The Role of Artificial Intelligence in Shaping Robotics Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Applying Artificial Intelligence in Robotics is a revolutionary move in industries, education, and the health sector. In this paper, we critically survey recent work in the literature to analyse the ways AI is influencing robotics innovation, emphasizing both its potential and its limitations. The results show that AI-enabled robotics improves efficiency and flexibility in industrial applications, enabling predictive maintenance, smart manufacturing, and operational resilience. In education, interactive and voice-activated robots promote student engagement, problem-based learning, and progressive pedagogy, but uneven access may reinforce digital divides. In medicine, AI-based surgery and diagnostics robots enable greater precision, fewer mistakes, and better patient outcomes, but raise unanswered ethical questions regarding accountability, autonomy, and patient–doctor trust. In addition to applications in industry, mandates from society, ethics, and regulation are also recognized as barriers to unfettered use. Problems of data privacy, transparency, and fairness remain, while high adaptation costs and immature regulatory frameworks limit the spread. The findings suggest that AI in robotics is both a technical disruptor and a social transformer, offering a wealth of opportunities while requiring robust ethical governance. The paper concludes by suggesting that drawing on the expertise of multiple disciplines – stemming from the work of engineers, ethicists, and policymakers- and engaging key stakeholders, AAI-powered robotics will continue to evolve for the better. More work is needed on governance models, inclusiveness, and long-range societal consideration to strike a balance between innovation and responsibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,048 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».