Kako su se roboti razvijali u posljednjih 200 godina?

Povijest robota vuče korijene iz antičkog svijeta. Koncepti slični robotu mogu se pronaći još u 4. stoljeću prije Krista kada je grčki matematičar Arhita iz Terenta pretpostavio mehaničku pticu koju je nazvao “Golub” pokretanu parom. Leonardo da Vinci izradio je jedan od prvih zabilježenih dizajna humanoidnog robota (1452. – 1519.) oko 1495. godine. Leonardove bilježnice, ponovno otkrivene 1950-ih, sadrže detaljne crteže mehaničkog viteza u oklopu koji je mogao sjediti, mahati rukama i pokretati glavu i čeljust.

Oko 1700. izgrađeno je mnogo automata, od kojih su neki mogli djelovati, crtati, letjeti ili svirati. Neka od najpoznatijih djela tog razdoblja stvorio je Jacques de Vaucanson 1737. godine, uključujući svirača automatske frule, tamburaša i njegovo najpoznatije djelo, „Patka koja probavlja“ (“Digesting Duck”). Vaucansonova patka pokretala se utezima i mogla je oponašati pravu patku tako što je mahala krilima (samo u svakom od krila bilo je više od 400 dijelova), jela žitarice, probavljala ih i vršila nuždu izlučujući tvari pohranjene u skrivenom odjeljku.

Sada kada smo se dotaknuli prvih faza robotike, u nastavku ćemo opisati najznačajnije događaje u 19., 20. i 21. stoljeću koji uključuju robote…

Masovna proizvodnja je prvi put automatizirana – 1804.

Do 18. stoljeća u Ujedinjenom Kraljevstvu i Francuskoj tkanje je bilo velika, ali radno intenzivna industrija – tkalci su trebali pomoćnike za podizanje i spuštanje niti za izradu uzoraka. Izumitelji su pokušali automatizirati proces, a 1804. francuski izumitelj po imenu Joseph-Marie Jacquard predstavio je ono što će postati naširoko prihvaćen kao “Jacquardov mehanizam”.

Funkcionirao je prevođenjem uzoraka s bušenih kartica u naredbe koje su određivale podizanje i spuštanje niti, povećavajući brzinu kojom se složeni uzorci mogu isplesti više od 20 puta, od 2,5 cm do 60 cm dnevno. Taj mehanizam postao je prvi široko korišteni sustav koji je mogao pratiti program. U tom smislu to je bio prvi primjer računalnog programiranja.

Prvi put upotrijebljen izraz “robot” – 1921.

Češki pisac, Karel Čapek, u svojoj drami “R.U.R.: Rossumovi univerzalni roboti” priča priču o tvornici u kojoj su stvorene tisuće sintetičkih humanoida. Rade tako jeftino i neumorno da su troškove proizvodnje materijala za tkanje smanjili za 80 posto. Čapek je uređaje nazvao “robotima”, prema češkoj riječi “robota“, misleći na prisilni rad kmetova. Predstava ne samo da je robotima dala njihovo moderno ime, već je pojačala egzistencijalni strah da će roboti jednog dana zamijeniti ljude, budući da Čapekovi roboti na kraju ustaju i ubijaju čovječanstvo.

Prva samostalna navigacija stroja – 1949.

Godine 1949., američki neurofiziolog i izumitelj po imenu William Gray Walter predstavio je par robota u obliku kornjače na baterije koji su mogli manevrirati oko predmeta u prostoriji, voditi se prema izvoru svjetlosti i pronaći put do punionice koja koristi iste komponente koje su i danas ključne za robotiku – tehnologiju senzora, povratnu spregu i logično razmišljanje.

Instalirana prva robotska ruka – 1959.

Poznata kao “Unimate”, prva industrijska robotska ruka napravljena je u tvornici General Motorsa, podižući i slažući vruće, izrezane metalne dijelove. Stvorili su ga George Devol i njegov partner Joseph Engelberger. Mogla se pomicati gore-dolje po X i Y osi, posjedovala je hvataljku poput kliješta koja su se mogla okretati i mogla je pratiti program do 200 pokreta pohranjenih u njegovoj memoriji. Upotrebljiv za brojne zadatke, posebice neke koji su bili previše naporni ili opasni za ljude (poput podizanja tereta od 35 kg bez umora i rada usred otrovnih para), Unimate je započeo transformaciju automobilske industrije u smjeru raširene automatizacije.

Izum prvog malog robota na električni pogon – 1969.

