नए शोध पत्र में दावा किया गया है कि रोबोटों को मानवीय प्रेरणा को समझने की आवश्यकता है

नेशनल सेंटर फॉर न्यूक्लियर रोबोटिक्स, बर्मिंघम विश्वविद्यालय में स्थित, के एक नए लेख में तर्क दिया गया है कि रोबोटों को मानवों की तरह प्रेरणा को समझने की आवश्यकता है। यदि हम मानवों और रोबोटों को प्रभावी और सुरक्षित रूप से एक साथ काम करना चाहते हैं, तो रोबोटों को केवल कार्यों को निर्देशित करने के बजाय उनके पीछे के कारणों को समझने की आवश्यकता है।

इस लेख के मुख्य लेखक बर्मिंघम विश्वविद्यालय के डॉ. वालेरियो ऑर्टेन्ज़ी हैं। वह कहते हैं कि यह आवश्यक है क्योंकि अर्थव्यवस्था तेजी से स्वचालित, जुड़ी हुई और डिजिटल हो रही है। यह भी महत्वपूर्ण है क्योंकि कारखानों और घरों में मानवों और रोबोटों के बीच परस्पर क्रिया में नाटकीय वृद्धि होगी।

इस पत्र को नेचर मैशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित किया गया है। यह आंशिक रूप से रोबोटों द्वारा वस्तुओं के उपयोग और ‘ग्रास्पिंग’ पर केंद्रित है, जो प्रकृति में आसानी से पूरा किया जाने वाला एक कार्य है, लेकिन रोबोटों के लिए चुनौतीपूर्ण है।

हमारे वर्तमान कारखाने आधारित रोबोट उन वस्तुओं को अंधाधुंध उठाते हैं जिन्हें वे पहले से जानते हैं। वे वस्तुएं भी निर्धारित स्थानों पर निर्धारित समय पर होती हैं। यदि एक मशीन एक ऐसी वस्तु उठाती है जिसे वह नहीं जानती है, और एक यादृच्छिक स्थान पर, तो उसे कई जटिल प्रौद्योगिकियों की आवश्यकता होगी जो एक साथ काम करें। उन प्रौद्योगिकियों में से कुछ दृष्टि प्रणाली और उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता हैं। उनमें से कुछ को ग्रिपर में स्थित सेंसर की भी आवश्यकता होती है ताकि रोबोट वस्तु को कुचलने से बचा जा सके।

नेशनल सेंटर फॉर न्यूक्लियर रोबोटिक्स के शोधकर्ताओं का कहना है कि इन सभी प्रौद्योगिकियों के साथ भी, मशीन अभी भी वस्तु को उठाने के कारणों को नहीं जानती है। इसके कारण, हमने जो पहले रोबोटों द्वारा की जाने वाली क्रियाओं को सफल माना था, वास्तव में वास्तविक दुनिया में विफलता हो सकती है।

नेचर मैशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित पत्र में एक ग्राहक को वस्तु वितरित करने के बाद रोबोट द्वारा वस्तु उठाने का उदाहरण दिया गया है। रोबोट वस्तु को सफलतापूर्वक उठा लेता है बिना उसे कुचले। समस्या तब उत्पन्न होती है जब रोबोट एक महत्वपूर्ण बार्कोड को ढक देता है। इसका मतलब है कि वस्तु को ट्रैक नहीं किया जा सकता है और वस्तु की डिलीवरी की पुष्टि करने के लिए कोई जानकारी नहीं है। यह चीजों को जटिल बनाता है और डिलीवरी प्रणाली की विफलता का कारण बनता है क्योंकि रोबोट वस्तु को गलत तरीके से उठाने के परिणामों को नहीं जानता है।

डॉ. ऑर्टेन्ज़ी और पत्र के सह-लेखकों ने अन्य उदाहरणों पर भी चर्चा की।

“कल्पना कीजिए कि आप एक रोबोट से एक कार्यशाला में आपको एक स्क्रूड्राइवर पास करने के लिए कहते हैं। वर्तमान परंपराओं के अनुसार, एक रोबोट द्वारा टूल को उठाने का सबसे अच्छा तरीका हैंडल से है। दुर्भाग्य से, इसका मतलब यह हो सकता है कि एक अत्यधिक शक्तिशाली मशीन आपकी ओर एक संभावित रूप से घातक ब्लेड को गति से बढ़ाती है। इसके बजाय, रोबोट को यह जानने की आवश्यकता है कि अंतिम लक्ष्य क्या है, अर्थात् अपने मानव सहयोगी को स्क्रूड्राइवर सुरक्षित रूप से पास करने के लिए, अपनी क्रियाओं को पुनः सोचने के लिए।”

“एक अन्य परिदृश्य में एक रोबोट को एक देखभाल घर में एक निवासी को पानी का गिलास पास करना शामिल है। यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि यह गिलास नहीं गिरता है, लेकिन यह भी सुनिश्चित करता है कि पानी पास करने के कार्य के दौरान प्राप्तकर्ता पर पानी नहीं गिरता है, या गिलास को ऐसे प्रस्तुत किया जाता है कि व्यक्ति इसे पकड़ सकता है।”

“जो मानवों के लिए स्पष्ट है उसे एक मशीन में प्रोग्राम किया जाना चाहिए और इसके लिए एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता है। पिछले बीस वर्षों से शोधकर्ताओं द्वारा रोबोटिक मैनिपुलेशन का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक मापदंड पर्याप्त नहीं हैं। सबसे व्यावहारिक अर्थ में, रोबोटों को एक नई दार्शनिक दृष्टिकोण की आवश्यकता है ताकि वे पकड़ बना सकें।”

नेशनल सेंटर फॉर न्यूक्लियर रोबोटिक्स के निदेशक प्रोफेसर रस्टमैन स्टोलकिन ने संगठन की इस प्रौद्योगिकी के विकास में भूमिका के बारे में बात की।

“नेशनल सेंटर फॉर न्यूक्लियर रोबोटिक्स व्यावहारिक समस्याओं पर उद्योग के साथ काम करने और साथ ही साथ उच्चतम स्तर की अग्रणी शोध करने में अद्वितीय है – जैसा कि इस ऐतिहासिक पत्र में देखा गया है।”

इस नए शोध पर क्वींसलैंड यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी, ऑस्ट्रेलिया में रोबोटिक विजन के लिए उत्कृष्टता केंद्र, इटली में स्कुओला सुपेरियर सैंट’अन्ना, जर्मनी में जर्मन एयरोस्पेस सेंटर (डीएलआर), और इटली में पिसा विश्वविद्यालय के साथ काम किया गया था।