Дослідники дали роботам можливість думати наперед
Думаючи вперед
У людей є здатність думати про свої дії, перш ніж вони надійдуть. Наприклад, якщо людина ось-ось виб'є м'яч, вони можуть задатися питанням, куди піде м'яч, і, наскільки ймовірно, їм доведеться перебратися в нове місце кулі. Роботи (особливо ті, які не оснащені сучасним штучним інтелектом), як правило, не здатні це зробити, оскільки вони часто запрограмовані на виконання простих завдань.
Команда дослідників з Каліфорнійського університету в Берклі визначила, що роботи можуть бути здатні до такого сприйняття. Щоб довести це, вони розробили нову технологію роботизованого навчання, яка дозволяє роботам думати заздалегідь, щоб «з'ясувати, як маніпулювати об'єктами, з якими вони ніколи не стикалися раніше».
Команда взяла на себе виклик цієї технології «візуальної передбачення» - але ні, вона не дає роботам можливість прогнозувати майбутнє. Принаймні, поки що.
Дослідники з Берклі застосували цю технологію до робота під назвою Vestri, дозволяючи йому робити прогнози про те, як його камери будуть бачити кілька секунд в майбутньому. Оснащений новим передбаченням, Вестрі продемонстрував здатність переміщати маленькі предмети навколо столу, не торкаючись або не стукає по сусіднім перешкодам. Однак найбільш вражаюча частина полягала в тому, що технологія дозволяла роботу виконувати невелику завдання без участі людини, спостереження або попереднього знання фізики.
«Точно так само, як ми можемо уявити, як наші дії будуть переміщати об'єкти в нашому середовищі, цей метод може дозволити роботу візуалізувати, як різні поведінки будуть впливати на навколишній світ», - пояснив Сергій Левін, доцент в Берклі Кафедра електротехніки та комп'ютерних наук - лабораторія розвитку технології. «Це може дозволити інтелектуальне планування гнучких навичок в складних ситуаціях реального світу».
Покращене навчання
Візуальна далекоглядність заснована на «сверточное рекуррентном прогнозі відео» або динамічної нейронної адвекции (ДНК). Згідно команді, моделі, засновані на ДНК, можуть передбачити, як пікселі зображення будуть переміщатися з одного кадру в інший залежно від того, що робить робот. Як пояснив «Докторант» в лабораторії Левіна і винахідник оригінальної моделі ДНК Челсі Фінн, роботи на кшталт Vestri тепер можуть «самостійно оволодіти навичками маніпуляції візуальними об'єктами».
Фредерік Еберт, аспірант лабораторії Левіна, який працював над проектом, порівнював свою роботу з роботами з тим, як люди вчаться взаємодіяти з об'єктами в своєму середовищі:
«Люди вивчають навички маніпулювання об'єктами без будь-якого вчителя через мільйони взаємодій з цілим рядом об'єктів протягом їх життя», - сказав Еберт. «Ми показали, що можна побудувати роботизовану систему, яка також використовує велику кількість автономно зібраних даних, щоб вивчати широко застосовуються навички маніпуляції, зокрема, навички штовхання предметів».
Левін зазначає, що можливості Vestri як і раніше дещо обмежені, хоча для поліпшення візуальної передбачення робиться додаткова робота. Одного разу ця технологія може бути використана, щоб допомогти самохідних машин в дорозі, краще оснастити їх для обробки нових ситуацій і незнайомих об'єктів.
Технологія потребує різних удосконалень, перш ніж це буде можливо, хоча, наприклад, більш вишукане відео-пророцтво і методи для збору більш конкретних відеоданих. Слідуючи цим досягненням, роботи можуть виконувати більш складні завдання, такі як підйом і розміщення предметів або поводження з м'якими і легкими деформуючими предметами, такими як тканину або мотузка. Можливо, одного разу вам навіть не знадобиться згортати власну пральню - ваш помічник робота міг би зробити це за вас.
Література: EurekAlert!, UC Berkeley
