Dlaczego maszyny zachowują się czasem dziwnie, a nawet… głupio? 🧐 Cześć! Tu Adrian Stelmach. Zapraszam Cię do nowego odcinka videopodcastu Digitalizuj.pl, w którym biorę pod lupę logikę działania maszyn, sposób, w jaki systemy sterujące podejmują decyzje oraz dlaczego automatyzacja nie oznacza, że maszyny będą zachowywać się racjonalnie z naszej – ludzkiej – perspektywy. To odcinek, który przyda się każdemu, kto korzysta z robotów mobilnych, maszyn produkcyjnych, urządzeń smart home, albo po prostu zastanawia się, jak działa algorytm sterowania i czym różni się od sztucznej inteligencji w przemyśle.🎬 Agenda odcinka:00:00 – Wstęp01:44 – Jak działają maszyny?03:12 – Dlaczego maszyny czasem dziwnie się zachowują?06:04 – Po co maszyną sensory?08:04 – O czym pamiętać w nieprzewidzianych sytuacjach?09:33 – Podsumowanie odcinka i zaproszenie do subskrypcjiJak myśli maszyna?Większość maszyn, które spotykamy w życiu codziennym – od odkurzaczy automatycznych, przez roboty przemysłowe, aż po zautomatyzowane linie produkcyjne – działa według zaprogramowanego algorytmu. To znaczy, że nie podejmują decyzji samodzielnie, tylko realizują zaplanowane wcześniej sekwencje. Mamy tu do czynienia z takimi krokami jak: autodiagnostyka, odczyt danych z sensorów (np. kamery, czujniki temperatury, światła, dźwięku), wybór odpowiedniego scenariusza działania i wykonanie czynności. Wszystko dzieje się w pętli i wszystko działa… do czasu aż pojawi się sytuacja nieprzewidziana.I właśnie tu zaczynają się „dziwne” zachowania. Bo maszyna nie wie, że np. coś zostało przemeblowane. Nie rozumie kontekstu, nie analizuje, dlaczego coś się wydarzyło. Ona widzi tylko swoje czujniki i reaguje na podstawie dostępnych danych. A jeśli dane są niepełne, zakłócone albo sprzeczne z logiką programu – uruchamia program domyślny, czyli np. wraca do pozycji bazowej, wyłącza się, zatrzymuje działanie.Sztuczna inteligencja – a jednak też ograniczona.AI? Tak, ale nawet sztuczna inteligencja w automatyce nie oznacza „myślenia” w ludzkim sensie. To system, który analizuje dane, uczy się wzorców i wybiera spośród dostępnych scenariuszy. Ale ona też nie zna kontekstu. Nie wie, że za danymi kryje się np. pożar, chaos produkcyjny albo to, że ktoś przesunął stół. Wie tylko, że wartości temperatury nagle przekroczyły granicę i trzeba podjąć „bezpieczną” decyzję.

Przykłady z życia (i z produkcji)W tym odcinku opowiadam o kilku konkretnych sytuacjach:• Dlaczego strona internetowa wyświetla błąd 404 – i co to mówi o logice maszyn?• Jak robot odkurzający reaguje na niespodziewaną przeszkodę?• Dlaczego aplikacja w telefonie może się niespodziewanie wyłączyć?• Co się dzieje, gdy maszyna produkcyjna nie rozpoznaje warunków działania?Każdy z tych przykładów pokazuje, że systemy automatyki przemysłowej, urządzenia smart home, systemy przemysłowe czy nawet oprogramowanie ERP – wszystkie one działają w granicach tego, co zostało przewidziane przez człowieka.Nie, nie krytykuję technologii. Ale staram się patrzeć realistycznie. W pracy w explitia często widzę, jak klienci oczekują, że maszyna “zrozumie” proces tak jak człowiek. A to po prostu niemożliwe – bez dobrze zaprojektowanych algorytmów, sensownego zarządzania danymi, integracji z systemami IT i ciągłego monitorowania efektywności działania.Dziękuję, że tu jesteś. Jeśli ciekawi Cię świat technologii, digitalizacji przemysłu, automatyzacji, inteligentnych maszyn, systemów sterowania, czujników IIoT, sztucznej inteligencji w produkcji i tego, jak naprawdę działają te wszystkie cuda nowoczesnej inżynierii – subskrybuj kanał Digitalizuj.pl, zostaw komentarz i podziel się tym nagraniem z innymi.Do usłyszenia za tydzień!Adrian Stelmach#leanmanufacturing #industry40 #artificialintelligence #llm #chatgpt#digitalizujpl #sztucznainteligencja #automatyzacja #przemysł40 #transformacjacyfrowa #technologia #iot #robotyka #smartfactory #digitalfactory #produkcja #leanmanufacturing #leanmanagement #adrianstelmach