यह रोबोट आर्म बेहतर बनने के लिए अपने खुद के रोबोट और रीडिजाइन का निर्माण कर सकता है

वेल्ड, मशीनें चली गईं और पुन: पेश की गईं। यूनिवर्सिटी ऑफ कैम्ब्रिज की डॉ। फुमिया आइडा ने एक ऐसा रोबोट विकसित किया है, जो अपनी आने वाली पीढ़ियों में उन डिजाइनों पर छोटे, गतिशील रोबोटों को बेहतर बना सकता है। इस रचना में रोबोट सर्वनाश की शुरूआत होगी या नहीं, इस पर आइडा और टीम लिखती है, जिसमें निश्चितता के साथ कहीं न कहीं शर्मीली निरपेक्षता है: "हम मानते हैं कि नहीं।"

आज वैज्ञानिकों ने एक ब्लॉग पोस्ट प्रकाशित किया, जिसमें माँ और बच्चे के रोबोटिक्स में उनके शोध को रेखांकित किया गया। इस परियोजना में एक रोबोट बांह का विकास देखा गया, जो अंदर की मोटरों के साथ विभिन्न व्यवस्थाओं में इकट्ठा हो सकता है, जिससे "बच्चे" रोबोट बन सकते हैं जो एक वातावरण में घूम सकते हैं। "माँ" रोबोट स्वायत्त रूप से सीखता है कि कौन सा क्यूब विन्यास चारों ओर प्राप्त करने में सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है, फिर इसके डिजाइन में सुधार करने के लिए उस जानकारी को शामिल करके रोबोट की आगे की पीढ़ियों का निर्माण करता है।

शोधकर्ताओं ने रोबोट को अपना काम सैकड़ों बार दोहराया था, युवा बच्चे रोबोट की पीढ़ी के बाद पीढ़ी बना रहे थे, हर एक को पिछले की तुलना में लगभग बेहतर था। जब तक मां रोबोट ने रेंगते हुए क्यूबिक बच्चों की अपनी अंतिम पीढ़ी नहीं बनाई, तब तक वे दो बार रेंगते थे, जब वे शुरुआत में थे। यह डिजिटल डीएनए को परिष्कृत करने वाली प्राकृतिक चयन तकनीकों का एक जंगली प्रदर्शन है। आपको इसे डरावना खोजने के लिए माफ़ किया जा सकता है, लेकिन Iida का कहना है कि अलार्म के लिए कोई कारण नहीं है।

"क्या अपने ब्लॉग को विकसित करने के लिए रोबोट का होना बहुत खतरनाक है?" "हम विश्वास नहीं करते। हमारे शोध का उद्देश्य रचनात्मकता के अंतर्निहित तंत्र को इंजीनियर करना है। हम यह जानना चाहते थे कि मशीनें अज्ञात वस्तुओं को कैसे संभाल सकती हैं, एक सांख्यिकीय प्रक्रिया से नए विचार और डिजाइन कैसे उभर सकते हैं, और कुछ भी सही मायने में उपन्यास बनाने के लिए कितना समय, ऊर्जा, कच्चे माल और अन्य संसाधनों की आवश्यकता होती है। ”

जबकि रोबोट जो अपने स्वयं के विकास को इंजीनियर कर सकते हैं, एक दिन अवसर के लिए कुछ डरावना और मानव जाति के लिए निर्माण करने के लिए उठ सकते हैं, यह ऐसा करने के लिए रोबोट नहीं है। "इंजीनियरिंग एक निचली प्रक्रिया है, जिससे यह पता चलता है कि चीजें कैसे और कैसे काम करती हैं, तकनीक टुकड़ा-दर-टुकड़ा बनाने के लिए" पोस्ट जारी है। "इसलिए जैविक जीवों के विपरीत, हमारे विकसित रोबोट अभी भी हैं, और हमेशा रहेंगे, हमारी अपेक्षित सीमाओं और नियंत्रण के भीतर।"

मशीन लर्निंग और सेल्फ-इंजीनियरिंग के लिए निहितार्थ सबसे अधिक मोहक संभावना हो सकती है, जो लगातार आने वाली पीढ़ियों के लिए उपयोगी है। गलतियाँ करने के बारे में सबसे बड़ा हिस्सा हमेशा उनसे सीखता रहा है। उस प्रक्रिया को स्वचालित करने से एडिसन की लौकिक 99 प्रतिशत पसीना एक ऐसे टिंकर को बंद हो सकती है जिसे कभी भी पसीना नहीं तोड़ना पड़ता है।