTENA...............................................................................................................292. LASER ZA PRONALAŽENJE DOMETA..................................................................293. VIDEO KAMERA........................................................................................................294. ODOMETRIJA.............................................................................................................30

PLANOVI ZA BUDUĆNOST.............................................................................................30VOJNE SVRHE................................................................................................................30SVAKODNEVNA SVRHA.............................................................................................31

KRATAK PREGLED JOŠ NEKIH ROBOTA........................................................................32JUNIOR................................................................................................................................32

Kratki pregled...................................................................................................................32DOMO..................................................................................................................................33HUGGABLE.........................................................................................................................33ROBOFLORA ( ROBO-CVIJEĆE )....................................................................................34

PLAVI PUPOLJAK..........................................................................................................34KOBRA ORHIDEJA........................................................................................................35LJUBIČASTE OSCILACIJE............................................................................................35

ROBONAUT........................................................................................................................35ZAKLJUČAK...........................................................................................................................37KORISNI LINKOVI :...............................................................................................................39

UVOD

Umjetna inteligencija ( AI ) kombinira znanost i inženjerstvo kako bi izgradila strojeve sposobne za inteligentno ponašanje. Spaja radove iz područja filozofije, psihologije i računalne znanosti, te im pridonosi istraživanjem aktivnosti mozga i lingvistike. Inteligentna robotika je disciplina koja istražuje kako inteligentni strojevi mogu utjecati na svijet oko nas, te je također povezana sa već gore navedenima.

UMJETNA INTELIGENCIJA KAO INŽENJERSTVO

Sustavi umjetne inteligencije se često smatraju znanstvenom fantastikom, no zapravo oni su svuda oko nas. Tehnike AI se koriste, na primjer, od strane kompanija kreditnih kartica za detekciju ukradenih kartica, te promjenu kupovnih navika. Također se koristi u računalnim šahovskim igrama, inteligentnim agentima za pretraživanje informacija na Internetu, za određivanje načina snimanja Hubble-ovog svemirskog teleskopa, te za pomoć pri dijagnozi bolesti. Možda ne tako poznata činjenica je da su roboti bili korišteni za čišćenje područja nakon Černobilske katastrofe.Za izgradnju svih inteligentnih strojeva AI koristi mnoge tehnike.

Ekspertni sustavi koriste specijalizirano znanje koje ljudi poput liječnika i odvjetnika imaju kako bi mogli davati razne oblike savjeta. Također oni imaju veliku primjenu u poslovnom odlučivanju kako bi se ostvarili što bolji rezultati.

Strojno učenje je nauka koja istražuje kako roboti mogu učiti iz svog iskustva. Neuronske mreže su računala koja rade na način sličan radu mozga.

UMJETNA INTELIGENCIJA KAO ZNANOST

Iznenađujuće, zadaci koje mi smatramo teškima i zahtjevnima, računala smatraju laganima i obrnuto. Iako možemo napisati programe za igranje šaha koji se natječu protiv svjetskih prvaka, teško je izgraditi robota koji može nesmetano hodati ili igrati se s loptom. Računala mogu izvršavati teška računanja, no ne mogu učiti uspješno poput dvogodišnjeg djeteta. Pokušaji razumijevanja zašto je to tako, te kako to omogućiti i unaprijediti je znanstvena strana umjetne inteligencije – to je pokušaj razumijevanja naše vlastite inteligencije.

Možemo koristiti inteligentne strojeve kao pomoć za otkrivanje odgovora što je to inteligencija, te kako ona funkcionira. Kada mislimo da razumijemo kako radi ljudski ili životinjski um, možemo izgraditi računalni model i provjeriti da li je naša teorija ispravna. Ponekada ispada da je jednostavnije testirati teorije o inteligenciji, izgradnjom inteligentnih strojeva, nego analizirati ljude i životinje. Na ovaj način AI surađuje sa drugim granama znanosti koje pokušavaju shvatiti što to znači biti čovjek, te kakav je uistinu naš način razmišljanja.

BUDUĆNOST UMJETNE INTELIGENCIJE

Neki ljudi su zabrinuti zbog mogućeg uspjeha u istraživanju umjetne inteligencije, davanja prevelike moći računalima, prevelikoj ovisnosti o njima. Puno je složenih etičkih pitanja vezanih uz AI. Na primjer, ako liječnik upita AI program za pomoć pri dijagnozi bolesti, a on mu da krivi odgovor, ali tko snosi odgovornost zbog toga? Za većinu opreme

koju liječnik koristi odgovoran je da ispravno funkcionira, ali za AI sustav koji tvrdi da ima sve znanje raznih eksperta? Da li su odgovorni upravo oni ili možda sam programer? U budućnosti unutar umjetne inteligencije će se morati razviti područja etike i pravila društvenih odnosa.

Za sada, AI proizvodi se primaju sa oduševljenjem i odobravanjem u naše društvo. Trenutna istraživanja bi nam uskoro trebala donijeti programe koji će omogućiti prirodnije prihvaćanje sve moći računala. Biti ćemo u mogućnosti pričati s njima, ili će nam oni pomagati gledanjem onoga što pokušavamo napraviti, te nam dati određene savijete i pomoć, ili nam samo olakšati svakodnevni život. Nadam se da će nam AI jednoga dana pomoći riješiti neke probleme koje danas ne možemo riješiti uporabom tradicionalnih pristupa znanosti i inženjerstvu.

Ovdje ćete moći saznati nešto više o trenutačno razvijenim robotima, njihovim karakteristikama i svrsi u svakodnevnom životu. Izabrani su Cog, Kismet, Leonardo, Stanley kao najspecifičniji predstavnici današnjeg razvoja umjetne inteligencije, te još neki manje poznati inteligentni roboti.

O NAČINU UČENJA ROBOTA

UČENJE OD DRUGIH I O DRUGIMA :Korištenje imitacije za shvaćanje socijalnog ponašanja

pomoću robota

Želimo stvarati robote sposobne za bogatu socijalnu interakciju sa ljudima, uključujući prirodnu komunikaciju i suradnju. Nadalje opisan rad istražuje kako imitacija kao socijalno učenje može biti iskorištena za izrađivanje društveno inteligentnih robota, te opisuje napredak u izgradnji robota sposobnog za učenje i imitaciju izraza lica , a sve preko jednostavnih igara sa čovjekom, koristeći mehanizme inspirirane biološkim čimbenicima i zakonima. Na ovakav pristup je uvelike utjecao način na koji djeca uče komunicirati sa roditeljima i počinju razumijevati akcije i ekspresivno ponašanje drugih, te uče o njihovim namjerama i emocijama. Specifično, ovaj pristup je vođen hipotezom da interakcija imitiranjem između djeteta i skrbnika, počevši sa mimikom lica, predstavlja značajni početni korak razvoja primjerenog društvenog ponašanja, predviđanja akcija drugih, te napokon razumijevanja ljudi kao društvenih bića.

Ljudi ( i mnoge druge životinje ) pokazuju zapanjujuće fleksibilan i bogat niz društvenih mogućnosti, demonstrirajući mogućnost interpretacije, predviđanja i pravilne reakcije na ponašanje drugih, te privlačenje pozornosti na veoma različit i kompleksan način. Razvoj proračunskih sistema koji podržavaju gore navedene socijalne mogućnosti je kritičan korak u razvoju robota, animiranih likova, te drugih računalnih agenata koji ostavljaju dojam inteligencije i sposobnosti u interakciji s ljudima, koji su u mogućnosti surađivati s ljudima kao sposobni partneri, koji uče iz prirodnih uputa, te koji su intuitivni u pristupu konverzaciji.Ipak, danas mnoge tehnologije ( animirani agenti, računala i sl. ) u najboljem slučaju znaju što trebaju učiniti, no često su manjkavi u društvenom pogledu pa traženu akciju ne mogu u potpunosti ispravno izvršiti. Kao rezultat frustriraju nas, te ih veoma brzo odbacujemo premda mogu biti iznimno korisni.

Povećao se razvoj robota koji pomažu starijima i nemoćnima u kući. Takvi roboti trebali bi biti osjetljivi na ljudske potrebe, kao što je podsjećanje na uzimanje lijekova na lijep

i nenametljiv način. Druga svrha je omogućavanje timskog rada između čovjeka i robota. Najbolji primjer za ovakvu vrstu suradnje je NASA- in Robonaut ( opširnije u narednim odjeljcima ). Služi kao pomoć astronautima na svemirskim zadacima, održavanju svemirskih stanica, popravljanju kvarova kako astronauti ne bi sami morali izlaziti izvan letjelice na opasnim mjestima i slično. Za ovakvo ostvarenje timskog rada ne samo da robot mora prepoznati što čovjek radi, već mora i razumjeti cilj koji se pokušava postići.

Kako bi roboti mogli surađivati s ljudima moraju biti u mogućnosti zaključiti o njihovom mentalnom stanju ( mislima, namjerama, uvjerenjima, željama, sl. ) opažanjem ponašanja. Ova mogućnost poznata je kao Teorija uma ili Teorija razuma. Kod ljudi sposobnost se postiže opažanjem drugih te uspoređivanje sa samim sobom. Primjećivanje sličnosti s drugima je bitan čimbenik preuzimanja uloge ili perspektive druge osobe, dopuštajući ljudima da suosjećaju sa svojim partnerima. Ovakva vrsta pomaka perspektive može nam pomoći da predvidimo i objasnimo tuđe emocije, ponašanje i formuliramo pravilne odgovore bazirane na ovim spoznajama. Primjerice, omogućava nas da zaključimo o namjeri ili cilju druge osobe što je bitna vještina za uspješnu suradnju.

