Šis robots iemācījās staigāt pilnībā pats

Robots, kas mācās staigāt pilnīgi autonomi. Google

10 minūšu laikā pēc piedzimšanas jaunbrūns spēj piecelties. Septiņu stundu laikā tas spēj staigāt. Starp šiem diviem pagrieziena punktiem tas iesaistās ļoti burvīgā, ļoti ārprātīgā ekstremitāšu vicināšanā, lai to visu noskaidrotu.

Tāda ir ar AI darbināmās robotikas ideja. Lai gan autonomie roboti, tāpat kā pašbraucošas automašīnas, jau ir pazīstams jēdziens, autonomi mācīšanās roboti joprojām ir tikai vēlme. Esošie pastiprināšanas-mācību algoritmi, kas ļauj robotiem apgūt kustības, izmantojot izmēģinājumus un kļūdas, joprojām lielā mērā ir atkarīgi no cilvēka iejaukšanās. Katru reizi, kad robots nokrīt vai iziet no savas apmācības vides, tam ir nepieciešams kāds, kas to paņem un novieto atpakaļ pareizajā pozīcijā.

Tagad a jauns pētījums Google pētnieki ir panākuši nozīmīgu progresu robotu virzienā, kas var iemācīties orientēties bez šīs palīdzības. Dažu stundu laikā, paļaujoties tikai uz pašreizējo vismodernāko algoritmu pielāgošanu, viņi veiksmīgi ieguva četrkājaino robotu, kas iemācījās staigāt uz priekšu un atpakaļ, kā arī griezties pa kreisi un pa labi, pilnīgi pats par sevi.

Darbs balstās uz iepriekšējie pētījumi notika pirms gada, kad grupa pirmo reizi izdomāja, kā likt robotam mācīties reālajā pasaulē. Pastiprināšanas mācības parasti tiek veiktas simulācijā: robota virtuālais dublētājs klīst ap virtuālo vides dublētāju, līdz algoritms ir pietiekami izturīgs, lai darbotos droši. Pēc tam tas tiek importēts fiziskajā robotā.

Šī metode ir noderīga, lai izvairītos no robota un tā apkārtnes bojājumiem tā izmēģinājuma un kļūdu procesa laikā, taču tai ir nepieciešama arī viegli modelējama vide. Grants dabiskā izkliede vai matrača atspere zem robota pēdas ir tik ilga, lai simulētu, ka tas pat nav tā vērts.

Šajā gadījumā pētnieki nolēma izvairīties no modelēšanas izaicinājumiem, no sākuma trenējoties reālajā pasaulē. Viņi izstrādāja efektīvāku algoritmu, kas varētu mācīties ar mazāku izmēģinājumu skaitu un tādējādi mazāk kļūdu, un divu stundu laikā pacēla robotu un sāka staigāt. Tā kā fiziskā vide nodrošināja dabiskas izmaiņas, robots spēja ātri pielāgoties arī citām samērā līdzīgām vidēm, piemēram, nogāzēm, pakāpieniem un līdzenam reljefam ar šķēršļiem.

Taču cilvēkam joprojām bija jāauklē robots un simtiem reižu manuāli jāiejaucas, saka Dzje Tans, papīra līdzautors, kurš vada robotikas pārvietošanās komandu Google Brain. Sākotnēji es par to nedomāju, viņš saka.

Tāpēc viņi sāka risināt šo jauno problēmu. Pirmkārt, viņi ierobežoja reljefu, ko robotam bija atļauts izpētīt, un lika tam trenēties vairākos manevros vienlaikus. Ja robots, mācoties iet uz priekšu, sasniegtu robežlodziņa malu, tas mainītu virzienu un tā vietā sāktu mācīties iet atpakaļ.

Otrkārt, pētnieki arī ierobežoja robota izmēģinājuma kustības, padarot to pietiekami piesardzīgu, lai samazinātu atkārtotas krišanas radītos bojājumus. Laikā, kad robots tik un tā neizbēgami nokrita, viņi pievienoja vēl vienu kodētu algoritmu, lai palīdzētu tam piecelties.

Izmantojot šos dažādos pielāgojumus, robots iemācījās autonomi staigāt pa vairākām dažādām virsmām, tostarp līdzenu zemi, atmiņas putu matraci un kājslauku ar plaisām. Darbs parāda nākotnes lietojumprogrammu potenciālu, kas var prasīt, lai roboti pārvietotos pa nelīdzenu un nezināmu reljefu bez cilvēka klātbūtnes.

Manuprāt, šis darbs ir diezgan aizraujošs, saka Čelsija Finna, Stenfordas docente, kura arī ir saistīta ar Google, bet nav iesaistīta pētniecībā. Personas noņemšana no procesa ir patiešām grūta. Ļaujot robotiem mācīties autonomāk, roboti ir tuvāk tam, lai viņi varētu mācīties reālajā pasaulē, kurā mēs dzīvojam, nevis laboratorijā.

Tomēr viņa brīdina, ka iestatīšana pašlaik balstās uz kustības uztveršanas sistēmu virs robota, lai noteiktu tā atrašanās vietu. Reālajā pasaulē tas nebūs iespējams.

Virzoties uz priekšu, pētnieki cer pielāgot savu algoritmu dažāda veida robotiem vai vairākiem robotiem, kas vienlaikus mācās vienā un tajā pašā vidē. Galu galā Tan uzskata, ka pārvietošanās pārrāvums būs galvenais, lai atbloķētu noderīgākus robotus.

Viņš saka, ka daudzas vietas ir paredzētas cilvēkiem, un mums visiem ir kājas. Ja robots nevar izmantot kājas, viņi nevar orientēties cilvēku pasaulē.

Lai vairāk šādu stāstu tiktu piegādāts tieši jūsu iesūtnē, reģistrējieties mūsu Webby nominētajam AI informatīvajam izdevumam The Algorithm. Tas ir par brīvu.

paslēpties