موضوع مقاله: رباتیک تکاملی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # رباتیک تکاملی | مقدمه: روباتیک تکاملی (DevRob)، که گاهی رباتیک اپی ژنتیک نیز شناخته می‌شود، شاخه علمی با هدف مطالعه مکانیسم‌های تکاملی، معماری‌ها و محدودیت‌هایی است که امکان یادگیری مادام‌العمر و بدون پایان مهارت‌های جدید و دانش جدید در ماشین‌های ترسیم یافته را میسر می‌سازد. | ## بخش 1: رباتیک تکاملی | مانند کودک انسان، انتظار می‌رود یادگیری به صورت انباشته و با پیچیدگی فزاینده ای همراه باشد و از خودکاوی جهان با ترکیب با تعامل اجتماعی نتیجه حاصل شود. رویکرد روش‌شناختی مرسوم مبتنی است از شروع کردن از تئوری‌های رشد انسان و حیوان که در زمینه‌هایی مانند روان‌شناسی رشد، علوم اعصاب، زیست‌شناسی تکاملی و تکاملی و زبان‌شناسی شرح داده شده‌است، و سپس به رسمیت بخشیدن و معتبر کردن و پیاده‌سازی آن‌ها در روبات‌ها، و گاهی نیز کاوش کردن در افزونه‌ها یا انواع آن‌ها است. آزمایش این مدل‌ها در روبات‌ها به محققان این اجازه را می‌دهد تا آنها را با واقعیت مواجه کنند و در نتیجه، رباتیک تکاملی نیز بازخورد و فرضیه‌های جدیدی را در مورد نظریه‌های توسعه انسان و حیوان ارائه می‌دهد. ER از جوامع ربات‌هایی استفاده می‌کند که در طول زمان تکامل می‌یابند، در حالی که DevRob به چگونه توسعه یافتن سازماندهی سیستم یک ربات واحد از طریق تجربه در طول زمان علاقه‌مند است. آیا می‌تواند انواع مهارت‌های جدید و دانش جدید نامشخص در زمان طراحی و در یک محیط ناشناخته و در حال تغییر را فرا گیرد؟ چگونه می‌توان ظرفیت‌های شناختی آن را بدون دخالت مهندس پس از "خروج از کارخانه " به‌طور مداوم توسعه یابد؟ | ## بخش 2: رباتیک تکاملی | آلن تورینگ، و همچنین تعدادی دیگر از پیشگامان سایبرنتیک، قبلاً این سؤالات و رویکرد کلی را در سال ۱۹۵۰ تدوین کردند، اما تنها از پایان قرن بیستم است که بررسی سیستماتیک و ازروی قاعده آنها شروع شده‌است. به دلیل اینکه که مفهوم ماشین‌های هوشمند تطبیقی برای رباتیک تکاملی در مرکز توجهات قرار دارد، با زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، رباتیک شناختی یا علوم اعصاب محاسباتی ارتباط دارد. با این حال، در حالی که ممکن است از برخی از تکنیک‌های توضیح داده شده در این زمینه‌ها مجدداً استفاده کند، از دیدگاه‌های بسیاری با آنها تفاوت دارد. این هوش مصنوعی به دلیل اینکه توانایی استدلال نمادین پیشرفته را نمی‌پذیرد با هوش مصنوعی کلاسیک تفاوت دارد و به جای مشکلات نمادین انتزاعی، بر مهارت‌های حسی-حرکتی و اجتماعی ترسیم یافته و قرار گرفته شده تمرکز می‌کند. نسبت به رباتیک شناختی به این دلیل که به فرآیندهایی که نسبت به خود قابلیت‌ها بر امکان شکل‌گیری قابلیت‌های شناختی را فراهم می آورد متمرکز است، متفاوت است. این علم با علوم اعصاب محاسباتی به دلیل اینکه بر مدل‌سازی عملکردی معماری‌های یکپارچه توسعه و یادگیری تمرکز دارد، تفاوت دارد. | ## بخش 3: رباتیک تکاملی | به‌طور کلی تر، روباتیک تکاملی به‌طور منحصر به فرد با سه ویژگی زیر مشخص می‌شود: معماری‌ها و مکانیسم‌های یادگیری مستقل از کار را مورد هدف قرار می‌دهد، یعنی ماشین/ربات باید بتواند وظایف جدیدی را که توسط مهندس ناشناخته است را بیاموزد. رباتیک تکاملی بر توسعه بدون پایان و یادگیری مادام العمر تأکید دارد، یعنی ظرفیت یک موجود زنده برای کسب مداوم مهارت‌های جدید. این نباید به عنوان ظرفیتی برای یادگیری «هر چیزی» یا حتی «همه چیز» برداشت شود، بلکه فقط مجموعه مهارت‌هایی که به دست می‌آیند را می‌توان حداقل در برخی (نه همه) جهات، بی‌نهایت گسترش داد. پیچیدگی دانش و مهارت‌های کسب شده باید به تدریج افزایش یابد (و این افزایش کنترل شده باشد). | ## جمع‌بندی | اولین دوره تحصیلات تکمیلی در DevRob در دانشگاه ایالتی آیووا توسط الکساندر استویچف در پاییز ۲۰۰۵ ارائه شد.