TEORIJA SIMULACIJE I TEORIJA UMA

Teorija simulacije ( TS ) je jedna od dominantnih hipoteza o prirodi spoznajnih mehanizama koji su podloga za Teoriju uma. Možda se najbolje može sažeti izrekom :» Da bi uistinu mogao poznavati čovjeka, prvo moraš hodati kilometar u njegovim cipelama «. TS objašnjava da simulacijom akcija drugih i njihovih ponašanja i osjećaja, korištenjem vlastitih ponašajnih i stimulacijskih mehanizama, možemo doći do predviđanja njihovog stvarnog ponašanja. Ukratko, razmišljanjem kao da smo druga osoba, možemo koristiti vlastiti spoznajni, ponašajni i motivacijski sustav za razumijevanje onoga što se odvija u umovima drugih. Na ovaj način ST se može koristiti u razvoju robota kako bi razumjeli ljude na sličan način. Bitna je činjenica da je ovo strategija koja prirodno vodi do uspoređivanja stanja uma robota i onog ljudskog. Time bi se povećala sposobnost robota da usporedi svoje stanje uma sa osobom s kojom se nalazi u interakciji, te nauči nešto iz ponašanja druge osobe. Ovakve teorije pružaju temelje za razvoj robota sa ljudskim društvenim vještinama, sposobnostima učenja, te pravilnog sporazumijevanja.

ZRCALNI NEURONI

Zanimljivo je da je nedavno otkrivena vrsta neurona kod majmuna, nazvana zrcalni neuroni, predložena kao mogući neurološki mehanizam koji povezuje imitacijske sposobnosti i TS-tip predviđanja tuđih ponašanja. Unutar područja majmunovog predmotoričke kore lubanje, ovi neuroni pokazuju sličnu aktivnost kada primat opazi ciljno orijentiranu akciju drugoga ( kao što je dohvaćanje ili korištenje objekta ) i kada on sam izvodi istu akciju. Ovaj uzorak doveo je hipoteze da postoji određeno povezano kodiranje generiranih i percipiranih akcija. Neuroni možda imaju važnu ulogu u mehanizmima koje koriste ljudi i životinje kada povezuju svoje i tuđe ponašanje i postupke.

KISMET

OSNOVNE ČINJENICE:

Kismet je ekspresivni robot sa perceptualnim i motoričkim modalitetima prilagođenim prirodnim ljudskim komunikacijskim kanalima. Nema tijelo, glavni cilj je u potpunosti razviti komunikacijske sposobnosti, a ostale će biti razvijane s ostalim robotima ( prvenstveno Cog –om, te Leonardom ).Razvijen je na sveučilištu u Massachusetts-u ( MIT ), pod vodstvom Dr. Cynthie Breazeal.

Kako bi se omogućila interakcija slična onoj između djeteta i odgajatelja, robot je opremljen sa vizualnim, glasovnim i perceptivnim ulaznim senzorima. Motorički izlazi uključuju vokalizaciju, izraze lica i motoričke sposobnosti za prilagođavanje smjera pogleda i orijentacije glave. Primijetite da ovi sustavi služe kako bi se upravljalo vizualnim i glasovnim senzorima prema izvoru poticaja, te se također mogu koristiti za izražavanje komunikativnih znakova ( govora tijela, mimike,..)

Bitno je naglasiti da svi ulazni i izlazni sustavi koje Kismet posjeduje funkcioniraju u realnom vremenu sa minimalnim kašnjenjima što je samo po sebi bilo iznimno teško ostvariti.

VIZUALNI SUSTAV

Sastoji se od 4 CCD kamere u boji smještene na stereo – aktivnoj glavi. Dvije od njih su smještene točno na sredini između očiju i imaju mogućnost pogleda od 180°, te se okreću u smjeru pokreta glave. Koriste se za odlučivanje na koje će objekte Kismet obraćati pažnju , te izračunavaju približnu udaljenost tih objekata. Preostale dvije kamere nalaze se unutar zjenica. Kismet ima tri stupnja slobode kontroliranja pogleda, te tri stupnja slobode za kontrolu vrata ( ravno naprijed-natrag, lijevo-desno, te pokret sličan okretu glave unatrag ). Time se robotu daje mogućnost pokreta i orijentacije očiju poput ljudskih, te pokretanje raznih ljudskih vizualnih ponašanja. Na ovaj način se zapravo omogućava lakše prihvaćanje komunikacije između čovjeka i Kismeta.

AUDITORNI SUSTAV

Odgajatelj može utjecati na Kismet-ovo ponašanje pomoću govora nošenjem malenog i nenametljivog mikrofona. Signali se prenose te se pomoću raznih procesora pretvaraju u impulse određene jačine koji omogućuju da se prepozna namjera odgojitelja ( bazira se na tonalitetu glasa, jačini,..), te se omogući odgovarajuća reakcija.

EKSPRESIVNI MOTORIČKI SUSTAV

Kismet ima lice koje omogućava veliki asortiman mimičkih izraza kako bi što bolje mogao izraziti svoje «emocionalno» stanje, te ostvariti fluidnu komunikaciju s sugovornikom. Svako uho ima 2 stupnja slobode koja dozvoljavaju Kismetu da podigne uši za izražavanje znatiželje i zanimanja, ili da ih spusti ili savije unatrag poput uplašene ili ljute životinje.

Znatiželja Ljutnja

Svaka obrva se može spustiti i zakositi kako bi se iskazala frustracija ili podignuti u slučaju iznenađenja, te nagnuti unutrašnji dio obrve prema gore za izražavanje tuge

Tuga Iznenađenje Gađenje

Svaki kapak se može zasebno zatvoriti i otvoriti, omogućavajući tako treptanje i žmirkanje. Kismet ima 4 aktuatora usana, svaki u jednom kutu usta, koji se mogu podignuti prema gore za osmjeh ili pognuti za mrštenje ili tugu. Usta također posjeduju jedan stupanj slobode čeljusti.

Sreća Mirnoća

SOCIJALIZACIJA S LJUDIMA

Komunikaciju ne mora uvijek pokrenuti odgajatelj, Kismet to može učiniti i sam. No tu se javljaju dva potencijalna problema.

Kada je osoba vidljiva, no predaleko da bi je Kismet mogao prepoznati, on prelazi u mod za dozivanje kako bi mu se željena osoba približila. No ako se ona previše približi, onemogućava Kismetovim kamerama da joj prepoznaju lice ( kamere tada mogu vidjeti samo malen dio lica ), te automatski izaziva refleks povlačenja glave unatrag. Na taj način, ne samo da se omogućava normalna vidljivost, već se i oponaša tipična ljudska reakcija kod ulaska neke osobe previše unutar našeg osobnog prostora.

Slični načini ponašanja mogu se koristiti za vizualnu percepciju objekata. Ako je predmet preblizu, Kismet se može odmaknuti od njega, ukoliko je pak predaleko, onda može približiti vrat prema njemu. Ponovno, u društvenom kontekstu, ovakve akcije imaju snagu izvan njihovih trenutačnih rezultata. Čovjek, koji pokušava razaznati akcije robota može ih na taj način ispravno protumačiti, ali i uzrokovati pogrešnu daljnju interakciju . Npr. Izvlačenje vrata prema naprijed može biti interpretirano kao interes za igračku, što će rezultirati primicanjem igračke robotu, no ukoliko ona bude previše približena, Kismet će se ili uplašeno povući ili samo prestati pokazivati interes.

Iduća ograničenost vizualnog sustava je brzina kojom može pratiti objekte koji se kreću. Ako se oni kreću prevelikom brzinom, Kismet ih veoma teško može kontinuirano pratiti, te će pokazati iritaciju i ljutnju ukoliko njegov sugovornik nastavi s prebrzim pokretima. Također ukoliko mu se neki objekt iznenada pojavi ispred očiju, automatski će pokazati strah, te zatvoriti oči ili čak i odmaknuti glavu što dalje od izvora koji mu predstavlja opasnost.

UČENJE DRUŠTVENIH MEĐUODNOSA KROZ INTERAKCIJU S ČOVJEKOM-ODGAJATELJEM

Jako je važno naglasiti da Kismet nije «odrastao» robot, već je na percepcijskoj razini jednogodišnjeg djeteta. Uči sve od osnova te mu je govor na početku nerazumljiv, no kako ga odgajatelji uči, dobiva vokabular koji počinje upotrebljavati i stvarati razumljivu komunikaciju. Također uči kako reagirati na glasovne podražaje, te stvarati neku vrstu emocija, kao odgovor na njih. Npr. ako se odgajatelj smješka Kismetu, govori mu nježnim tonalitetom glasa, te ga još i dodiruje kao na gornjoj slici, to bi trebalo izazvati pojavu osmjeha i sreće, te memoriranje takvog odnosa akcije-reakcije. Također potrebno je poraditi na tečnosti komunikacije raznim ekspresivnim oznakama – brzinom treptanja ili podignutim obrvama kada je Kismet gotov sa svojim dijelom dijaloga, te očekuje nastavak od svog sugovornika, te je najvažnije omogućiti komunikaciju u realnom vremenu.

