Robot Gelişiminin izleri ve ilerlemesi

tarafından
26
Robot Gelişiminin izleri ve ilerlemesi

Robot Gelişiminin izleri ve ilerlemesi

robot, görünüş olarak insana benzemese de veya işlevleri insan gibi yerine getirmese de, insan çabasının yerini alan otomatik olarak çalışan herhangi bir makine. Buna ek olarak robotik, robotların tasarımı, yapımı ve işletimi ile ilgilenen mühendislik disiplinidir.

images 1 52 1 1

Yapay insan kavramı kayıtlı tarihten öncesine dayanmaktadır (bkz. otomat), ancak modern robot terimi Karel Čapek’in R.U.R. (1920) adlı oyununda kullanılan Çekçe robota (“zorla çalıştırma” veya “serf”) kelimesinden türemiştir. Oyundaki robotlar, fabrika sahipleri tarafından isyan edene ve nihayetinde insanlığı yok edene kadar acımasızca sömürülen imal edilmiş insanlardı. Mary Shelley’nin Frankenstein‘ındaki (1818) canavar gibi biyolojik mi yoksa mekanik mi oldukları belirtilmemişti, ancak mekanik alternatif, elektrikli insansılar inşa etmek için nesillerce mucide ilham verdi.

Robotik kelimesi ilk olarak Isaac Asimov‘un Runaround (1942) adlı bilim-kurgu öyküsünde ortaya çıkmıştır. Asimov’un daha sonraki robot öyküleriyle birlikte bu öykü, akıllı robotlar geliştirmenin olası zorluğu ve bunun sonucunda ortaya çıkabilecek teknik ve sosyal sorunlar hakkında yeni bir inandırıcılık standardı oluşturdu. Runaround ayrıca Asimov’un ünlü Üç Robotik Yasası’nı da içeriyordu:

1. Bir robot bir insanı yaralayamaz veya eylemsizlik yoluyla bir insanın zarar görmesine izin veremez.

2. Bir robot, insanlar tarafından kendisine verilen emirlere, bu emirlerin Birinci Yasa ile çeliştiği durumlar haricinde itaat etmelidir.

3. Bir robot, Birinci veya İkinci Yasa ile çelişmediği sürece kendi varlığını korumalıdır.

Bu makale robotların ve robotiğin gelişiminin izini sürmektedir. Endüstriyel uygulamalar hakkında daha fazla bilgi için otomasyon makalesine bakınız.

Sensörler tarafından yönlendirilen daha gelişmiş bilgisayar kontrollü elektrikli kollar 1960’ların sonlarında ve 1970’lerde Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nde (MIT) ve Stanford Üniversitesi’nde geliştirildi ve robotik el-göz araştırmalarında kameralarla birlikte kullanıldı. Stanford’dan Victor Scheinman, GM için Unimation ile birlikte çalışarak endüstride kullanılan bu tür ilk kolu tasarladı. PUMA (Montaj için Programlanabilir Evrensel Makine) olarak adlandırılan bu kollar 1978’den beri gösterge panelleri ve ışıklar gibi otomobil alt bileşenlerinin montajında kullanılıyor. PUMA yaygın olarak taklit edildi ve irili ufaklı torunları hala elektronik ve diğer endüstrilerde hafif montaj için kullanılıyor. 1990’lardan bu yana küçük elektrikli kollar moleküler biyoloji laboratuvarlarında önemli hale geldi, test tüpü dizilerini hassas bir şekilde tutuyor ve karmaşık reaktif dizilerini pipetliyor.

İnsansı formda olmasa da, esnek davranışa ve birkaç insana benzer fiziksel özelliğe sahip makineler endüstri için geliştirilmiştir. İlk sabit endüstriyel robot, rastgele hareket dizilerini tekrarlayabilen, elektronik olarak kontrol edilen hidrolik bir ağır kaldırma kolu olan programlanabilir Unimate’tir. Amerikalı mühendis George Devol tarafından 1954 yılında icat edilmiş ve 1956 yılında Amerikalı mühendis Joseph Engelberger tarafından kurulan Unimation Inc. şirketi tarafından geliştirilmiştir. 1959 yılında Unimate’in bir prototipi Trenton, New Jersey’deki General Motors Corporation döküm fabrikasında tanıtıldı. 1961’de Condec Corp. (bir önceki yıl Unimation’ı satın aldıktan sonra) dünyanın ilk üretim hattı robotunu GM fabrikasına teslim etti; bir kalıp döküm makinesinden sıcak metal parçaları çıkarmak ve istiflemek gibi (insanlar için) tatsız bir görevi vardı. Unimate kolları, otomobil endüstrisi en büyük alıcı olmaya devam etmekle birlikte, dünya çapında lisans sahipleri tarafından geliştirilmeye ve satılmaya devam etmektedir.

