Инженер-робототехника · Разрабатывает машины, которые чувствуют, принимают решения и действуют в физическом мире, где сложной проблемой является не интеллект, а сам мир.
Робототехника занимает необычное место в разговоре об искусственном интеллекте: это одновременно одна из областей, в которых искусственный интеллект трансформируется быстрее всего, поскольку обученные модели восприятия и управления теперь делают то, что алгоритмы, закодированные вручную, никогда не выполнялись, и одна из областей, наиболее защищенных от полной автоматизации, потому что кому-то все еще приходится физически отлаживать машину, которая может прищемить палец или наткнуться на человека.
В разделах ниже мы отделяем то, что уже изменилось, от того, что до сих пор сопротивлялось автоматизации — рассуждения о том, какие конкретные задачи теперь могут выполнять модель или робот, а не о том, звучит ли «инженер-робототехник» как название должности, защищенной от искусственного интеллекта.
Восприятие, планирование движения и даже некоторые исследования механического проектирования все чаще генерируются или ускоряются с помощью инструментов искусственного интеллекта. Что противостоит автоматизации, так это физическая отладка на реальном оборудовании, оценка интеграции механических, электрических и программных уровней, которые ни одна модель не имеет полного представления, а также юридическая ответственность за машину, которая может кого-то травмировать.
Scored from the tasks, not the job title. Lower is safer.
Jobs AI cannot take →Когда робот ведет себя не так, как предсказывала его модель, кто-то должен физически проверять проводку, механизмы и расположение датчиков — навык, который ни одна современная система искусственного интеллекта не может выполнить без собственных рук.
Регулирующий орган, суд или потерпевшая сторона не могут возложить на модель ответственность, если физическая машина причиняет кому-то вред — человеческая подпись на проверке безопасности остается несущей.
Согласование механических, электрических, аппаратно-программных и программных ограничений, каждое из которых ограничивает другое, требует суждения о компромиссах, которые ни одна модель отдельной дисциплины полностью не отражает.
Изобретение действительно нового механизма для задачи, с которой не справился ни один существующий робот, по-прежнему зависит от творческого инженерного суждения, основанного на физической интуиции, а не на тренировочном наборе.
Роботы, развернутые за пределами контролируемых заводских ячеек, сталкиваются с пылью, препятствиями и крайними случаями, которые полностью не предвидит ни один набор данных, и кто-то должен быть в состоянии рассуждать о действительно новом сбое на месте.
Модели глубокого обучения все чаще решают задачи машинного зрения и объединения датчиков, которые раньше требовали кропотливого ручного проектирования функций.
Обученные и основанные на оптимизации планировщики теперь генерируют эффективные пути и автоматически обрабатывают четко заданные параметры — задача, которая раньше требовала тщательной ручной настройки.
Программное обеспечение может предлагать и ранжировать варианты конструкций или механизмов в соответствии с установленными ограничениями гораздо быстрее, чем инженер, выполняющий итерацию вручную, повторяя инструменты генеративного проектирования, уже распространенные в других инженерных областях.
Помощники по программированию с использованием искусственного интеллекта ускоряют разработку стандартных контуров управления, кода драйверов и шаблонов интеграции, хотя полученный код по-прежнему требует участия человека для тестирования его на оборудовании.
Обучение с подкреплением и имитацией все чаще заменяет настраиваемые вручную контуры управления манипулированием и передвижением, смещая инженерные усилия на обработку обучающих данных и оценку усвоенного поведения, а не на написание каждого правила.
Волна хорошо финансируемых стартапов делает ставку на ходьбу общего назначения, захватывая роботов-гуманоидов вместо другой руки, предназначенной для конкретных задач, меняя то, что инженеру-робототехнику просят спроектировать, в сторону более широких и менее предсказуемых возможностей.
Коллаборативным роботам без защитных ограждений требуются совместимые механизмы ограничения силы и новые стандарты восприятия, что переводит технику безопасности с проблемы периметра на задачу каждого движения.
Поскольку поведение роботов в большей степени определяется изученными моделями, а не написанным вручную кодом, часть работы смещается в сторону сбора, маркировки и оценки качества данных, на которых обучаются эти модели.