SVRHA KISMETA

Glavni cilj je omogućiti normalnu komunikaciju s ljudima, te napraviti objedinjavanje Kismeta s tijelom nekog drugog robota kako bi se dobio kompletan raspon mogućnosti za olakšavanje svakodnevnog života ljudi koji ga koriste. Druga mogućnost je pružanje neke vrste socijalnog kontakta kako bi se poboljšala kvaliteta života starijih i usamljenih. Sve u svemu mogućnosti su bezbrojne, te se daljnjom nadogradnjom Kismet može razviti u jednog od najvažnijih robota s mogućnošću izražavanja emocija, te možda čak i vlastitim pronalaženjem novih, do sada neugrađenih emocija.

Za više informacija posjetite stranice MIT-ovog laboratorija gdje možete vidjeti još mnoge inteligentne robote poput Kismeta, te razne korisne informacije vezane uz njihov razvoj.

LEONARDO ( LEO )

UVODNO O LEU

Najkraće možemo reći da je Leonardo Kismet-ov maleni, no mnogo napredniji brat. Sve što dr.Cynthia Brazeal nije uspjela prije ostvariti, sada je postala stvarnost. U suradnji sa poznatim studijem Stan Winston njen tim stvorio je ovo neobično malo stvorenje koje bi se moglo opisati kao mješavina Gizma iz gremlina i Ewoksa. Ime je dobio po poznatom renesansnom znanstveniku, izumitelju i umjetniku Leonardu DaVinci-u. Možemo reći da je Leo Stradivari ekspresivnih robota, glavni izazov je dati mu «mozak» dostojan razvijenosti tijela.

Leo ima 64 stupnja slobode ( DOF ) s potpuno izrađenim tijelom visine otprilike 76 cm. Noge su mu fiksne, no inače je potpuno artikuliran, najkompleksniji je robot koji je studio napravio. Leo je trenutačno najekspresivniji robot na svijetu. Dizajniran je za bogate interakcijske razmjene s ljudima, kao i za interakciju s okolinom. Ima sposobnost normalnog komuniciranja i oponašanja mimike ljudskog lica ( naravno uz ograničenost zbog životinjskog izgleda ). Ima izražajno silikonsko lice ( 24 DOF, bez ušiju ) sposobno za skoro ljudske izraze, aktivni dvogledni vizualni sustav ( 4 DOF ). Dodatno opremljen je sa dvije 6 DOF ruke, dva 3 DOF dlana, dva aktivna i pokretna 3 DOF uha, 5 DOF vratom, te preostalim stupnjevima slobode u ramenima, struku i bokovima.

Osim prave verzije, postoji još i simulirana verzija, virtualni Leo ( na slici dolje ), koji dijeli svu istu kinematiku , ulazne senzore, te kognitivnu arhitekturu kao i pravi robot. Animirana verzija je zapravo identični model pravog Lea, te oboje koriste isti ponašajni model. Ova činjenica je bitna iz razloga što će se u dosta dijelova ovog poglavlja koristiti pravi i virtualni Leo, ovisno o potrebama vizualizacije ( na virtualnom je puno lakše objasniti mimiku lica ).

Za omogućavanje lociranja i prepoznavanja točne teksture lica ljudskog partnera, koristi se softver za vizualno prepoznavanje tvrtke Nevengineering. Njihov Axiom ffT softver locira lice u dosegu kamere, te prati i prepoznaje karakteristike i crte lica, vraćajući normalizirane 2D koordinate za 22 točke lica sugovornika. Točke su : 2 za svaku obrvu, 3 za svako oko, 4 za nos i 8 za usta. Za prikazivanje rezultata kod virtualnog Lea koristi se statički smještena kamera, dok se kod pravog kamera nalazi unutar jednog Leovog oka.

VIZUALNI SUSTAV

Potrebna senzorna sposobnost za društvenog robota je dobro znati gdje se ljudi nalaze i što rade. Dakle, takvi roboti moraju biti u mogućnosti nadzirati ljude u njihovom okruženju i interpretirati njihove akcije, kao što je primjerice komunikacija na temelju gestikulacije.

Robot također mora razumjeti aspekte neživosti okoline, npr. Kako će se igračke ponašati kada se on igra s njima, odnosno kako one nisu živa bića. Dakle, trebat će široki raspon vizualnih sposobnosti potrebnih za točno određenu svrhu za koju je stvoren.

Kako bi se što više približili željenom cilju, razvija se cijeli niz odgovarajućih vizualnih sposobnosti, te se istražuje upotreba Intelovih OpenCV biblioteka ( koje implementiraju rutine s dodatkom Mac-ovih G4 AltiVec operacija ). Ovo uključuje cijelu paletu vizualnih detektora za objekte ( boju, oblike, te kretnju ) i ljude ( boju kože, detekciju očiju, gestikulacije, te praćenje crta lica), uključujući i mogućnost specificiranja mete i njeno praćenje, a i procjenu dubine okoliša.

Aktivno praćenje ponašanja uključuje i sposobnost usredotočivanja na određeni predmet, kontinuirano i mirno praćenje objekta u pokretu, uspostavljanje i održavanje kontakta pogledom, te približavanje objektima varijabilne dubine. Za bolje shvaćanje dobro je pogledati sljedeći isječak u kojem možete vidjeti kako Leo prati kretanje žute loptice.

KOŽA I RUKA S OSJETILIMA

Razvija se sintetička koža koja je u mogućnosti detektirati pritisak i njegovu lokaciju po cijelom tijelu, a pritom se pokušava zadržati izgled i osjećaj prave meke kože. Razvojni tim s MIT-a u suradnji sa umjetnicima studija Stan Winston, također razvijaju taktilni sustav osjetila s posebnim senzorima smještenim u samoj jezgri robota, te ispod kože i krzna.

Koristeći takozvanu patuljastu distribuciju rezolucije osjeta kao vodič, razvijaju se jačine senzora kako bi Leo imao što veću razlučljivost na područjima koja su u konstantnom kontaktu s objektima ili ljudima. Sljedeći isječak pokazuje kako Leo reagira na dodir. Kapacitivna osjetilna tehnologija se koristi blizu ušiju, a osjetilo za detektiranje sile u ruci.

Do sada je stvorena nova artikulirana ruka koja se sastoji od integriranih taktilnih senzorskih strujnih pločica na dlanu, stražnjoj i bočnim stranama ruke, kao i PIC baziranoj 64 kanalskoj A/D pretvorničkoj matičnoj ploči smještenoj unutar ruke. Trenutačno se dodatno razvijaju algoritmi za brže procesiranje informacija na većem području. Ova vanjska polja će biti sposobna procesirati kretanje, smjer i orijentaciju, te odrediti centroid objekta postavljenog na kožu. Sučelje se razvija samo na ruci, no u konačnici će biti primjenjivo na cijelo tijelo.

UČENJE DRUŠTVENOM INTERAKCIJOM

UVOD

Umjesto da ljudi trebaju učiti nove načine komunikacije kako bi mogli obavljati interakciju s robotima, razvijaju se takvi roboti s kojima je lako postupati, učiti ih i surađivati s njima. U suprotnosti sa mnogim statističkim pristupima učenju koji zahtijevaju stotine ili tisuće pokusa i primjera kako bi trenirali sustav je način učenja novih sposobnosti robota baziranih na prirodnim ljudskim naredbama i nekoliko demonstracija. Jednom kada je zadatak naučen, robot bi tada trebao biti sposoban pomoći u istim takvim zadaćama. On ne bi samo trebao znati sam izvesti zadatak, nego i obaviti ga surađujući s ljudskim partnerom, nadopuniti ono što čovjek ne napravi do kraja.

Trenutno se istražuje više vrsta učenja putem društvene interakcije : Prvi zadatak je naučiti Leonarda kako izvoditi zadatke i izvršavati nove

ciljeve – UČENJE TUTORSTVOM ( uz navođenje skrbnika ) Drugi je naučiti ga novim vještinama, te društvenom shvaćanju drugih,

kao što je mogućnost zaključivanja o namjeni promatrane akcije – UČENJE IMITACIJOM

Treći je ocjenjivanje novih objekata na temelju emocionalne reakcije druge osobe – UČENJE DRUŠTVENIM REFERENCIRANJEM

UČENJE TUTORSTVOM

Samo da ukratko na početku ponovimo malo o vizualnim i glasovnim inputima. Vizualni sustav analizira objekte iz okoline kao npr. ljude i igračke ( gumbi koji se mogu pritiskati ) . Ova zapažanja se šalju kognitivnom sustavu zajedno s drugim atributima ( boji, lokaciji, veličini,..). Vizualni sustav također prepoznaje gestikulaciju i koristi prostorno zaključivanje kako bi povezao pokrete sa predmetima na koje se odnose. Sustav za glasovno prepoznavanje, baziran na NRL Nautilus projektu, je Lisp parser sa ViaVoice podrškom. Nautilus prima rečenice preko ViaVoice-a i parsira ih u informacije koje se dalje šalju u kognitivni sustav. Dobivene vizualne i glasovne informacije se integriraju u koherentne spoznaje o objektima u svijetu, gestama, te govoru. Kognitivni sustav može manipulirati dodavanjem informacija, npr. dodavanje određene labele kada osoba imenuje neki objekt .

