Производство научных знаний роботами

Согласно словарям, термин «ученый» относится к любому, кто занимается систематической деятельностью для получения знаний. Научное знание возникло из потребности человека понимать и управлять различными природными явлениями. В древности греки считали, что научный факт может быть открыт с помощью разума или приписан действию богов. Ибн аль-Хайтам, арабский физик и математик, с этим не согласен. Он был первым ученым в истории, который настаивал на том, что научные теории должны быть доказаны с помощью определенного шаблона — научного метода. Для развития этого утверждения Рене Декарт предложил прийти к истине через систематические сомнения и разложение проблемы на мелкие части, характеристики, которые определили основу научных исследований.

Научный метод начинается с наблюдения и постановки вопросов. Затем возникает гипотеза явления, которая проверяется путем экспериментов и анализа их результатов, что приводит к завершению. Титул или ярлык «ученый» применим к тем, кто каким-то образом ищет знания посредством научных исследований. Следовательно, занятие наукой не является привилегией определенного типа людей или культур. Робототехника находится в неотдалённой реальности, и поэтому эта технология используется для производства науки с помощью научной методологии.

Автор Мартин Форд в своей книге «Угроза будущего без работы» говорит, что «[..] организации регистрируют невообразимые объемы информации практически о каждом аспекте своей деятельности, и большое количество задач и функций, вероятно, будет заключено в эти данные — ожидание того дня, когда алгоритм обучения умной машины появится и начнет самообучаться, ища записи, оставленные вашими человеческими предшественниками. Этот феномен известен в народе как «Большие данные» и иллюстрирует ту легкость, с которой роботы, имея доступ к этому огромному количеству данных, могли — и могут — производить научные знания и формулировать собственные гипотезы. Искусственный интеллект и машинное обучение сливаются с робототехникой, порождая интеллектуальную систему, способную распознавать состояние, в котором она находится, анализировать возможности действий и принимать решение о том, как действовать в соответствии со своей целью.

Примером этого являются iCubs, роботы-гуманоиды, разработанные Консорциумом RobotCub, целью которых является понять, как работает человеческое сознание, разработанные таким образом, чтобы их способ обучения был аналогичен способу обучения ребенка. У этого андроида есть датчики для воспроизведения наших органов зрения и слуха, а с помощью контролируемых алгоритмов машинного обучения он способен обрабатывать информацию, полученную датчиками, и формировать ассоциации между словами, произнесенными человеком, и отображаемыми изображениями. То есть у него есть способность учиться.

Каждый год приложения искусственного интеллекта удивляют своими результатами, а роботы, которые их реализуют, развиваются быстрыми темпами. iCub был разработан в 2004 году, поэтому последние имеют еще более продвинутые технологии. Таким образом, роботы обладают необходимой способностью действовать в исследованиях с использованием научной методологии — при условии, что они запрограммированы на это и обладают необходимыми данными, не являющимися, по сути, ограничением, — что подтверждает утверждение о том, что роботов определенно можно назвать учеными. .