Роботы учатся «работать над ошибками»
Что у роботов получается совершенно феерическим, так это ошибки. Роботы дают сбои при выполнении даже простейших задач. Но проблема, конечно же, не в самих роботах, а в том, какие именно задачи люди считают «простейшими»: на самом деле они оказываются не так уж и просты. Чаще всего мы избегаем неудач благодаря способности представить и предсказать последствия наших действий. Если дать роботам аналогичные возможности, считают молодые исследователи из Массачусетского технологического института, то можно сократить количество ошибок, сообщает IEEE Spectrum.
Студенты факультета вычислительной техники в Массачусетском технологическом институте, изучающие искусственный интеллект, в своей лаборатории «обучают» робота PR2 тому, что мы, люди, могли бы назвать «здравым смыслом». Перемещая с места на место объект, робот может самостоятельно подключить к алгоритму свою вторую руку, чтобы справиться с более сложной задачей.
Чтобы выполнить работу правильно, робот должен просчитать все ситуации, в которых возможен сбой. Роботу необходимо найти максимум решений, используя детали собственной конструкции и то, что его окружает, и свести вероятность провала до минимума. Робот не ищет один-единственный безошибочный вариант – он думает о возможных провалах и пытается использовать свои детали или элементы окружающей среды для сокращения количества вероятных ошибок (failure opportunities – «failtunities»). Так же поступают люди: чтобы решить наши задачи, мы «подкрепляем» одну вещь другой, или же «стравливаем» их.
Это очень важное дело. Роботы должны научиться нормально функционировать в наших домах. Они должны быть надежными, а также легко адаптироваться к новым объектам и ситуациям. Мы не можем позволить роботу обращаться с китайским фарфором методом проб и ошибок. Мы также должны быть уверены, что у робота получится загрузить посудомоечную машину с первого раза. Единственный способ добиться такого результата – научить робота четко «понимать», что провал нежелателен.
Исследователи готовы представить свои результаты на ICRA (Международной конференции по роботам и автоматике) в Германии в мае этого года.
Анжелика Соколова nauka21vek.ru