Za vrijeme podučavanja, učitelj daje interaktivne upute robotu, gradeći tako novi zadatak iz niza postojećih akcija i zadataka. Svaki zadatak pridonosi veliki broj potencijalnih reprezentacijskih hipoteza, omogućavajući tako Leu da izgradi ciljno-orijentiranu hijerarhiju modela zadataka. Izvršavajući zadatke i dobivanjem povratne informacije sužava se prostor hipoteza, sve dok se ne dođe do najbolje reprezentacije.

Učitelj usmjerava Leovu pažnju, izgrađuje doživljaje, podržava pokušaje učenja i regulira kompleksnost i težinu zadataka. Također održava mentalni model koji Leo postiže ( npr. što je do sada shvaćeno, što je još nejasno ili nepoznato ) kako bi se pravilno oblikovao zadatak i uspješno izvršio uz minimalnu pomoć. Leo pak, mora izraziti svoje shvaćanje nizom komunikacijskih akcija i gesta, prikazom razine pažnje i zanimanja ( pogledati donju tablicu ).

Radi kraćeg pisanja koristi se oznaka U-učitelj

Kontekst Leova reakcija NamjeraU pokazuje na predmet

Izvršava neku akciju

U: Naučimo zadatak XU: Zadatak X je gotovBilo kakav govorNejasno izvršenje zadatkaZavršetak demonstracijeU: Možeš li...?U: Izvrši zadatak...?Zadatak izvršen ;U: Ne baš...

Zadatak izvršen ;U: Bravo

Dialog U i Lea

Gleda predmet

Gleda predmet

Lagano kimanje glavomLagano kimanje glavomPodiže ušiČesto pogledava učitelja Podiže uši, nagne se naprijedKima glavom ili odmahujeIzvršava zadatakLagano kimanje glavom

Kima glavom

Kontakt očima

Prikazuje predmet na koji obraća pažnjuPrikazuje predmet na koji obraća pažnjuPotvrđuje početak zadatka XPotvrđuje kraj zadatka XOtkriva da Leo slušaNesigurnostPotiče povratnu informacijuPokazuje zna li zadatak ili neDemonstracija zadatkaPotvrđuje odgovor, čeka dodatne uputePotvrđuje uspješno izvršavanje zadatkaUspostavljanje / prekidanje očnog kontakta kako bi dao do znanja tko je na redu

Sada kada ste upućeni u način komunikacije možemo početi s primjerom koji je izvršen kao poveznica učenja tutorstvom i društvenim referenciranjem. Ispred Lea nalaze se 3 gumba- crveni, plavi i zeleni koja on treba na zahtjev upaliti ili ugasiti pritiskanjem.

Pokušaj 1.

U: Leo, upali gumbeL: Napravi zbunjen izraz lica i pogledava učiteljaU: Naučit ću te kako da upališ gumbeL: Kima glavom u znak potvrdeU: Pritisni crveni gumbL: Pritišće gumbU: Sada su gumbi upaljeniL: Kima glavom u znak potvrde,

stvara hipotezu o zadatku iz ovog primjera[pritisni] [ovaj 1 gumb][pritisni] [bilo koji crveni gumb][pritisni] [bilo koji gumb][pritisni] [bilo koji objekt]

Najspecifičnija za idući zadatak[pritisni] [ovaj 1 gumb]

Pokušaj 2.

U: Leo možeš li upaliti gumbe?L: Kima glavom za da, pritišće crveni gumb, podigne uši i čeka odgovorU: Ne baš...L: Očekuje još informacijaU: Pritisni zeleni gumbL: PritišćeU: Sada su gumbi upaljeniL: Kima glavom u znak potvrde,

stvara hipotezu o zadatku iz ovog primjera[pritisni] [ova 2 gumba][pritisni] [bilo koji gumb]

[pritisni] [bilo koji objekt]Najspecifičnija za idući zadatak

[pritisni] [bilo koji gumb]

Pokušaj 3.

U: Leo, da li si naučio upaliti gumbe?L: Kima glavom, pritišće crveni, zeleni i plavi gumbU: Bravo! L: Kima glavom u znak potvrde,

stvara hipotezu o zadatku iz ovog primjera[pritisni] [ova 3 gumba][pritisni] [bilo koji gumb][pritisni] [bilo koji objekt]

Najspecifičnija za idući zadatak [pritisni] [bilo koji gumb]

Pokušaj 4.

U: Leo uključi gumbeL: Pritišće zeleni gumb,

za to vrijeme U ugasi plavi gumb L: Vidi da zadatak još uvijek nije izvršen, pogleda učitelja i pali plavi gumb, te

podigne uši i čeka povratnu informaciju.U: Bravo!L: Potvrdno kima glavom,

stvara hipotezu o zadatku iz ovog primjera[pritisni] [ova 3 gumba][pritisni] [bilo koji gumb][pritisni] [bilo koji objekt]

Konačna hipoteza[pritisni] [bilo koji gumb]

Iz primjera se može dobro vidjeti kako Leo sam zaključuje i nakon samo par pokušaja, može bilo kakve izmjene zadatka uspješno shvatiti i izvršiti. Ukoliko njegova akcija nije ispravna prvo prolazi po listi hipoteza i traži najprihvatljiviju, a ukoliko je ne nađe traži dodatne informacije.

Ovakvo ponašanje je veoma bitno i za ostvarivanje timskog rada između čovjeka i robota jer se na ovaj način jako lako mogu sporazumijevati, a robot može brzo shvatiti što treba raditi.

UČENJE IMITACIJOM

Temelji leže u Teoriji simulacije i Teoriji uma opisanim u poglavlju O načinu učenja robota. Vrši se proučavanje kako imitacija kao dio socijalnog učenja i procesa učenja može biti iskorištena u svrhu izgradnje inteligentnih robota.

Konačna struktura imitacijske interakcije sastoji se od dva dijela: onog gdje ljudski sudionik imitira Leonardove izraze lica, te dijela kada Leonardo oponaša ljudski izraz. Leo

iskorištava dvosmjernu strukturu imitacijske razmjene kako bi postigao različite položaje za vrijeme oponašanja. Za vrijeme prvog dijela interakcije Leo utvrđuje sličnost između svojih iljudskih crta lica ( Intermodalna reprezentacija ). Za vrijeme drugog dijela, Leo koristi povezanost s modelom i imitira ljudski izraz na ciljno usmjeren način. Detalje možete vidjeti na donjoj slici.

Ljudski izraz

Intermodalna reprezentacija

Konačna imitacija

UČENJE DRUŠTVENOM INTERAKCIJOM

Učenje putem društvenog odnošenja je tendencija korištenja emocionalnih reakcija druge osobe kao pomoć pri oblikovanju vlastitih procjena emocija u novim situacijama, koje se zatim koriste za oblikovanje budućih ponašanja. To je važan oblik emocionalne komunikacije i čini početni korak društvenog razvoja djece, te njihovog načina razumijevanja okoline. Predstavlja novi oblik komunikacije između ljudi i robota, u kojem ljudi igraju bitnu ulogu u oblikovanju osobnosti robota i njegovog poimanja svijeta. U Lea je implementiran biološki inspiriran proračunski model društvenog odnosa. Sastoji se od tri međusobno interaktivna sustava:

Emocionalne empatije preko imitacije izraza lica Mehanizma dijeljene pažnje Memorijskog sustava za pamćenje emocija

Ovi sustavi međusobno surađuju kako bi omogućili robotu da demonstrira način učenja putem društvenog odnošenja sličan onome malog djeteta.

MOTORIČKI SUSTAV

Jednom kada ja akcijski sustav odabrao akciju koju robot treba obaviti, motorički sustav je odgovoran za stvarno pomicanje potrebnih dijelova tijela za njeno uspješno izvršavanje. Bitno je naglasiti da virtualni Leo ima puno više mogućnosti izražavanja, zbog ograničenosti stvarnog od oštećenja, te se zbog toga računalom predviđeni izrazi lica u manjoj mjeri razlikuju od stvarnih. Na donjoj slici možete vidjeti ljudski izraz lica, točnu računalnu imitaciju istog, te najbliži izraz dopušten iz sigurnosnih razloga.

No kako bi pobliže mogli shvatiti uspjehe cijelog rada na Leu, pogledajte kratki isječak u kojem se pokazuje motorička sposobnost Leovih ruku i izražavanja emocija ili pak pogledajte završne slike kojima se opraštamo od Lea.

COG

OSNOVNE ČINJENICE

Razvojni voditelji projekta ističu da motivacija za razvoj Cog-a leži u hipotezi da humanoidna inteligencija traži humanoidnu interakciju s okolinom.

