🤖 آیا تمام تکنیک‌های هوش مصنوعی در ربات‌های انسان‌نما استفاده می‌شوند؟

✅ پاسخ کوتاه: بله! اما بسته به نوع وظایف ربات، میزان و نوع استفاده از شبکه‌های عصبی متفاوت است. بیشتر ربات‌های انسان‌نما از ترکیبی از تکنیک‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند، ولی نه لزوماً همه را به طور کامل.


---

🎯 کاربرد تکنیک‌ها در ماژول‌های مختلف ربات:

🔹 بینایی و درک محیط – CNN مثال: Tesla Bot، Walker S2
📌 کاربرد: تشخیص چهره، اشیا، موانع و مسیریابی.

🔹 درک زبان طبیعی – Transformer مثال: Figure 01، Walker S2
📌 کاربرد: پاسخ به دستورات صوتی، مکالمه و تعامل کلامی.

🔹 یادگیری حرکتی و تعادل – Reinforcement Learning (RL) مثال: Atlas (Boston Dynamics)، Optimus
📌 کاربرد: حفظ تعادل، راه‌رفتن، بلند کردن اشیا.

🔹 پردازش توالی‌ها – LSTM / RNN / Temporal Transformers
📌 کاربرد: دنبال‌کردن حرکات یا صداهای پیوسته (با کاربرد محدود در حال حاضر).


---

🧠 ربات‌های انسان‌نما معمولاً از معماری چندماژوله بهره می‌برند:

1. ماژول بینایی (CNN)


2. ماژول زبان و تعامل (LLM/Transformer)


3. ماژول تصمیم‌گیری مرکزی


4. ماژول حرکتی (RL)

---

📌 نتیجه‌گیری:
در ربات‌های انسان‌نمای پیشرفته، مثل Figure 01 یا Optimus، از ترکیبی از تمام این تکنیک‌ها استفاده می‌شود تا ربات توانایی دیدن، شنیدن، فهمیدن، تصمیم‌گیری و حرکت داشته باشد.


#رباتیک #هوش_مصنوعی #DeepLearning #RobotAI
🆔 @rss_ai_ir