Roboti tvrtke Unimate bili su veliki i pokretani hidraulikom, zbog čega su curili i time ograničavali gdje su se mogli koristiti. Godine 1969., Victor Scheinman dizajnirao je malu robotsku ruku sa zglobovima koje pokreću električni motori ugrađeni u samu ruku. “Stanfordova ruka”, kako je nazvana kada je Scheinman napravio prototipove, mogla se kretati mnogo brže od prijašnjih robota i bez nereda od hidraulike. To je u robotici otvorilo vrata za razmišljanje o korištenju robota u suhim, zatvorenim okruženjima ili čak na stolovima (izvorni prototip težio je samo 6,8 kg).

Također je imao šest osi kretanja, ili “šest stupnjeva slobode”, što mu je omogućilo da se više približi rasponu ljudske ruke. To je bila prva robotska ruka kojom se upravljalo ne samo skretanje po skretanje uputama pohranjenim u memoriji, kao kod Unimatea, već i softverom u računalu. To je značilo da je “Stanford Arm” mogao izvoditi izračune u stvarnom vremenu i, u kasnijim iteracijama, reagirati na svoje okruženje, kao što su senzori za dodir ili sustav za vid. Tako je rođeno doba bržih industrijskih robota s preciznim računalnim upravljanjem.

Prvi robot koji koristi umjetnu inteligenciju – 1972.

Bio je poznat kao “Shakey” zbog drhtavog načina na koji se kretao, ali ono što je bilo najistaknutije kod ovog robota, kojeg je stvorila grupa inženjera na Stanford Research Instituteu, bilo je to što je uključivao pionirsku umjetnu inteligenciju. Ako ste Shakeyju zadali cilj, poput navigacije kroz prostoriju ili guranja kutije po podu, mogao bi ga postići promatrajući svijet oko sebe, stvarajući plan i izvršavajući ga.

Sa senzorima koji su uključivali TV kameru, daljinomjer i metalne izbočine osjetljive na dodir, Shakey bi prikupio podatke koji bi mu omogućili da izgradi model svog okruženja i zatim koristi program za “planiranje” za generiranje svojih sljedećih poteza. Ova ideja o zasebnom sloju “planiranja” bila je toliko ključna inovacija da je i danas važna za mnoge robotske sustave.

Prvi “Pick and Place” robot – 1978.

Dok ruke u stilu Unimatea sa šest osi mogu podizati teške terete i njima precizno manipulirati, nije za sav industrijski rad potrebna snaga. Godine 1978., japanski istraživač automatizacije, Hiroshi Makino, dizajnirao je četveroosni SCARA ili “Selektivnu robotsku ruku za sklapanje usklađenosti”. Dizajnirana je da jednostavno podigne nešto, okrene se i s preciznošću baci negdje drugdje. Sve u jednom glatkom pokretu. To je prvi primjer onoga što je postalo poznato kao “pick and place” robot.

SCARA ruke općenito su manje fleksibilne i manje jake od ruka sa šest osi, ali su mnogo brže, mogu brzo umetnuti male elektroničke komponente na svoje mjesto. Ruke su ubrzale proizvodnju svega, od računalnih čipova do satova, te se i danas često koriste u globalnoj proizvodnji.

Dizajniran prvi ‘društveni’ robot – 2000.

Američka stručnjakinja za robotiku, Cynthia Breazeal, vjeruje da će, ako doista namjeravamo raditi zajedno s robotima, vjerovati im i imati ih u svojim domovima, roboti morati moći čitati ljudske emocije i činiti se da imaju osobnost. Imajući to na umu, krenula je s radom na stvaranju Kismeta, robotske glave dizajnirane da izazove i reagira na emocije.

Čak 21 motor kontrolirao je par ekspresivnih žutih obrva, crvenih usana, ružičastih ušiju i velikih plavih očiju, omogućujući Kismetu da izrazi niz emocija, od sreće do dosade. Audio senzori i algoritmi uhvatili su vokalni ton, pa bi robot izgledao snuždeno ako ste vikali na njega ili znatiželjno ako ste govorili nježno. S Kismetom, Breazeal je dokazala upornost i privlačnost robota koji ima šarm, postavljajući temelje za mnoge glasovne asistente kao što su Alexa, Siri i Google Home koji sada koloniziraju domove diljem svijeta.

Pojava Roombe – 2002.

Ključna inovacija iRobota, koju je osnovala skupina istraživača s MIT-a 1990. godine, proizašla je iz istraživanja koje je osnivač proveo za američku vojsku, kada su radili na robotu za provjeru miniranih područja. Skupina je osmislila algoritam koji je omogućio robotu da istraži svaki kvadratni metar određenog prostora. Usput rečeno, isti koncept radi kao kontrolni mehanizam za robotski usisivač. Roomba je bio prvi funkcionalni robot koji je postao pravi hit u javnosti, prodan u više od 15 milijuna primjeraka, dokazujući da ako je robot dovoljno koristan, nije važno ako nije potpuni “android“, ljudi će ga primiti u vlastite živote.

Kiva – 2003.