Izbjegavajući površan antropomorfizam, Cog-a možemo smatrati setom senzora i aktuatora koji pokušavaju aproksimirati senzornu i motoričku dinamiku ljudskog tijela. Isključujući noge i fleksibilnu kralježnicu, većina stupnjeva motoričke slobode u tijelu, glavi i rukama uistinu postoji. Vid je ostvaren u obliku video kamera. Sluh i dodir su na crtaćoj dasci smještenoj s prednje strane trupa. Članci u rukama su iznimno osjetljivi te omogućavaju veoma precizno korištenje ruku i kontrolu brzine i jačine kretanja. Ukratko Cog je platforma s jednim hardverom čija je svrha objedinjavanje mnogih podvrsta umjetne inteligencije u jednu unificiranu, koherentnu, funkcionalnu cjelinu. Trenutno se još uvijek razvijaju sustavi za razna poboljšanja, te ga se pokušava dodatno humanizirati izgradnjom lica veoma sličnog ljudskom. Sva istraživanja izvode se u sveučilištu u Massachusetts-u ( MIT ), pod vodstvom dr. Rodney-a Brooksa.

ZAŠTO IZRAĐIVATI HUMANOIDNOG ROBOTA, ZAŠTO GA NE SIMULIRATI ?

Razmišljajući o ljudskog razini inteligencije, postoje 2 seta razloga zašto bi netko mogao izgraditi humanoidnog robota.

Ako se ozbiljno uzmu u obzir argumenti Johnson-a i Lakoff-a, onda je izgled našeg tijela neizostavno bitan u reprezentaciji koju razvijamo i koristimo za naša razmišljanja i zaključivanja, te jezik. Ako napravimo robota s inteligencijom nalik ljudskoj, onda nam ne preostaje ništa drugo nego da i izgledom bude što sličniji čovjeku. Naravno, kako taj izgled ne može biti u potpunost identičan ljudskom, postoji opasnost da temeljeni aspekti ljudskog tijela budu u potpunosti promašeni. Tada bi došli do stvaranja samo vanjske ljuske, dok bi ono što je uistinu bitno za razumijevanje našeg uma i osjećaja, ostalo neostvareno.

Drugi razlog za izgradnju humanoidnog robota leži na puno čvršćem tlu. Bitan aspekt same ljudskosti je interakcija s drugim ljudima. Za takvog robota od ključne je važnost stjecanje iskustva preko interakcije s drugim ljudima, a za to je potreban velik broj interakcija. Ako robot ima humanoidni oblik tada će ljudima biti puno lakše komunicirati s njim na uobičajen, ljudski način. Zapravo istraživanja su pokazala da se ugradnjom svakodnevnih mimika i socijalno prihvaćenih interakcijskih znakova, ljudi veoma lako naviknu na komunikaciju s robotom, kao da je normalna osoba. U slučajevima kada robot nije nalikovao čovjeku, interakciju s njim ljudi su odbijali i nisu se nikako mogli zainteresirati za razgovor.

Netko bi mogao reći da je sve ovo bespotrebno, da je dovoljno simulirati ljudsko lice na monitoru, no mnoga testiranja pokazuju da to ipak nije dovoljno. Da bi robot mogao poprimiti način razmišljanja sličan ljudskom, da bi mogao postati inteligentan, upravo je ključan aspekt interakcije, imitacija pokreta, mimike i oponašanje osjećaja, te pamćenje reakcija i podražaja. Iz tih razloga nužno je omogućiti čovjeku da se za vrijeme interakcije osjeća ugodno i opušteno, a to se najbolje može učiniti ako mu je robot što sličniji.

VIZUALNI SUSTAV

ZAHTJEVI DIZAJNA

Kako bi se što točnije aproksimirala kompleksnost ljudskog vizualnog sustava, Cog-ova glava i vizualni sustav su dizajnirani tako da zadovoljavaju 5 ciljeva:

Binokularnost ( vid ostvaren pomoću dojma dva oka )Takav raspored kamera je potreban jer su nejednakost i približna dubina važni faktori za razlikovanje objekata

AktivnostPotrebna je kako bi se omogućilo da oči imaju brzinu reakcije približnu ljudskoj, te što sličniji i širi vidokrug

Kompaktnost ( stisnutost / zbijenost )Sustav mora biti dovoljno zbijen da stane unutar izrađene glave, ali također mora funkcionirati primjerenom brzinom

Široko polje pogledaZa lakše snalaženje u okolini, bolju percepciju prostornosti, te za omogućavanje izbjegavanja potencijalnih prijetnji.

Visoka razlučivost slikeKako bi što točnije mogao prepoznati osobe ili predmete koji su na većoj udaljenosti

FIZIČKI OPIS COG-ovih OČI

Cog-ov vizualni sustav je dizajniran tako da oponaša neke mogućnosti ljudskog vida, uključujući prostornost i dimenzionalnost. Svako se oko može rotirati oko neovisne vertikalne osi i para horizontalnih. Kako bi se obojim omogućio širok kut pogleda i vid visoke rezolucije, postoje 2 crno-bijele kamere za svako oko. Jedna od njih hvata periferni vid širokog kuta a druga uski snop centralnog dijela. Svaka kamera stvara NTSC signal koji je digitaliziran hvatačem kadrova spojenim na procesorsku mrežu digitalnih signala.

Sustav kamera posjeduje 4 stupnja slobode (DOF –degrees of freedom ) koja objedinjavaju 2 aktivna oka. Kako bi se što bolje oponašalo kretanje ljudskog oka, svako oko se može rotirati oko vertikalne ( za postizanje dubine ) i horizontalne ( za širinu vidokruga ) osi. Ljuske oči zapravo imaju više od dva stupnja slobode, no robotu je i ovo dovoljno. Za aproksimaciju kretanja i dometa našeg vizualnog sustava, postavljeni su mehanički graničnici koji dozvoljavaju svakom oku rotaciju od 120˚ vertikalno i 60˚ horizontalno. Svako oko sadržava dvije crno-bijele CCD kamere. Zajedno, par kamera aproksimira široki periferni vid i visoku rezoluciju slike. Male pomične kamere su izabrane kako bi svako oko bilo kompaktno i lagano, veličine su 17 mm u promjeru i 53 mm duljine ( bez konektora ), te teže samo 25 grama.

Donja kamera svakog oka daje Cog-u periferni vid širokog kuta ( 88,6˚ (vertikalno) * 115,8˚ (horizontalno) ). Iako je to uže od ljudskog perifernog vida, teško je kupiti leću sa širim poljem pogleda. Leća može fokusirati od 10 mm do beskonačnosti.

Gornja kamera svakog oka omogućava pogled visoke rezolucije. Leća ima fokusnu duljinu od 15 mm sa uskim snopom centralnog dijela ( 18,4˚ ( vertikalno) * 24,4˚ (horizontalno) ). Ovo područje je bitno veće od ljudskog koje je otprilike veličine 0,3˚. Leća fokusira objekte na udaljenosti od 90 mm do beskonačnosti.

Cijeli dizajn mogao je biti dodatno pojednostavljen korištenjem jedne kamere za svako oko, no ovako se kvaliteta percepcije znatno poboljšala. Testovi su pokazali da je povećanje kutne rezolucije bitno povećalo funkcionalnost sustava za prepoznavanje kompleksnijih objekata ( primarno obrisa lica, te tekstura predmeta ). Kako bi bolje mogli shvatiti kakav je rezultat gledanja s opisanim kamerama pogledajte dvije slike uhvaćene istovremeno sa obje kamere u Cog-ovom lijevom oku.

AUDITORNI SUSTAV

Senzori za Cog-ov auditorni sustav je par električnih kondenzatorskih mikrofona koji se normalno koriste u slušnim aparatima i sličnim pomagalima. Mikrofoni su smješteni direktno na bočnim stranama glave, slično kao što su smještene uške kod čovjeka.

Sučelje za pretvorbeni sustav sačinjavaju ručno ugrađeno stereo pred - pojačalo koje povećava mikrofonski signal niske razine i spaja ga na audio analogni –u – digitalni ( A/D ) konverter u C40 DSP sustavu.

Primarna svrha auditornog sustava je izvođenje obrade signala u realnom vremenu kako bi se omogućila normalna komunikacija s ljudima.

MOTORIČKI SUSTAV

KRATAK UVOD

Bitno je naglasiti kako Cog nikada neće imati noge, jer bi to oduzelo previše vremena. Cog-ovo tijelo može pomoći što boljoj i točnijoj interpretaciji ponašanja inteligentnog bića. Nekoliko specifičnih kvaliteta je važno za Cog-ovo tijelo i motoričke sposobnosti.

Cog ima tijelo slično ljudskom po obliku, strukturi i stupnjevima slobode Aktuatori koji pokreću ( omogućavaju kretnju ) Cog-ovo tijelo koriste niz

elastičnih aktuatora koji olakšavaju kontrolu nad udovima i omogućavaju sigurniju interakciju za ljude.

Aktuatori mogu biti kontrolirani na veoma efektivne načine korištenjem nelinearnih oscilatora koji su izrazito slični pravim neuronskim oscilatorima u biologiji. Ovi oscilatori dopuštaju da Cog iskoristi prirodnu dinamiku svog tijela i svijeta oko sebe.

Sve u svemu, Cog ima 21 mehanički stupanj slobode – DOF ( degrees-of-freedom ) ; dvije šest DOF ruke, torzo sa strukom s dva DOF, jedan DOF zakretni torzo, tri DOF vrata, te tri DOF u očima.

