Šis robots, iespējams, var jūs pārspēt Jengā, pateicoties tā izpratnei par pasauli

ZINĀTNES ROBOTIKAS / VĀKA ATTĒLS: DŽONA HOPKINSA UNIVERSITĀTE, VILLS KIRKS / MĀJAS KOKSAS FOTOGRĀFIJA Zinātnes robotika / Vāka attēls: Džona Hopkinsa universitāte, WILL KIRK / HOMEWOOD PHOTOGRAPHY

Neraugoties uz žilbinošajiem mākslīgā intelekta sasniegumiem, roboti joprojām ir šausmīgi saspringti.

Pētnieki un uzņēmumi arvien biežāk pievēršas mašīnmācībai, lai padarītu tos adaptīvākus un veiklākus. Parasti tas nozīmē, ka robotam ir jāievada video par to, kas atrodas tā priekšā, un jālūdz tam izdomāt, kā tam vajadzētu pārvietoties, lai manipulētu ar šo objektu. Piemēram, Sanfrancisko bezpeļņas organizācijas OpenAI pētnieki, iemācīja robotu roku manipulēt ar bērna bloku pa šo ceļu.

Bet cilvēki, protams, izmanto ne tikai acis, lai uzzinātu, kā rīkoties ar priekšmetiem. Redze tiek apvienota ar taustes sajūtu, un mēs jau agri uzzinām, ka nestabili novietoti objekti, iespējams, apgāzīsies.

Tas ir tas, kas iedvesmoja jaunu robotu, ko izstrādāja Nima Fazeli un viņa kolēģi no MIT un kam ir dota fundamentāla izpratne par reālās pasaules fiziku un lietojamu taustes sajūtu.

Tas pierādīja, cik veikls tas ir, apgūstot Jenga , spēle, kas ietver bloku noņemšanu no nestabili salikta torņa, ideālā gadījumā neizraisot tā apgāšanos. Robots arī demonstrēja sava veida atjautību, kas ir ļoti svarīga spēlētājiem: spriest, kuru bloku tas var noņemt, neliekot tornim nokrist.

Pētījums balstās uz vairākām galvenajām idejām, ko izstrādāja Džošs Tenenbaums MIT Smadzeņu un kognitīvo zinātņu nodaļā un viņa pētījumiem par cilvēka izziņu. Tas ietver ideju, ka cilvēki jau no agras bērnības attīsta intuitīvu izpratni par fiziku un ka varbūtība ir galvenais, lai spriestu par pasauli. Tas atšķiras no daudziem mūsdienu mākslīgā intelekta pētījumiem, kas ir saistīti ar pēc iespējas vairāk datu ievadīšanu ļoti lieliem vai dziļiem neironu tīkliem.

Robots, kas aprīkots ar spēka sensoriem, kā arī kamerām, mācās spēlēt Jenga, bakstot un bakstot blokus un izmantojot vizuālo un taustes atgriezenisko saiti, lai apmācītu pasaules fizikas modeli.

Pēc tam, saskaroties ar jaunu bloku torni, tas izmantoja modeli, lai varbūtēji secinātu, kurš bloks tam jāmēģina izbāzt no torņa nākamajam. To, cik labi tas bija, var redzēt augstāk esošajā video.

Zinātnes robotika

Apvienojot redzi, pieskārienu un šo reālās pasaules fizikas modeli, robots var iemācīties spēlēt Jenga efektīvāk, nekā tas būtu iespējams citādi. Intuitīvais fizikas modelis arī ļauj robotam ātri saprast, ka bloks, kas karājās pāri malai, visticamāk, nokritīs. Testēšanā pieeja pārspēja parastās mašīnmācīšanās metodes. Pētījums ir publicēts šodien žurnālā Science Robotics .

Šī cilvēciskākā mācīšanās tehnika varētu palīdzēt padarīt rūpnīcu un noliktavu robotus daudz spējīgākus. Ja tas neizdodas, viņi vismaz varētu jūs izaicināt uz jautru ballīšu spēli.

paslēpties