Роботы – наше будущее

Когда первый промышленный робот, Unimate, появился на конвейере General Motors в 1961 году, он казался чудом. Работа, которую он выполнял - транспортировка штампованных деталей и приваривание их к автомобильным кузовам - была не только обременительна, но и опасна для рабочих-людей, которые сталкивались как с риском получения травм, так и с угрозой подвергнуться воздействию токсичных паров.

За последние 50 лет роботизированная техника была значительно улучшена. Благодаря более чувствительным двигателям и приводам роботы стали невероятно точными, что позволяет им работать с небольшими компонентами, часто с гораздо большей точностью, чем человек. Вот что позволило роботам перейти от создания бьюиков к сборке смартфонов.

Но будущее заключается не в большей точности, а в способности робота эффективно сотрудничать с человеком. Rethink Robotics – одна из компаний, которые находятся на острие этой революции, так что я поговорил с Джимом Лоутоном, руководителем выпуска и маркетингового отдела в компании, чтобы узнать, как будет выглядеть будущее роботехники.

От «работаем над этим» до «как раз вовремя»

Долгое время производственное оборудование было рассчитано на большие объемы продукции. Как только продукт был разработан, а его дизайн закончен, заводы начинали безостановочное производство идентичных товаров. Это был эффективный способ производства дешевых товаров, но это также приводило к появлению большого количества продукта, который застаивался на складах.

Но сегодня большинство производителей перешли на бережливое производство, цель которого – не производить как можно больше товаров, чтобы они пылились на складах в ожидании спроса, но производить товары «как раз вовремя», чтобы удовлетворить существующий спрос. Вместо того, чтобы «спихивать» предложение в продажу, заводы позволяют спросу определять, какое количество товаров нужно производить.

Преимущества этого подхода очевидны. Он экономит миллионы и позволяет большую точность. Производителям больше не нужно угадывать, сколько различных моделей и цветов нужно сделать – они могут корректировать объемы производства, основываясь на заказах клиентов.

Но такая гибкость – проблема для традиционных роботов. Чтобы работать точно, они должны быть запрограммированы на выполнение конкретного задания. Если придется на полдня останавливать производство, чтобы переэкипировать и перепрограммировать роботов каждый раз, когда вам нужно внести минимальные изменения в продукт, все преимущества этого метода растворятся.

Возвышение сотрудничающих роботов

Сооснователем Rethink Robotics был один из отцов роботехники Родни Брукс. Компанию он основал в 2008 году; первоначальные инвестиции получил от СЕО Amazon Джеффа Безоса. До 2012 года компания работала в «тайном режиме». Ее идея состояла в том, чтобы создать принципиально новый вид робота, который мог бы безопасно работать рядом с людьми и с легкостью адаптироваться к новым задачам.

Разница между роботами компании (у нее есть две модели, Baxter и Sawyer) и потомками Unimate заключается не в более продвинутом «железе», а в умном программном обеспечении. Они рассчитаны на работу в «неструктурированной» среде, что означает, что, в отличие от традиционных роботов, они понимают свое местонахождение в отношении остальных объектов и могут корректировать поведение в случае необходимости.

К примеру, вам нужно, чтобы робот разложил предметы на конвейерной ленте. С традиционным роботом вам пришлось бы проверить, что предметы помещены в точно выбранное место. Но Baxter или Sawyer можно просто показать, что делать, и они сами определят, где находятся коробки, а затем поставят их туда, куда нужно.

Если на пути окажутся люди, роботы обойдут их или подождут, пока люди уйдут с дороги. Если конвейерная лента остановилась, а предмет уже на ней, роботы выждут, пока лента снова запустится, прежде чем ставить на нее следующий предмет. Если робот должен выполнить еще какую-то задачу, его можно научить этому за несколько минут, а не за несколько часов.

Еще один интересный аспект – дисплеи роботов спроектированы таким образом, чтобы общаться посредством выражений. Они показывают улыбку, если все идет хорошо, кривятся, если нет, приподнимают бровь, когда находятся в замешательстве. Их глаза показывают, в каком направлении они собираются двигаться, так что люди смогут предугадывать их движения. Они больше напоминают коллег, чем заводские механизмы.

Что нас ждет

Когда вычислительные алгоритмы улучшатся, а прогресс, в частности, появление нейроморфических чипов позволит нам создавать более умных роботов, они будут в состоянии выполнять задачи, которые на данный момент считаются прерогативой людей – и выполнять их лучше, чем люди. Они будут в состоянии получать доступ к огромным базам данных, узнавать людей, машины и части, иметь возможность делать догадки и действовать в соответствии с ними.

Это означает, что вскоре роботы будут способны не только выполнять грубую работу, но также выявлять проблемы и разрабатывать решения. Они будут в состоянии осуществлять рутинную, повторяющуюся работу – к примеру, инспектировать компоненты и законченные товары на предмет качества. Более того, с развитием технологий будет происходить сокращение затрат как на роботов, так и на производство компонентов.

Разумеется, это вызывает опасения, не приведет ли активизация использования роботов к росту безработицы и неравенству доходов, но Лоутон считает, что все будет иначе: «Среди тех, кому мы продавали наших роботов, управляющие в основном используют роботов, чтобы позволить своим сотрудникам-людям выполнять более сложные задания, а не для того, чтобы заменить их».

Ясно одно. Роботы будут становиться все более важным элементом экономики и в ближайшие десятилетия будут определять рост продуктивности. Задачей людей становится обучиться видам работы, на которую роботы еще долго не будут способны – если вообще будут способны: задавать глубокие вопросы, выполнять нерутинные задачи, и, главное, работать вместе с другими людьми.

Перевод НВ

Новое Время обладает эксклюзивным правом на перевод и публикацию Грега Сателла. Републикация полной версии текста запрещена

Оригинал

Больше мнений здесь