TORZO

KRITERIJ ZA DIZAJN

Dva osnovna cilja vodilja su dizajna za tijelo. Robot bi trebao biti što sličniji čovjeku kako bi se lakše prešla barijera

međusobne komunikacije. Najvažnije ljudske karakteristike koje treba zadovoljavati su veličina, brzina i domet motoričkih sposobnosti.

Hardver bi trebao koristiti dobro znanu tehnologiju a komponente koje su lako dostupne te će se smanjiti vrijeme utrošeno na konstrukciju.

RASPON KRETANJA

Torzo ima šest stupnjeva slobode :

Struk se savija naprijed-natrag i s lijeva na desno Kralješnica se može zakretati Vrat se pomiče naprijed-natrag i s jedne strane na drugu, te se još dodatno

savija ljevo-desnoMehanički zaustavljači na tijelu vratu daju ljudski raspon kretanja, kao što je pokazano na donjoj slici ( nisu pokazani zakret vrata od 180˚ i zakret tijela od 120˚ ).

SENZORI

Cog ima set senzora na tijelu. Svaki stupanj slobode ima senzor u motoričkom kontroleru kako bi se dobila nekakva povratna informacija. Također se na svakom motoru i pogonskom sklopu nalazi toplinski senzor kako bi se pravovremeno moglo zamijetiti neispravno zagrijavanje motora.

RUKE

Svaka ruka je otprilike bazirana na dimenzijama ljudske ruke sa 6 stupnjeva slobode, svaki pokretan sa DC električnim motorom preko niza opruga ( niza elastičnih aktuatora ). Opruge pružaju točnu povratnu informaciju o momentu zakreta za svaki zglob, te pružaju zaštitu motora od naglih šokova i udaraca. Ukoliko senzori osjete nagle promjene, Cog će jednostavno povući ruku ili je što blaže zaustaviti kako ne bi došlo do ozljeda bilo robota ili čovjeka. Sustav je toliko stabilan da Cog može bez ikakvog problema piliti drva, svirati bubnjeve, dohvatiti željene predmete i slično. Premda se to čini jednostavno prvi pokusi su bili katastrofalni. Batovi za bubnjeve su u komadima letili po zraku, bubnjevi su pucali,...a

sve jer proračuni momenta sile zakreta nisu bili točni. Ako želite vidjeti kako stvari ispravno funkcioniraju pogledajte sljedeće isječke:

VIŠE O HARDVERU

Upravljač svih izračuna je heterogena mreža mnogo različitih procesorskih tipova koji funkcioniraju na različitim nivoima razine hijerarhije, od najmanjih mikrokontrolera za pokretanje zglobova do mreža procesora digitalnih signala ( DSP mreža ) za audio i vizualno predprocesiranje Cog-ovog mozga.

Originalna jezgra je bila mreža od 16 MHz Motorola 68332 mikrokontrolera na posebno izrađenim matičnim pločama, spojenim preko dual-portnog RAM-a. Svaki od čvorova je vrtio L, višenitni podjezik klasičnog Lisp-a.

Trenutačna jezgra je mreža od 200 MHz industrijskih PC računala koje podržava QNX operacijski sustav u realnom vremenu povezan sa 100VG ethernetom. Mreža trenutačno sadržava 4 čvora, ali može biti proširena spajanjem novih čvorova u mrežni obnavljač. QNX osigurava transparentnu i otpornu na pogreške međuprocesnu komunikaciju preko mreže. Stari i novi mozak mogu normalno zajedno funkcionirati, komunicirajući preko posebno napravljenih ISA sučeljnih kartica. Video i audio predprocesiranje se izvodi pomoću odvojene mreže C40 digitalnih signalnih procesora ( Texas Instruments ) koji komuniciraju preko posebnog C40 odgovarajućeg porta. Mreža uključuje C40-bazirane hvatače slike, prikazne ploče, te audio ulazne i izlazne portove. Procesori prenose podatke jezgrenom procesoru preko ISA i PCI sučeljnih kartica. Svaki zglob na robotu ima svoj lokalni kontroler motora, ručno izrađenu ploču sa Motorola HC11 mikrokontrolerom, koji procesira šifrirane i analogne ulazne signale, izvodi potrebne kalkulacije, te pokreće motor sa pulsnim modulacijama. Za ruke, mikrokontroler generira virtualno opružno ponašanje na 1kHz, bazirano na odgovoru obrtnog momenta dobivenog iz senzora u zglobovima.

SVRHA

Pitanje je od kuda početi ? Moglo bi se reći da je Cog vjerojatno najsvestraniji robot što se tiče korisnosti. Možemo krenuti od najbanalnijih kao što je pomoć u kućanskim poslovima, dodatan muzičar u bendu, osobni konobar i slično, no njegova je posebnost puno veća i važnija.

Razvojem vizualnog sustava moglo bi se napokon pomoći slijepim osobama da ponovno progledaju, spajanjem raznih električnih impulsa i kamera sa živcima. Točno poznavanje motoričkog sustava moglo bi zamijeniti izgubljene udove. Auditorni sustav osigurao bi poboljšanje sluha i slično.

Glavni problem gore navedenih mogućnosti je moralna granica. Do koje mjere se robot može integrirati u čovjeka, da li se onda gubi ona cijela srž koja nas čini ljudima? Neke od tih pitanja i trenutnih razmišljanja možete pročitati u jednom od zadnjih dijelova ove web stranice.

STANLEY

Zamislite sljedeću situaciju – vozite se gradom, a odjednom vas prestigne automobil bez vozača. Bili biste šokirani, zar ne? Ovo vam se možda čini znanstvenom fantastikom i nadasve nemoguće, no već upravo sada, kada ovo čitate, to je veoma moguće- zato upoznajte Stanley-a -Volkswagen Touareg, najprecizniji inteligentni auto koji sve radi umjesto vas.

UVODNE ČINJENICE

Razvijen je na Američkom sveučilištu Stanford, a velik dio svoje slave stekao je 2005 godine pobjedom na velikom natjecanju « DARPA Grand Challenge «, automobilskoj utrci bez vozača na udaljenosti 282 km kroz Mojave pustinju. No kako Stanley može voziti sam? Čime se sve koristi?

Opremljen je sa 4 lasera za pronalaženje udaljenosti, radarom, 2 stereo kamere, te kamerom s jednom lećom za sam vid. Sve mu ove komponente služe za stvaranje 3D slike puta kojim se kreće, te za detekciju zavoja i prepreka kako bi mogao pravodobno ispraviti svoju putanju. Plava kutija smještena na stražnjem gornjem dijelu kontrolira mogućnosti vožnje, kako bi se po potrebi Stanley mogao ugasiti, stati, ili propustiti neko drugo vozilo.

Pokreće ga 7 Pentium M računala, sva upravljana Linux-om, smještena u prtljažniku, no testiranjima je dokazano da su dovoljna tek 2 računala kako bi sve efikasno funkcioniralo. Značajno je da sva računala troše iznimno malo električne energije, te svu potrebnu snagu crpe iz Volkswagen-ovog motora, eliminirajući tako potrebu za dodatnim generatorom unutar vozila. Cedric Dupont, jedan od glavnih inženjera objašnjava kako je Stanley vjerojatno najsigurnije vozilo za okoliš. Vozi na biodizel, a zbog dobre gorive učinkovitosti ne mora se ugrađivati dodatni rezervoar za gorivo.

TESTIRANJA I REZULTATI

U početku su rezultati testiranja bili veoma loši, te se čak mislilo odustati od projekta, no kako je vrijeme prolazilo, sve veći broj testiranja pokazivao je znatno poboljšanje rezultata. Time su istraživači došli do još jednog bitnog zaključka i karatkteristike Stanleya – on uči sa iskustvom. S time su došli do novih otkrića u umjetnoj inteligenciji, te se razvoj naglo poboljšao. Tada se i vojska uključila u daljnji razvoj projekta, no o tome možete pročitati kasnije.

Nakon mnogobrojnih tesiranja i pokusa, napokon je provedena usporedna vožnja vozača Sebastiana Thrun-a ( jednog od voditelja samog projekta ) i Stanleya. Rezultati su bili iznenađujuće dobri, te su članovi razvojnog tima znali da je vrijeme da iskušaju svoje znanje na Darpa izazovu, kojega su i osvojili te dobili 2 milijuna dolara 2005. godine.

KAKO STANLEY ”VIDI” CESTU?

1.GPS ANTENA

GPS antena na krovu prima podatke koji su zapravo 2 puta proputovali svemir – jednom kako bi se primio inicijalan položaj vozila s točnošću od 1 metra, te drugi puta za dodatne korekcije. Konačno očitanje ima točnost od čak 1 centimetra.

2. LASER ZA PRONALAŽENJE DOMETA

Tako zvani lidar skenira teren 30 metara ispred vozila, te s lijeve i desne strane, 5 puta u sekundi. Dobiveni podaci se koriste za stvaranje mape puta.

3. VIDEO KAMERA

Video kamera skenira cestu izvan dosega lasera i prosljeđuje novo dobivene podatke natrag računalu. Ako je laser teren identificirao kao podoban za vožnju, softver traži jednake

karakteristike u svojim video zapisima pohranjenih na disku, ili pak pomoću geografske karti prema koordinatama na kojima se nalazi vozilo. Na ovaj način Stanley-ev vid se produljuje na čak 80 metara te tako omogućava sigurnu vožnju i akceleraciju.