Početkom ovog stoljeća, biznismen Mick Mountz imao je ideju – umjesto da zaposlenici u otpremnom centru pronalaze i donose proizvode u golemim skladištima, zašto to ne bi radili roboti? On i njegovi suosnivači stvorili su robota Kiva – četvrtastog, narančastog robota (ne previše različitog od iznimno velike Roombe) koji može kliziti po skladištima, pomičući police s robom.

Kiva je koristila neke jeftine gotove komponente, zbog čega je mogla biti manje precizna u kretanju, ali su Kivini inženjeri to kompenzirali softverom koji je probleme ispravljao u hodu. Na kraju su dobili autonomni stroj koji je bio daleko fleksibilniji u automatizaciji skladišta od tradicionalnog sustava pokretne trake i relativno jednostavan za korištenje. Kivin sustav revolucionirao je učinkovitost skladišta i otpreme. Amazon je tvrtku kupio za 775 milijuna dolara 2012. godine.

BigDog – 2004.

“BigDog” Boston Dynamicsa vrlo je gledan na YouTubeu zahvaljujući svojim jezivo realističnim izvedbama. Na videima se može vidjeti kako ovaj četveronožni robot gazi po neravnom terenu – livadama punima lišća, terenima velikih nagiba, kao i po snijegu i hrpama cigli. Nije potpuno autonoman – njime upravlja ljudski kontrolor, tako da ne treba sofisticirani sustav planiranja i vizije.

Međutim, ima 50 senzora i ugrađeno računalo koje upravlja hodom i održava ga stabilnim. Najznačajnije je da BigDog može poskakivati sa samo dvije noge koje istovremeno dodiruju tlo, što ga čini daleko okretnijim od kotrljajućih robota, koji su općenito ograničeni na područja s ravnim površinama, poput skladišta i pločnika. Mobilnost BigDoga ukazuje na vrijeme kada su se svakodnevni masovno proizvedeni roboti mogli lako kretati po travnjaku ili stepenicama, otvarajući nove mogućnosti za sve, od dostave paketa do osobne njege u kući.

Samovozeći automobil – 2005.

Moderno doba samovozećih automobila pokrenuto je 8. listopada 2005. godine, kada je Volkswagen Touareg nazvan “Stanley” pobijedio na drugom DARPA Grand Challengeu. Završio je jako napornu stazu od 211 km u pustinji Mojave u roku od deset sati. Utrku je godinu ranije pokrenula Agencija za napredna obrambena istraživanja (DARPA) Ministarstva obrane kako bi potaknula natjecanje i inovacije u tehnologiji vojnih autonomnih vozila, ali niti jedan od automobila u ranijem natjecanju nije mogao prijeći više od 13 km.

Ono što je uzrokovalo Stanleyjevu pobjedu bila je konstelacija poboljšanja, uključujući obučenu umjetnu inteligenciju na vozačke navike ljudi iz stvarnog svijeta i pet “Lidar” laserskih senzora, tehnologiju koja je automobilu omogućila identificiranje objekata u krugu od 25 metara ispred vozila. Lidar, što znači “otkrivanje i domet svjetla”, od tada je postao ključna komponenta robotskih sustava vida u automobilima, pa čak i nekih skladišnih robota u stilu Kive.

Duboko učenje (Deep Learning) – 2012.

Godine 2012., britanski stručnjak za umjetnu inteligenciju, Geoffrey Hinton, i mali tim sa Sveučilišta u Torontu ostvarili su zadivljujući napredak u umjetnoj inteligenciji stvarajući najprecizniji sustav vizualnog prepoznavanja koji je svijet do tada vidio. Bila je, i jest, temeljena na dubokom učenju, tehnici umjetne inteligencije koja računalu omogućuje prepoznavanje slika kroz izlaganje golemim količinama fotografskih podataka. Koncept treniranja neuronske mreže postojao je desetljećima, ali je zamro.

Hinton je dugo sumnjao da je ono što je potrebno daleko veća procesorska snaga i mnogo više slika za vježbanje, a do 2012. konačno mu se ispunila želja, zahvaljujući ogromnom broju digitalnih slika odjednom dostupnih zahvaljujući pametnim telefonima i internetu. Godine 2012., Hintonov tim stvorio je sustav koji je mogao identificirati i sortirati više od milijun slika sa stopom pogreške od samo 15,3 posto, deset bodova bolje od najbližeg rivala na natjecanju ImageNeta. U roku od nekoliko mjeseci, tvrtke koje se bave umjetnom inteligencijom pohrlile su u “duboko učenje”, a tvrtke poput Googlea izdale su alate otvorenoga koda koji svakom malom start-upu omogućuju jednostavno treniranje neuronskih mreža.

Zahvaljujući Hintonu i njegovom timu, danas čak i najmanji start-upovi mogu stvoriti robote koji prepoznaju svakodnevne predmete.