Штучний інтелект та машинне навчання в робототехніці

Abstract

У статті досліджується інтеграція штучного інтелекту та машинного навчання в сучасні робототехнічні системи. Розглянуто трирівневу архітектуру інтелектуальних роботів, що включає сенсорний, когнітивний та виконавчий рівні функціонування. Проаналізовано основні підходи машинного навчання, зокрема навчання з учителем для класифікації об'єктів, навчання без учителя для кластеризації даних та навчання з підкріпленням для формування адаптивних стратегій поведінки. Показано практичне застосування алгоритмів глибокого навчання та комп'ютерного зору у промислових робототехнічних комплексах, медичних системах типу Da Vinci та сервісних платформах. Встановлено фундаментальну відмінність між класичними програмованими роботами та інтелектуальними системами, здатними до самонавчання й адаптації в умовах невизначеності. Визначено ключові виклики розробки автономних систем, включаючи потребу у великих обсягах розмічених даних, проблему інтерпретації рішень нейронних мереж та забезпечення кібербезпеки. Окреслено перспективні напрями досліджень, серед яких метанавчання, нейроморфні обчислення, квантові технології та створення колективних робототехнічних систем з можливістю обміну знаннями через хмарні платформи. Результати дослідження підтверджують трансформаційну роль штучного інтелекту у перетворенні роботів на автономних когнітивних агентів із здатністю до самокорекції та прийняття рішень у реальному часі. The article investigates the integration of artificial intelligence and machine learning into modern robotic systems. It examines the three-layer architecture of intelligent robots, including sensory, cognitive, and executive functioning levels. The main machine learning approaches are analyzed, particularly supervised learning for object classification, unsupervised learning for data clustering, and reinforcement learning for developing adaptive behavioral strategies. The practical application of deep learning algorithms and computer vision in industrial robotic complexes, medical systems such as the Da Vinci, and service platforms is demonstrated. The fundamental difference between classical programmed robots and intelligent systems capable of self-learning and adaptation in uncertain conditions is established. Key challenges in developing autonomous systems are identified, including the need for large volumes of labeled data, the problem of interpreting neural network decisions, and ensuring cybersecurity. Promising research directions are outlined, including meta-learning, neuromorphic computing, quantum technologies, and the development of collective robotic systems with knowledge exchange capabilities through cloud platforms. The research results confirm the transformative role of artificial intelligence in transforming robots into autonomous cognitive agents with capabilities for self-correction and real-time decision-making.