कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा प्रशिक्षित एक रोबोट को ड्रिबल करते हुए, डिफेंडरों को पछाड़ते हुए और गोल करते हुए देखें ( वीडियो : गूगल डीपमाइंड)।
मानवरूपी रोबोट लंबे समय से वैज्ञानिकों की उस महत्वाकांक्षा का परिणाम रहे हैं जिसके तहत वे एक ऐसा उपकरण बनाना चाहते हैं जो सभी मानवीय गतिविधियों की नकल कर सके, जिससे वह विभिन्न उद्देश्यों के लिए हमारी सेवा कर सके।
हालांकि, मानवरूपी रोबोटों के विकास में अभी भी कई सीमाएं हैं, क्योंकि प्रत्येक गतिविधि को प्रोग्राम करना आवश्यक है। इसके लिए वैज्ञानिकों को भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करना पड़ता है।
हालांकि, आधुनिक रोबोटिक्स प्रौद्योगिकी को कृत्रिम बुद्धिमत्ता से काफी सहायता मिली है। इसने रोबोटों के विकास और व्यावहारिक अनुप्रयोग में एक महत्वपूर्ण मोड़ ला दिया है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्व-शिक्षण क्षमता का अर्थ है कि रोबोटों को पूर्व-प्रोग्राम किए गए निर्देशों के अनुसार चलने की आवश्यकता नहीं होगी, बल्कि वे प्रत्यक्ष मानवीय नियंत्रण के बिना तकनीकों को करने में पूरी तरह से सक्षम होंगे।
एक नए अध्ययन में, गूगल डीपमाइंड के वैज्ञानिकों ने "डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग" नामक तकनीक का उपयोग करके रोबोट रोबोटिस ओपी3 को फुटबॉल खेलना सिखाया।
यह मशीन लर्निंग प्रशिक्षण की एक तकनीक है जो विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रशिक्षण विधियों को जोड़ती है। इसमें, रोबोट एक एल्गोरिथम नेटवर्क का उपयोग करता है जो कृत्रिम न्यूरॉन्स की तरह कार्य करता है और मानव मस्तिष्क के समान संरचना वाला होता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा प्रशिक्षित रोबोटों ने आपातकालीन स्थिति में होने वाली गतिविधियों को इस प्रकार विकसित किया है जिन्हें प्रोग्राम करना बेहद कठिन है, जैसे कि अपने पैरों को मोड़ना, विरोधियों को धोखा देने के लिए चारों ओर घूमना, और भी बहुत कुछ।
सिम्युलेटेड मैचों में, एआई-प्रशिक्षित रोबोट 181% तेजी से चले, 302% तेजी से मुड़े, गेंद को 34% तेजी से किक किया और इस तकनीक का उपयोग करके प्रशिक्षित नहीं किए गए रोबोटों की तुलना में गिरने से उबरने में 63% कम समय लिया।
रिकॉर्ड किए गए वीडियो से यह देखा जा सकता है कि रोबोट अपेक्षाकृत कुशलतापूर्वक और तेज गति से ड्रिबलिंग, ब्लॉकिंग, डिफेंडरों को पछाड़ना, गोल करना आदि जैसे जटिल करतब दिखाने में सक्षम था।
शोधकर्ताओं ने आगे कहा कि रोबोटों ने ऐसे आपातकालीन गति व्यवहार भी विकसित किए हैं जिन्हें प्रोग्राम करना बेहद मुश्किल है, जैसे कि अपने पैरों के कोनों पर घूमना, विरोधियों को धोखा देने के लिए चारों ओर घूमना, और भी बहुत कुछ।
निष्कर्ष बताते हैं कि इस एआई प्रशिक्षण तकनीक का उपयोग आम तौर पर मानवरूपी रोबोटों में सरल, लेकिन अपेक्षाकृत सुरक्षित, गतिविधियाँ उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है। इस आधार पर, रोबोटों को अधिक जटिल गतिविधियों से सुसज्जित किया जा सकता है और व्यावहारिक स्थितियों में व्यापक रूप से उपयोग किया जा सकता है।
इसी तकनीक का प्रयोग करते हुए रोबोट मात्र 10 घंटे के प्रशिक्षण के बाद अपने आप कॉफी बनाने में भी सक्षम हो गए हैं।
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