Mobil endüstriyel robotlar da ilk kez 1954 yılında ortaya çıktı. O yıl Barrett Electronics Corporation tarafından üretilen sürücüsüz bir elektrikli araba, Güney Carolina’daki bir market deposunda yükleri çekmeye başladı. AGV (Otomatik Yönlendirmeli Araçlar) olarak adlandırılan bu tür makineler genellikle beton zeminlere yerleştirilmiş sinyal yayan telleri takip ederek hareket ediyordu. 1980’lerde AGV’ler, basit elektronik kontrollerin sağladığından daha karmaşık davranışlara izin veren mikroişlemci kontrolörleri edindi. 1990’larda depolarda kullanım için yeni bir navigasyon yöntemi popüler hale geldi: Tarama lazeri ile donatılmış AGV’ler, sabit retro reflektörlerden (en az üç tanesi herhangi bir konumdan görülebilmelidir) gelen yansımaları ölçerek konumlarını üçgenlemektedir.

Endüstriyel robotlar ilk olarak Amerika Birleşik Devletleri’nde ortaya çıkmış olsa da, iş orada gelişmedi. Unimation 1983 yılında Westinghouse Electric Corporation tarafından satın alındı ve birkaç yıl sonra kapandı. Diğer büyük Amerikan hidrolik kol üreticisi Cincinnati Milacron, Inc. 1990 yılında robotik bölümünü İsveçli Asea Brown Boveri Ltd. firmasına sattı. Stanford ve Unimation’dan elektrikli kollar üretmek üzere ayrılan Adept Technology, Inc. kalan tek Amerikan firmasıdır. Unimation’ın özellikle Japonya ve İsveç’teki yabancı lisansörleri faaliyetlerine devam etmektedir ve 1980’lerde Japonya ve Avrupa’daki diğer şirketler de bu alana güçlü bir şekilde girmeye başlamıştır. Yaşlanan nüfus ve buna bağlı olarak ortaya çıkan işçi sıkıntısı, Japon üreticilerin net bir getiri sağlamadan önce bile gelişmiş otomasyon denemeleri yapmasına neden oldu ve robot üreticileri için bir pazar açtı. Fanuc Ltd., Matsushita Electric Industrial Company, Ltd., Mitsubishi Group ve Honda Motor Company, Ltd. şirketlerinin robotik bölümlerinin başını çektiği Japonya, 1980’lerin sonunda endüstriyel robotların üretimi ve kullanımında dünya lideriydi. Avrupa’daki yüksek işçilik maliyetleri de benzer şekilde robot ikamelerinin benimsenmesini teşvik etmiş ve Avrupa Birliği’ndeki endüstriyel robot kurulumları 2001 yılında ilk kez Japon kurulumlarını geçmiştir.

Güvenilir işlevsellik eksikliği, endüstriyel ve hizmet robotları (ofis ve ev ortamlarında çalışmak üzere üretilmiş) pazarını sınırlamıştır. Öte yandan oyuncak robotlar, görevleri çok güvenilir bir şekilde yerine getirmeden eğlendirebilir ve mekanik çeşitleri binlerce yıldır mevcuttur. (Bkz. otomat.) 1980’lerde seslere veya ışığa tepki olarak konuşabilen veya hareket edebilen mikroişlemci kontrollü oyuncaklar ortaya çıktı. Daha gelişmiş olanları 1990’larda sesleri ve kelimeleri tanıdı. 1999 yılında Sony Corporation, bacaklarını, başını ve kuyruğunu harekete geçirmek için iki düzine motora, iki mikrofona ve tümü güçlü bir mikroişlemci tarafından koordine edilen renkli bir kameraya sahip AIBO adlı köpek benzeri bir robot tanıttı. Daha önceki her şeyden daha gerçekçi olan AIBO’lar renkli topları kovaladı ve sahiplerini tanımayı, keşfetmeyi ve uyum sağlamayı öğrendi. İlk AIBO’ların fiyatı 2.500 dolar olmasına rağmen, 5.000 adetlik ilk seri internet üzerinden hemen tükendi.