4. ODOMETRIJA

Za slučajeve kada su signali koje računala i laser trebaju za pravilno određivanje putanje blokirani, npr. prolaskom kroz tunel ili planinu, aktivira se dodatni fotografski senzor smješten unutar volana. Monitor fotografskog senzora povezan je sa nizom malenih uzoraka čipova na kotačima postavljenih na točno određenim udaljenostima. Dobiveni podaci koriste se za određivanje udaljenosti koja je prijeđena od trenutka kada je počelo blokiranje signala. Tako glavno računalo može odrediti točan položaj vozila pomoću njegovog zadnje poznate GPS lokacije.

PLANOVI ZA BUDUĆNOST

VOJNE SVRHE

Od samog početka razvoja na Stanleyu, Američka vojska je pokazala veliki interes za subvencioniranje i poticanje projekta. U periodu od 2000. do 2007. godine u razvoj su uložili preko 4 milijarde dolara i pratili su svaki korak razvoja. Stanleyevu svrhu vide u više različitih pod projekata.

Kako nema vozača, potrebnom modifikacijom opreme postaje idealan za razminiravanje velikih područja, a bez ljudskih žrtava.

Također zbog termo-vida može skenirati područje i otkriti neprijateljske položaje u kratkom roku s velikom preciznošću.

Sve kamere i mogućnost memoriranja i pamćenja omogućavaju njegovo korištenje za istraživanje novih terena i njihovo snimanje.

Dodatnim integracijama glavnih sustava želi se napraviti nova vrsta tenka koji bi imao vjerojatno najrazorniju i najefikasniju moć do sada.

Mogao bi se koristiti i u medicinske svrhe, kao glavno vozilo za prijevoz lijekova.

SVAKODNEVNA SVRHA

Osim u vojne svrhe naravno njegova bi upotreba mogla u budućnosti postati dio svakodnevnog života. Istraživanjima i testiranjima razvojni inženjeri su pokazali da bi stopa prometnih nesreća s njegovom upotrebom mogla pasti za nevjerojatnih 40%.

Omogućio bi lakše kretanje i život invalidnim i nemoćnim osobama, te prijevoz do zdravstvenih ustanova.

Uvijek bi u pozadini mogao raditi autopilot koji bi sprječavao nesreće do kojih dolazi zbog pospanosti vozača.

Mogao bi omogućiti pravodobno primjećivanje promjena na cesti i u prometu spriječiti lančane sudare.

Kao konačni rezultat možemo dobiti jedan od najmoćnijih i najkorisnijih vozila svih vremena, no nažalost isto tako i najrazorniji stroj ukoliko nešto pođe po zlu. Mnogi će ovaj napredak odbiti jer neće htjeti u tolikoj mjeri svoj život staviti u ruke jednom stroju, no koliko je to opravdano svatko će morati odlučiti sam. Napredak je dar cijeloj civilizaciji, no također i potencijalno uništenje ako dođe u krive ruke, no to nažalost već svi dobro znamo.

KRATAK PREGLED JOŠ NEKIH ROBOTA

JUNIOR

Junior je Passat karavan čiji su volan, gas i kočnice modificirani u Volkswagenovom laboratoriju za Elektronička istraživanja u Palo Altu, te je u potpunosti računalno upravljiv. Inženjeri su također stvorili potrebne ugradne elemente za sve sofisticirane senzore. Bitna razlika između Stanleya i Juniora je ta da Junior mora biti svjestan objekata koji se u velikoj brzini kreću oko njega, dok Stanley samo mora paziti na mirne objekte ispred sebe. Zbog toga je Junior puno sofisticiraniji. Sebastian Thrun i dalje vodi cijeli projekt.

Senzori uključuju lasere za određivanje udaljenosti koji se vrte kako bi osigurali 360 stupanjski trodimenzionalni pogled okoline u skoro realnom vremenu. Laserski niz je popraćen sa 6 video kamera koje «vide» cijeli okoliš auta. Junior također koristi lasere smještene na braniku, radar, te GPS prijemnike i inercijski navigacijski hardver za sakupljanje podataka o tome gdje se nalazi i što se nalazi oko njega.

Zbog dodatne količine podataka koje Junior sakuplja, njegov izračunski hardver mora biti puno moćniji, te se zato koriste Intelovi Core 2 Duo procesori. No ono što će Juniora činiti uistinu autonomnim bit će njegov softver, na čijem razvoju rade deseci studenata i istraživača Stanfordskog odsjeka za umjetnu inteligenciju ( SAIL ). Moduli kao što su percepcija, kartografija i planiranje daju Junioru mogućnost poboljšanja sposobnosti vožnje, te pretvorbu sirovih podataka u kohezivno razumijevanje situacije.

Razvoj novog softvera započeo je prošlu jesen, a testni rezultati trebali bi biti poznati do kraja 7. mjeseca, a do kraja godine bi se trebala implementirati većina sustava.

Kratki pregled

Motor : 4-cilindarski turbo dieselPrijenos : 6 brzina, automatskiKubični kapacitet motora : 1968ccTrošenje goriva : grad- 9,2 litre na 100 km

autocesta. 5,51 litra na 100 km kombinirano 6,81 litra na 100 km

Snaga : 103Kw na 4000 okretajaMaksimalna brzina : 203 km/hAkceleracija 0-100 km u 10,1 sekundi

DOMO

Domo je novi inteligentni robot s razvijenim gornjim torzom stvoren na MIT-u. Doktorski je rad Aaron-a Edsinger-a. Cilj mu je pridonijeti razvoju novog pristupa manipulacije robota u nestrukturiranom okolišu. Pristup je usredotočen na integraciju suradljivih i na silu osjetljivih manipulatora u ponašanje bazirano na arhitekturi koja postiže korisnu manipulaciju zadataka za pomoć ljudima u svakodnevnom životu.

Za više informacija posjetite stranice http://people.csail.mit.edu/edsinger/domo.htm.

HUGGABLE

Trenutno postoji porast istraživanja utjecaja životinja na ljude. Studije pokazuju da prisustvo životinja smanjuje stres, snižava brzinu rada srca, brzinu disanja, te pozitivne hormonalne promjene, podiže raspoloženje, te povećava društvenost. Poznavajući te zdravstvene i društvene prednosti, terapije potpomagane životinjama se često koriste za pomoć hospitaliziranoj djeci, starijima, te ostalim ljudima kojima je potrebna pomoć. Nažalost životinje nisu uvijek u mogućnosti pomoći ljudima zbog njihovih alergija, riziku od bolesti, strogim rasporedima posjećivanja, te raznih drugih razloga.

Kako bi se osigurala zdravstvena i društvena korist kada životinje nisu dostupne, u zadnje vrijeme su pažnju znanstvenika privukle terapijske aplikacije na bazi robota.

Razvija se interaktivni medvjedić, zvan Huggable, koji će služiti kao novi robot za terapeutske svrhe. Primarni ciljevi su da :

Bude emocionalno zadovoljavajući za interakciju, uz to da mora imati krzno slično životinjskom, te isto takvu reakciju na dodir

Donosi bitno poboljšanje zdravstvenog stanja. Ga se može koristiti za praćenje svakodnevnog života ljudi, da pamti određene stvari

koje će pomoći njegovateljima Bude fleksibilna izračunska platforma koja dopušta istraživanje ostalih aplikacija za

poboljšanje Huggable tehnologije.

Ostale informacije i filmiće pogledajte na stranicama MIT-a :

http://robotic.media.mit.edu/projects/theHuggable.html 

ROBOFLORA ( ROBO-CVIJEĆE )

Delikatna i graciozna, Roboflora predstavlja buduću viziju robota koji će nas zaintrigirati intelektualno i emotivno dirnuti. Instalacija istražuje dio interakcije između ljudi i robota na fluidan, dinamičan i harmoničan način. Ovaj robotski vrt se sastoji od četiri vrste roboflore. Svaka kombinira životinjsko ponašanje i cvjetne karakteristike u robotsku instatizaciju koja osjeća i reagira na ljude na specifičan način.

PLAVI PUPOLJAK

Silikonski i aluminijski pupoljci koriste kapacitivna osjetila za detekciju blizine ljudske ruke, te se tada graciozno otvaraju i svijetle raznim plavim nijansama.

KOBRA ORHIDEJA

Prozirni akrilni segmenti daju ovom cvijetu nalik na orhideju zmijski način kretanja prema toplini ljudskog tijela.

LJUBIČASTE OSCILACIJE

Nadahnute kretnjama visoke trave potaknute laganim povjetarcem, aluminijske latice njišu se i žubore s uzbuđenjem kada ljudska ruka prođe iznad njih.

ROBONAUT

Robonaut je humonidni robot dizajniran u NASA-inom Johnson Space Center-u unutar ogranka Robotske Sistemske Tehnologije. Projektom se želi istražiti, razviti i demonstrirati robotski sustav koji može funkcionirati kao ekvivalent ljudskog astronauta. Robonaut preskače buduće generacije eliminirajući robotske ožiljke ( specijalne robotske mete ) i specijalizirane robotske alate tradicionalne robotike za rad izvan orbite. Ipak, zadržava ljudskog operatera za kormilom kroz tele-prisustvo. Robonaut je dizajniran za korištenje u EVA zadacima, odnosno onima koji nisu prvenstveno bili dizajnirani za robote.

