eszcze kilka lat temu robot kojarzył się przede wszystkim z maszyną wykonującą dokładnie te same ruchy setki albo tysiące razy. Robot przemysłowy mógł przykręcać śrubę, przenosić element z jednego miejsca w drugie albo spawać konkretną część samochodu. Wystarczyło jednak zmienić jego otoczenie lub położyć przed nim inny przedmiot, aby często nie wiedział, co zrobić.
Dzisiaj sytuacja zaczyna się zmieniać. Rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że roboty mogą nie tylko wykonywać zaprogramowane polecenia, ale również analizować otoczenie, rozpoznawać przedmioty, interpretować polecenia człowieka i planować kolejne działania.
Czym jest Physical AI?
Jednym z najciekawszych kierunków rozwoju technologii jest obecnie tak zwana Physical AI, czyli sztuczna inteligencja działająca w świecie fizycznym.
W przypadku klasycznej AI możemy poprosić komputer o napisanie tekstu, rozpoznanie zdjęcia albo wygenerowanie kodu. Robot musi natomiast zrobić coś znacznie trudniejszego – połączyć informacje z kamer i czujników z konkretnym działaniem.
Jeżeli powiemy robotowi: „podnieś czerwony kubek ze stołu”, musi on najpierw znaleźć kubek, rozpoznać jego kolor i kształt, określić jego położenie, zaplanować ruch ręki, odpowiednio chwycić przedmiot, a następnie przenieść go w inne miejsce.
To właśnie połączenie sztucznej inteligencji, widzenia komputerowego, czujników i mechaniki sprawia, że współczesne roboty stają się coraz bardziej elastyczne.
Humanoidalne roboty coraz bliżej codziennego życia
Szczególnie dużo uwagi poświęca się obecnie robotom humanoidalnym, czyli maszynom posiadającym sylwetkę przypominającą człowieka.
Ich konstrukcja nie jest przypadkowa. Człowiek stworzył większość swojego otoczenia z myślą o własnym ciele – mamy schody, klamki, stoły, półki, narzędzia czy samochody. Robot posiadający dwie nogi, dwie ręce i podobny zakres ruchów może potencjalnie korzystać z istniejącej infrastruktury bez konieczności przebudowy całego świata.
W 2026 roku coraz więcej projektów robotycznych przechodzi od demonstracji laboratoryjnych do prób zastosowania w rzeczywistych środowiskach. Jednocześnie naukowcy i inżynierowie nadal muszą rozwiązać wiele problemów związanych z bezpieczeństwem, niezawodnością, energią i uczeniem robotów w prawdziwym świecie.
Czy robot może nauczyć się zadania?
To jeden z najbardziej fascynujących elementów współczesnej robotyki.
Zamiast programować każdą możliwą sytuację osobno, badacze próbują tworzyć systemy, które uczą roboty wykonywania zadań na podstawie przykładów. Robot może obserwować człowieka albo korzystać z danych pochodzących z symulacji.
Co ciekawe, najnowsze badania pokazują również możliwość wykorzystywania generatywnej AI do tworzenia sztucznych scenariuszy treningowych. Dzięki temu robot może otrzymywać więcej przykładów tego, jak wykonywać określone czynności, bez konieczności przeprowadzania każdej demonstracji z udziałem człowieka.
Co to oznacza dla przyszłości?
Być może w przyszłości robot nie będzie już urządzeniem, któremu trzeba powiedzieć dokładnie każdy kolejny krok. Zamiast tego wystarczy określić cel, a sztuczna inteligencja sama zaplanuje sposób jego wykonania.
Nie oznacza to jednak, że roboty w najbliższym czasie zastąpią ludzi we wszystkich zadaniach. Wręcz przeciwnie – obecna technologia wciąż ma wiele ograniczeń. Robot może świetnie poradzić sobie w jednej sytuacji, a mieć problemy w zupełnie innej.
Jedno jest jednak pewne: granica pomiędzy światem programowania, sztucznej inteligencji i robotyki coraz bardziej się zaciera.
A to oznacza, że przyszli programiści i konstruktorzy robotów będą mieli do dyspozycji zupełnie nowe możliwości. Być może robot, którego dzisiaj budujesz na zajęciach, jest pierwszym krokiem do technologii, która za kilka lat będzie pracować w fabrykach, laboratoriach, szkołach, a nawet naszych domach.