Hünerli endüstriyel manipülatörler ve endüstriyel görüşün kökleri, 1960’ların sonlarından bu yana yapay zeka (AI) laboratuvarlarında yürütülen gelişmiş robotik çalışmalarına dayanmaktadır. Yine de bu başarılar, YZ’nin kendisinden bile daha fazla, geniş insan yeteneklerine sahip makinelerin motive edici vizyonunun çok gerisinde kalmaktadır. Nesneleri tanıma ve manipüle etme, alanlarda güvenilir bir şekilde gezinme ve eylemleri planlama teknikleri bazı dar ve kısıtlı bağlamlarda işe yaramış, ancak daha genel koşullarda başarısız olmuştur.

1970’lerin başlarına kadar devam eden ilk robotik görüş programları, robot kamera görüntülerindeki doğrusal sınırları tespit etmek için istatistiksel formüller ve bu çizgileri olası nesnelerin sınırlarına bağlamak için akıllı geometrik muhakeme kullandı ve dünyalarının dahili bir modelini sağladı. Daha ileri geometrik formüller, nesne konumlarını bir robot kolunun onları kavraması için gereken eklem açılarıyla ya da mobil bir robotu nesnenin etrafında (ya da nesneye) götürmek için gereken yönlendirme ve sürüş hareketleriyle ilişkilendiriyordu. Bu yaklaşımın programlanması sıkıcıydı ve planlanmamış görüntü karmaşıklıkları ilk adımları yanlış yönlendirdiğinde sıklıkla başarısız oluyordu. 1970’lerin sonlarında görsel analiz için bir uzman sistem bileşeni ekleyerek bu sınırlamaların üstesinden gelmeye yönelik bir girişim, programları daha hantal hale getirdi – daha basit başarısızlıkların yerine karmaşık yeni karışıklıklar getirdi.

1980’lerin ortalarında MIT Yapay Zeka laboratuvarından Rodney Brooks bu çıkmazı kullanarak makinelerin çevrelerinin dahili modellerini oluşturma çabasını reddeden oldukça görünür yeni bir hareket başlattı. Bunun yerine Brooks ve takipçileri, sensör girdilerini motor çıktılarına bağlayan basit alt programlara sahip bilgisayar programları yazdılar; her bir alt program, algılanan bir engelden kaçınmak veya tespit edilen bir hedefe doğru ilerlemek gibi bir davranışı kodluyordu. Birçok böceğin, daha büyük sinir sistemlerinin parçaları gibi büyük ölçüde bu şekilde çalıştığına dair kanıtlar vardır. Bu yaklaşım bazı çok ilgi çekici böcek benzeri robotlarla sonuçlandı, ancak -gerçek böceklerde olduğu gibi- sensörleri anlık olarak yanlış yönlendirildiği için davranışları düzensizdi ve yaklaşımın daha büyük robotlar için uygun olmadığı kanıtlandı. Ayrıca bu yaklaşım, endüstriyel robot manipülatörlerinin ve kesinlikle gelecekteki ev robotlarının varlık nedeni olan uzun, karmaşık eylem dizilerini belirlemek için doğrudan bir mekanizma sağlamamıştır (bununla birlikte, 2004 yılında iRobot Corporation’ın basit böcek benzeri davranışlar sergileyebilen bir milyondan fazla robot elektrikli süpürge sattığını ve bunun bir hizmet robotu için bir ilk olduğunu unutmayın).

Bu arada, diğer araştırmacılar robotların çevrelerini algılamalarını ve kendi hareketlerini takip etmelerini sağlamak için çeşitli teknikler geliştirmeye devam etmektedir. Öne çıkan örneklerden biri, Mars yüzeyinin keşfi için yarı otonom mobil robotları içermektedir. Sinyallerin uzun iletim süreleri nedeniyle, bu “gezginler” Dünya’dan yapılan müdahaleler arasındaki kısa mesafeleri müzakere edebilmelidir.

Tam otonom mobil robot araştırmaları için özellikle ilginç bir test alanı futbol (soccer) sporudur. 1993 yılında uluslararası bir araştırmacı topluluğu bu sporu oynayabilecek robotlar geliştirmek için uzun vadeli bir program düzenlemiş ve kaydedilen ilerleme yıllık makine turnuvalarında test edilmiştir. İlk RoboCup oyunları 1997 yılında Japonya’nın Nagoya kentinde düzenlenmiş ve takımlar üç yarışma kategorisine katılmıştır: bilgisayar simülasyonu, küçük robotlar ve orta boy robotlar. Sadece topu bulup itmek bile büyük bir başarıydı, ancak etkinlik katılımcıları araştırmalarını paylaşmaya teşvik etti ve oyun sonraki yıllarda önemli ölçüde gelişti. 1998 yılında Sony, yeni bir yarışma kategorisi için araştırmacılara programlanabilir AIBO’lar sağlamaya başladı; bu, ekiplere yazılım deneyleri için standart, güvenilir ve önceden oluşturulmuş bir donanım platformu sağladı.

