Найскладніше творіння природи: чому вчені досі не можуть відтворити людську руку.

Людська рука — це видатний проект біологічної та еволюційної інженерії: понад 30 м'язів, 27 суглобів і тисячі сенсорних рецепторів, які забезпечують складні рухи та адаптацію. Її спритність дозволяє виконувати безліч завдань — від захоплення ручки до гри на піаніно. Але відтворення цієї складності в робототехніці довгий час залишалося складним завданням, хоча вчені всіляко намагалися повернути людям, які втратили кінцівки, можливість повноцінно жити; наша природна рука залишалася без конкуренції, пише BBC.

Історія Сари де Лагард показала суспільству, як передові технології вирішують цю проблему. Після того як вона втратила праву руку і частину правої ноги внаслідок залізничної катастрофи, Національна служба охорони здоров'я Великобританії надала їй протез руки, який не мав достатньої функціональності. Проте біонічна рука з штучним інтелектом змінила її життя, передбачаючи рухи за допомогою сигналів від її м'язів. "Щоразу, коли я роблю рух, вона навчається", — говорить де Лагард, зазначаючи, як розвивається штучний інтелект, щоб передбачити її потреби.

Протягом століть винахідники намагалися імітувати людську спритність — від примітивних залізних рук зі спіральними пружинами до роботизованих пристроїв із сенсорною зворотним зв'язком, які з'явилися ще в 1960-х роках і стали предметом дослідження, опублікованого в журналі Institution of Mechanical Engineers. Але тільки останні досягнення в галузі штучного інтелекту наблизили машини до відтворення складних здібностей людських рук.

Протези з штучним інтелектом, подібні протезу Де Лагард, а також роботи, здатні виконувати такі делікатні завдання, як збір полуниці або переробка ядерних відходів, демонструють значний прогрес людства в імітації складної структури наших рук. Так, робот DEX-EE компанії Shadow Robot Company використовує передові сенсорні системи для роботи з крихкими предметами, такими як яйця, демонструючи, як втілений ІІ може дозволити машинам "відчувати" та "реагувати" на навколишнє середовище.

Проте ці інновації не позбавлені обмежень, оскільки вони не можуть зрівнятися зі швидкістю, адаптивністю та сенсорною складністю людської руки, яка спочатку розвивалася разом із нашим організмом. Втілений ІІ, який фокусується на взаємодії роботів із навколишнім середовищем, однак, є ключем до досягнення більшої спритності рук, впевнені вчені.

За словами Еріка Цзін Ду, професора Університету Флориди, традиційний ІІ обробляє інформацію, а втілений ІІ взаємодіє з фізичним світом через сприйняття та реакцію. Це дозволяє роботам відточувати свої рухи методом проб і помилок, подібно до того, як люди вчаться руховим навичкам. Однак їм ще далеко до сенсорної інтеграції людських рук, які можуть визначати тонкі зміни температури або адаптуватися до неоднорідних текстур.

Незважаючи на ці перешкоди, дослідницькі проекти, такі як Boston Dynamics і Tesla, демонструють стрімкий розвиток робототехніки в розв'язанні дедалі складніших завдань. Потенційні можливості застосування спритності рук таких машин обширні і охоплюють сільське господарство, охорону здоров'я і навіть атомну енергетику.

Так, компанія Dogtooth Technologies розробила роботів для збору фруктів, які використовують машинне навчання для оцінки зрілості та делікатного збору ягід. Ці машини, оснащені кольоровими камерами та захватами, працюють разом із людьми, щоб вирішити проблему нестачі робочої сили в сільському господарстві. Аналогічно професор Рустам Столкін з Бірмінгемського університету працює над створенням автономних роботів для безпечної переробки ядерних відходів в умовах, занадто небезпечних для людини.

Пулкит Агравал з Массачусетського технологічного інституту прогнозує, що робототехніка на базі штучного інтелекту може назавжди змінити галузі промисловості, вирішуючи проблему нестачі робочої сили та виконуючи завдання в небезпечних або складних умовах. Однак навіть найсучасніші роботи все ще відстають від людських рук у універсальності та адаптивності.

Одна з перспективних областей застосування роботів — протезування. Міоелектрична рука де Лагард, керована штучним інтелектом, розшифровує сигнали її м'язів, щоб передбачити рухи та забезпечити точність. За словами Блера Лока, генерального директора компанії Coapt, система штучного інтелекту, вбудована в її руку, обробляє команди менш ніж за 25 мілісекунд, що дозволяє їй виконувати такі делікатні завдання, як піднімання яйця або стиснення банки. Хоча у руки є обмеження, такі як рудиментарна тактильна зворотний зв'язок і необхідність щоденної підзарядки, вона є кроком вперед у відновленні функціональності для людей з обмеженнями.

Де Лагард порівнює цей досвід з використанням контролера в відеогрі — спочатку складним, але все більш інтуїтивно зрозумілим в міру навчання та адаптації ІІ. Незважаючи на ці успіхи, робототехніка та протезування все ще стикаються з серйозними перешкодами на шляху до досягнення людино-подібної спритності. Складність сенсорних систем людини та адаптивність, необхідна для виконання непередбачуваних завдань, залишаються серйозними проблемами й в своєму роді недосяжною планкою для сьогоднішніх технологій.

Навіть розвинуті роботизовані руки, такі як Optimus від Tesla і Atlas від Boston Dynamics, обмежені у своїй здатності відтворювати складні нюанси людських моторних навичок. Агравал зазначає, що, хоча людино-подібна спритність може бути досягнута, для цього, ймовірно, науці знадобиться ще п'ять років або більше. Крім того, в міру інтеграції роботів у суспільство необхідно вирішувати питання безпеки та етики, такі як переміщення робочих місць і регулювання потенційного зловживання штучним інтелектом.

Для таких людей, як де Лагард, прогрес в області роботизованого протезування став доленосним, дозволивши їй знову віднайти здатність виконувати повсякденні завдання та возз'єднатися зі своєю сім'єю так, як вона раніше вважала неможливим. Вона уявляє собі майбутнє, в якому роботизована аугментація зможе допомогти не лише людям з обмеженими можливостями, але й літнім людям, дозволяючи їм залишатися активними та незалежними.

Хоча подібна технологія ще далека від досконалості, історія де Лагард дає нам уявлення про перетворювальний потенціал робототехніки на основі ІІ. У мі