Izazov je napraviti strojeve koji pomažu ljudima u radu i istraživanju svemira. Radeći uz bok s ljudima ili umjesto njih na teškim, opasnim ili nedostupnim mjestima, strojevi poput Robonauta će proširiti sposobnost istraživanja i proširenja. Glavnina napora je omogućiti korištenje ruku koje je nužno potrebno astronautima uz dodatni široki spektar mogućnosti. Robonaut je proizvod zajedničke suradnje NASA-e i DARPA-e.

ZAKLJUČAK

Debate od društvenom utjecaju koje ima stvaranje inteligentnih strojeva okupirale su mnoge organizacije i individualne osobe tokom prošlih desetljeća. Kako su se mnoga od ranih znanstveno fantastičnih predviđanja već obistinila nemamo razloga za nevjerovanje u moć i sposobnost inteligentnih strojeva. Već živimo u eri budućnosti, uživamo u zlatnom dobu tehnologije, bez kraja, limita u vidokrugu. Moralne i etičke granice su očite i postoje tri strane za raspravu o njima. Jedni smatraju da je već sada previše ljudi siromašno i bez posla, te da nema potrebe za mehaničkom radnom snagom koja može samostalno misliti i još nam se suprotstavljati ako bi njih pitali za mišljenje. Drugi smatraju da se društvo ne može razvijati i maksimalno iskorištavati resurse bez pomoći strojeva koji barem u nekoj maloj razini mogu samostalno razmišljati. Treći pak jednostavno ne mare za ta pitanja, kao što je i tipično za ljudsko društvo.

Na detaljnijem nivou, mišljenja se također razlikuju o razini u kojoj bi roboti trebali biti inteligentni i kako bi oni trebali izgledati. Da li govorimo o autonomnim spravama kao što su istraživači svemira ili robotima koji oponašaju ljudski oblik, način razmišljanja i ponašanje? Kako će sve veći dio društva postati automatiziran, hoćemo li prepustiti brigu za našu djecu, njihovu edukaciju, poslove i vlade robotima koji su inteligentni?

Ovdje ne postoje jasni odgovori. Istraživanja su široko rasprostranjena i različita, pokrivaju sve aspekte umjetne inteligencije. Čak se ne možemo složiti ni u definiranju točnih granica prave inteligencije, a već stvaramo umjetnu. Pa tko onda može reći što je pravilno, etički i moralno, a što nije? Ako izgradimo androidne strojeve, sa dizajniranom inteligencijom koji se ponašaju i razmišljaju kao ljudi, ne bi li oni onda trebali u potpunosti služiti nama?

Isaac Asimov, autor djela znanstvene fantastike, napisao je Tri Zakona Robotike u prošlome stoljeću koji bi trebali biti ugrađeni u robote radi zaštite ljudi od revolucije robota s jedne strane, a od prevencije iskorištavanja robota u neetičke svrhe s druge strane:

Robot ne smije ozlijediti niti jedno ljudsko biće, kroz interakciju, niti smije dozvoliti da se nekim njegovim akcijama čovjek ozlijedi

Robot mora poslušati naredbe koje mu ljudi daju, osim ako se one kose s prvim zakonom

Robot mora štititi svoje postojanje sve dok se takva zaštita ne dolazi u konflikt s prvim ili drugim zakonom

Gornja tri principa su dobar primjer teškoća programiranja umjetnog mozga. Ljudski mozak je evoluirao kroz milijune godina preživljavanja i učenja društvenog ponašanja, a njegova evolucija traje i danas. Imitiranje rada mozga je ogroman izazov i sudeći prema razvoju, snazi i kompleksnosti današnjih procesora, trebat će barem još nekoliko desetljeća da se dosegnu i najrudimentarnije razine našeg mozga.

Jednom kada odlučimo da želimo androidne robote i ostale strojeve sa svom umjetno stvorenom inteligencijom, toliko sofisticiranom da se može boriti s našom, pitanje koje etičke i moralne vrijednosti im moramo ugraditi još uvijek će ostati otvoreno. Gledajući ljudsku civilizaciju sa svim svojim kulturnim, vjerskim, etičkim i moralnim razlikama nameće se pitanje što to zapravo pokušavamo stvoriti, kome i s kojom svrhom? Trebamo li robote koji su religiozni? Da li je ono što čovječanstvu treba idealan katolički, muslimanski ili budistički mozak? Ili želimo da on bude nemilosrdan i proračunat kapitalist ili stručnjak? Policajac možda?

Samo definiranje ovih vrijednosti bi se već dokazalo nemogućim jer su svi u jednu ruku slični, a u drugu toliko različiti. Umjesto toga napravit ćemo savršen asketski mozak i što

onda? To sigurno neće razveseliti mnoge. Što je s praktičnim aplikacijama ovih vrijednosti? Ako jedan set etičkih ili religijskih vrijednosti diktira da ne možemo pomagati u eutanaziji na primjer, a drugi da je to baš ono što trebamo napraviti, ne dupliciramo li trenutna pitanja bez nekih pravih odgovora? U čemu je svrha? Možda će umjetna inteligencija pokazati istu raznolikost kao kod ljudi, a što onda pokušavamo? Napraviti idealnog čovjeka?

Ne zaboravite da ovo nije rasprava o tehničkoj korisnosti inteligentnih robota, jer svi dobro znamo da je ta strana veliki plus i da se zbog nje toliko i trudimo napraviti inteligentno biće. Ovo je samo razmišljanje o moralnim i etičkim problemima cijelog razvoja, koje zapravo možemo sažeti u ovaj, posljednji odlomak.Problem etičkih, moralnih i kulturalnih vrijednosti koje trebamo ugraditi našem inteligentnom robotu se i dalje nastavlja. Ako čak ne možemo ni odgovoriti na jednostavno pitanje » Zašto? «, onda bi možda morali osigurati da roboti koje napravimo nisu inteligentni. Da nisu sposobni stvoriti odluku izvan one mehaničke, programiranog kretanja, a pogotovo da nisu sposobni za deduktivno razmišljanje i utjecaj i kontrolu nad ljudima ili ljudskim društvom.

KORISNI LINKOVI :

Sve slike uzete su sa stanica sveučilišta MIT i Stanford, te se nalaze pod njihovom autorskom zaštitom. Dodatne materijale, kao i radove tamošnjih profesora i asistenata možete naći na njihovim web stranicama.

Massachusetts Institute of Technology

Stranice znanstvenih projekata i projekata vezanih uz umjetnu inteligenciju :

http://aire.csail.mit.edu/projects.shtml

Pojedinačni projekti MIT-a :

KISMET

Robot s ekspresivnim licem koji ima sposobnost izražavanja emocija i učenja kroz interakciju s ljudima. Više informacija ili kratkih video isječaka možete pronaći na :

http://www.ai.mit.edu/projects/humanoid-robotics-group/kismet/

LEONARDO

Nasljednik Kismeta, cjelovit robot s tijelom, velikim motoričkim mogućnostima, učenjem, imitacijom i ekspresivnim licem.

http://robotic.media.mit.edu/projects/Leonardo/Leo-intro.html

COG

Humanodni robot s razvijenim licem i torzom, glavne karakteristike su mu vizualni sustav visoke razlučljivosti , te izuzetna koordinacija ruku. Informacije i isječci dostupni su na:

http://www.ai.mit.edu/projects/humanoid-robotics-group/cog/

DOMO

Nova inačica Coga, s dodatnim mogućnostima kao što su brža reakcija, veća preciznost i sigurnija interakcija.

http://people.csail.mit.edu/edsinger/domo.htm

HUGGABLE

Robot medvjedić razvijen u terapeutske svrhe, ponaša se kao životinja, reagira na dodir.

http://robotic.media.mit.edu/projects/theHuggable.html 

ROBOFLORA

Inteligentno umjetno cvijeće koje reagira na toplinu ljudskog tijela.

http://robotic.media.mit.edu/projects/cyberflora.html

Stanford

Početna stranica sveučilišta Stanford na kojoj se može naći mnogo projekata vezanih uz umjetnu inteligenciju.

http://ai.stanford.edu/projects.html

Neki od projekata :

STANLEY

Inteligentni auto kojim upravlja računalo, bitna karakteristika je visoka točnost određivanja koordinata i uspješnog izbjegavanja mirnih zapreka, bitno GPS navođenje i navigacijski sustav.

http://news-service.stanford.edu/news/2005/october12/stanleyfinish-100905.html

http://cs.stanford.edu/group/roadrunner/

JUNIOR

Nova i poboljšana inačica Stanleya, još je u izradi, a glavna razlika i napredak je mogućnost izbjegavanja brzih pokretnih objekata.

http://cs.stanford.edu/group/roadrunner/media.html

NASA

Projekt ROBONAUT

Automatizirani humanoidni robot kojem je svrha pomagati astronautima u svemirskim misijama.

http://robonaut.jsc.nasa.gov/robonaut.html

Dodatne stranice sa zanimljivim projektima :

The University of Georgia

Stranice s projektima inteligentnih sustava sveučilišta Georgia

http://www.cc.gatech.edu/is/