Тренирует правила манипулирования и передвижения, используя обучение с подкреплением или имитацией, а не ручное кодирование контроллеров. Эта специализация быстро растет по мере того, как усвоенное поведение выходит за рамки восприятия и переходит в контроль.
Проектирует, как робот сигнализирует о намерении и безопасно делит пространство с неподготовленными людьми, сочетая психологию, промышленный дизайн и технику управления, когда роботы покидают огороженные клетки.
Удаленно управляет большими развернутыми парками складских, доставочных или сельскохозяйственных роботов, разрешая исключения и крайние случаи, когда автоматизированные системы эскалируют ситуацию, а не программируют отдельные машины.
Сертифицирует роботов на соответствие стандартам безопасности, таким как ISO 10218 и ISO/TS 15066. Эта специализация быстро растет, поскольку роботы все чаще работают непосредственно рядом с людьми, а не за забором.
Спрос на инженеров-робототехников, скорее всего, останется высоким в течение следующего десятилетия, обусловленный не каким-либо прорывом в области искусственного интеллекта, а подлинной конвергенцией тенденций: автоматизация складов и логистики, перенос производства в США и Европе, старение рабочей силы в Японии, Южной Корее и Германии, а также большая спекулятивная ставка на гуманоидных роботов общего назначения со стороны как хорошо финансируемых стартапов, так и крупных технологических компаний.
Если честно, ИИ сжимает работу по восприятию и планированию, которая раньше занимала большую часть времени младшего инженера, не устраняя при этом физическую отладку и ответственность за безопасность в центре работы, а это означает, что работа смещается в сторону интеграции, оценки и качества обучающих данных, даже несмотря на то, что необработанная численность персонала на местах продолжает расти.
Использует данные клинических исследований, исследований и системы здравоохранения для получения надежных данных для более безопасного ухода, исследований и операционных решений.
AI-resistant 68 🔐Защищает системы, данные и людей, обнаруживая, предотвращая и реагируя на цифровые атаки.
AI-resistant 63 🌬️Проектирует, строит и совершенствует ветровые, солнечные, накопительные и сетевые системы, которые превращают возобновляемые ресурсы в надежную электроэнергию.
AI-resistant 72 🌿Руководит стратегией, измерениями и отчетностью, которые помогают организациям снизить экологический и социальный ущерб при выполнении деловых обязательств.
AI-resistant 66 🧬Помогает людям понять наследственные заболевания, выбор и результаты тестирования, сочетая геномную науку с недирективным, сострадательным консультированием.
AI-resistant 72 🔌Разрабатывает и производит транзисторы внутри каждого компьютера, телефона и оружия, используя настолько точные станки, что их могут эксплуатировать лишь несколько заводов на Земле.
AI-resistant 60Пишет, тестирует и поддерживает код, который управляет современной жизнью, и является одной из первых профессий, наблюдающих, как ИИ автоматизирует свою повседневную работу.
AI-resistant 35 🤖Разрабатывает и тестирует алгоритмы, лежащие в основе машинного интеллекта, в области, которая сейчас стремится автоматизировать растущую долю собственного исследовательского процесса.
AI-resistant 50 🛰️Проектирует, анализирует и сертифицирует летательные аппараты, ракеты и космические корабли, отрывающиеся от земли, работая с запасом безопасности, не оставляющим места для догадок.
AI-resistant 74 🌉Профессия, превращающая реки, скалы и гравитацию в мосты, дороги и чистую воду — тихая несущая сила цивилизации со времен Имхотепа.
AI-resistant 72 🔌Разрабатывает и производит транзисторы внутри каждого компьютера, телефона и оружия, используя настолько точные станки, что их могут эксплуатировать лишь несколько заводов на Земле.
AI-resistant 60 🔐Защищает системы, данные и людей, обнаруживая, предотвращая и реагируя на цифровые атаки.
AI-resistant 63 📦Создает системы, которые обучают, развертывают, контролируют и управляют моделями машинного обучения в производстве.
AI-resistant 54 🌬️Проектирует, строит и совершенствует ветровые, солнечные, накопительные и сетевые системы, которые превращают возобновляемые ресурсы в надежную электроэнергию.
AI-resistant 72