Robot futbolu, bazı özel becerilerdeki araştırmaların koordine edilmesine ve odaklanmasına yardımcı olurken, daha geniş yetenekleri içeren araştırmalar parçalanmıştır. Sensörler -sonar ve lazer mesafe ölçerler, kameralar ve özel ışık kaynakları- çeşitli geometrik şekiller kullanarak görüntüleri veya alanları modelleyen ve bir robotun konumunun ne olduğunu, yakınlarda nerede ve başka hangi şeylerin bulunduğunu ve farklı görevlerin nasıl yerine getirilebileceğini anlamaya çalışan algoritmalarla birlikte kullanılmaktadır. 1990’larda geliştirilen daha hızlı mikroişlemciler yeni ve geniş çapta etkili tekniklere olanak sağlamıştır. Örneğin, bilgisayarlar çok sayıda sensör ölçümünü istatistiksel olarak tartarak, yansımalar, tıkanmalar, kötü aydınlatma veya diğer komplikasyonların neden olduğu bireysel olarak kafa karıştırıcı okumaları azaltabilir. Bir başka teknik ise sensör girdilerini sınıflandırmak (örneğin nesneler ya da durumlar olarak) ya da sensör durumlarını doğrudan istenen davranışa dönüştürmek için “otomatik” öğrenmeyi kullanır. Binlerce ayarlanabilir güçte bağlantı içeren bağlantıcı sinir ağları en ünlü öğrenicilerdir, ancak daha küçük, daha uzmanlaşmış çerçeveler genellikle daha hızlı ve daha iyi öğrenir. Bazılarında, önceden ayarlanabildiği kadarıyla doğru şeyi yapan bir program, davranışa ince ayar yapmak için “ayar düğmelerine” de sahiptir. Başka bir öğrenme türü ise çok sayıda girdi örneğini ve bunların doğru yanıtlarını hatırlar ve yeni girdilerle başa çıkmak için bunlar arasında enterpolasyon yapar. Bu tür teknikler, konuşmayı metne dönüştüren bilgisayar yazılımları için halihazırda geniş bir kullanım alanına sahiptir.

Çok sayıda şirket, çevrelerinde gezinebilen, sıradan nesneleri tanıyabilen ve özel uzman kurulumu olmadan basit işleri yapabilen tüketici robotları üzerinde çalışıyor. Belki de 2023 yılı civarında bu süreç, neredeyse tüm rutin işler için programlanabilen kertenkele benzeri zihinlere sahip, geniş çapta yetkin ilk “evrensel robotları” üretmiş olacak. Bilgi işlem gücünde beklenen artışlarla birlikte, 2030 yılına kadar eğitilebilir fare benzeri zihinlere sahip ikinci nesil robotlar mümkün hale gelebilir. Bu robotlar, uygulama programlarının yanı sıra, önceden tanımlanmış durumlarda olumlu ve olumsuz pekiştirme sinyalleri üreten bir dizi yazılım “koşullandırma modülü” barındırabilir.

images 1 53 1 1

2040 yılına kadar bilgisayar gücü maymunsu zihinlere sahip üçüncü nesil robotları mümkün kılacaktır. Bu tür robotlar fiziksel, kültürel ve psikolojik faktörleri modelleyecek simülasyonlardaki zihinsel provalardan öğreneceklerdir. Fiziksel özellikler arasında nesnelerin şekli, ağırlığı, gücü, dokusu ve görünümü ve bunların nasıl kullanılacağına dair bilgi yer alacaktır. Kültürel özellikler bir şeyin adını, değerini, uygun konumunu ve amacını içerir. İnsanlara ve diğer robotlara uygulanan psikolojik faktörler hedefleri, inançları, duyguları ve tercihleri içerecektir. Simülasyon dış olayları takip edecek ve modellerini gerçeğe sadık kalacak şekilde ayarlayacaktır. Bu da robotun taklit yoluyla öğrenmesini ve bir tür bilinç kazanmasını sağlayacaktır. 21’inci yüzyılın ortalarında, soyutlama ve genelleme yapabilen insan benzeri zihinsel güce sahip dördüncü nesil robotlar var olabilir. Araştırmacılar bu tür makinelerin güçlü muhakeme programlarının üçüncü nesil makinelerle birleştirilmesiyle ortaya çıkacağını umuyor. Düzgün bir şekilde eğitilen dördüncü nesil robotların entelektüel açıdan zorlu olmaları muhtemeldir.

kaynakça britannica


önceki yazı