Araştırmalar Eğitim Alanlarının Birleştirilmesini AI İlerlemesi İçin Öneriyor

Imperial College London’dan yeni bir araştırmaya göre, malzeme bilimi, makine mühendisliği, bilgisayar bilimi, biyoloji ve kimya gibi çeşitli eğitim alanlarını birleştirmek, yapay zeka (AI) gelişimine yardımcı olabilir. Araştırmaya göre, bu birleşik disiplin, öğrencilere benzeri olmayan AI robotları geliştirmek için gereken becerileri sağlayacaktır.

Araştırmada bahsedilen robotlar, Fiziksel AI olarak adlandırılır ve insanların ve diğer hayvanların davranışlarını taklit edecek ve benzeri olmayan zeka yeteneklerine sahip olacaktır. Bu robotlar, tıp, bakım, üretim ve güvenlik gibi tehlikeli veya zor görevleri yerine getirebileceklerdir.

Araştırma 10 Kasım’da Nature Machine Intelligence sitesinde yayımlandı.

Şu Anki AI Yetenekleri

Modern AI, makinelerin ve biyolojik varlıkların zeka yeteneklerini birleştirmeyi başarmış değildir, ancak devam eden çalışmalar bu olasılığa yaklaştırmaktadır. Şu anda, insanların ve AI arasındaki en yakın bağlantı, akıllı telefon teknolojisi ile sağlanmaktadır, ancak sonunda bu bağlantı, otonom robotlar, çevre ve insanlar arasında kurulacaktır.

Araştırmanın ortak yazarı, Imperial’ın Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü ve İsviçre Federal Malzeme Bilimi ve Teknoloji Laboratuvarları (Empa) ‘nın Malzeme ve Teknoloji Merkezi olan Robotik Merkezi’nden Profesör Mirko Kovac’tır.

“Robot ‘vücutları’ gelişimi, robot ‘beyinleri’ gelişimine kıyasla önemli ölçüde geride kalmıştır. Dijital AI, son birkaç on yılda yoğun bir şekilde araştırılmış olmasına rağmen, fiziksel zekayı onlara vermek nispeten keşfedilmemiş bir alandır” dedi Kovac.

Araştırmacılara göre, bu durum kısmen AI’ye yönelik sistematik bir eğitim yaklaşımının eksikliğine bağlanabilir. Daha spesifik olarak, öğrencilere ve araştırmacılara, robot vücutları ve beyinleri içeren bir bütünü geliştirme öğretmeyi amaçlayan bir yaklaşım eksikliği.

Fiziksel AI

Makalede, araştırmacılar Fiziksel AI’yi tanımlar ve bilimsel disiplinleri birleştirerek bir yaklaşım geliştirme yöntemini gösterir. Bu, akıllı organizmaların yeteneklerine benzer yeteneklere sahip robotlar geliştirilmesine yol açacaktır, Bunlar arasında vücut kontrolü, otonomi ve algılama yer alır.

Araştırma, Fiziksel AI için entegre edilmesi gereken beş ana disiplini listeler: malzeme bilimi, makine mühendisliği, bilgisayar bilimi, biyoloji ve kimya.

“AI kavramı genellikle bilgisayarlara, akıllı telefonlara ve veri yoğun hesaplamalara sınırlıdır” dedi Prof. Kovac. “AI’yi daha geniş bir anlamada düşünmeyi ve fiziksel morfolojiler, öğrenme sistemleri, gömülü sensörler, sıvı mantık ve entegre aktüasyon geliştirmeyi öneriyoruz. Bu Fiziksel AI, robotik araştırmaların yeni cephesidir ve önümüzdeki on yıllarda büyük bir etkiye sahip olacaktır ve öğrencilerin becerilerini entegre ve disiplinler arası bir şekilde geliştirmek, öğrenciler ve araştırmacılar için bazı önemli fikirleri açığa çıkarabilir.”

Fiziksel AI’nin kendi disiplini olarak gelişmesi ve robotları zeka yeteneklerine sahip olacak şekilde geliştirmesi için, araştırmacılara göre geleneksel robotik ve AI’nin diğer disiplinlerle birleştirilmesi gerekmektedir.

“Fiziksel AI robotlarının laboratuvarda çeşitli geleneksel olmayan malzemeler ve araştırma yöntemleri kullanılarak evrimleşmesini ve yetiştirilmesini hayal ediyoruz” diye devam etti Prof. Kovac. “Araştırmacılar, benzeri olmayan robotlar inşa etmek için çok daha geniş bir beceri setine ihtiyaç duyacaklardır. Disiplinler arası işbirlikleri ve ortaklıklar çok önemli olacaktır.”

Araştırmacılara göre, bu disiplinlerin entegrasyonu için öğretim üyelerinin desteği anahtardır.

Empa ve Imperial’ın Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Aslan Miriyev de araştırmaların ortak yazarıdır.

“Bu tür bir destek, dar disiplinler arası bilgi alanlarının dışına çıkmak ve yüksek riskli araştırma ve kariyer belirsizliği için gerekli olan multidisipliner bir oyun alanına girmek için özellikle önemlidir” dedi Miriyev.

“Benzeri olmayan robotlar yaratmak şimdiye kadar imkansız bir görevdi, ancak Fiziksel AI’yi yükseköğretim sistemine dahil etmek bu olasılığı mümkün kılabilir. Fiziksel AI’de beceri ve araştırma geliştirmek, insan-robot ve robot-çevre etkileşimini yeniden tanımlamaya bizi daha da yaklaştırebilir.”