211service.com
Wikipedia robotiem
Cilvēki ir ieguvuši lielu vērtību, organizējot visas savas zināšanas un padarot tās plaši pieejamas — mācību grāmatās, bibliotēkās, Vikipēdijā un YouTube, lai minētu dažus piemērus. Šie zināšanu krājumi ir vērtīgi ne tikai grandioziem zinātniskiem pasākumiem, bet arī ikdienas cilvēka dzīves mazajām lietām: jūs varat viegli atrast tūkstošiem YouTube videoklipu, kas iemācīs pagatavot omleti.
Ašūts Saksena
Mēs tagad dzīvojam pasaulē, kurā roboti palīdz cilvēkiem viņu ikdienas dzīvē, un, tāpat kā cilvēkiem, arī robotiem ir jāapgūst jaunas prasmes, lai veiksmīgi veiktu savu darbu. Un mums nevajadzētu gaidīt, ka robots mācīsies pats no nulles, tāpat kā mēs to varētu sagaidīt no cilvēka — iedomājieties, ka bērns aug bez piekļuves mācību grāmatām, bibliotēkām vai internetam.
Tomēr organizētās zināšanu kolekcijas, kas darbojas cilvēkiem, nav tik lieliskas robotiem. Robots nesaņemtu daudz noderīgas informācijas, ja meklētājprogrammā jautātu, kā no virtuves atnest saldu tēju. Robotiem ir nepieciešams kaut kas cits — piekļuve smalkākām detaļām plānošanai, kontrolei un dabiskās valodas izpratnei. Kad robotam tiek lūgts atnest saldu tēju, robotam būtu nepieciešamas zināšanas par valodas simbolu (tēja) interpretāciju fizisko vienību izteiksmē (konkrēts trauks ar saldo tēju), telpiskām zināšanām, ka saldā tēja var būt vai nu uz galda, vai ledusskapī, un zināšanas, lai secinātu, kā satvert un manipulēt ar priekšmetiem. Demonstrāciju ir iespējams manuāli skriptēt vienai konkrētai situācijai, taču tā veikšana dažādos uzdevumos un dažādās vidēs joprojām ir atklāta problēma.
2014. gadā es uzsāku projektu ar nosaukumu RoboBrain Kornela universitātē kopā ar doktorantiem Ešu Džeinu un Ozanu Seneru. Tagad mums ir līdzstrādnieki Stenfordā un Braunā. Tas, pie kā mēs strādājam, ir informācijas apmaiņas veids, kas ļauj robotiem apkopot jebkuram uzdevumam nepieciešamās zināšanas (skatiet sadaļu Roboti, kas māca viens otru). Ja viens robots mācās, tad zināšanas tiek izplatītas visiem robotiem. RoboBrain to panāk, apkopojot zināšanas no dažādiem avotiem. Sistēma saglabā dažāda veida informāciju, tostarp simbolus, dabisko valodu, vizuālās vai formas pazīmes, taustes īpašības un kustības.
Šī pieeja ir milzīga domāšanas maiņa. Vēsturiski pētniecības grupas, kas strādā ar robotiem, ir apmācījušas savus robotus izolēti. Jā, mēs bieži dalāmies idejās, izmantojot publikācijas un programmatūru, ko var izmantot cita pētniecības grupa, taču tas, ko varētu iemācīties viens robots, nav bijis pieejams cita pētnieka robotam. Lai palielinātu problēmu, pētnieku grupas ir strādājušas pie dažādām problēmām — viena, iespējams, koncentrējās uz datorredzes problēmu, kas saistīta ar krūzes identificēšanu, bet cita strādāja pie valodas problēmas, kas ir krūze, bet trešā risināja jautājumus par to, kā saprast kauss.
Tāda veida pieeja mums ir jāpārvar. Krūze ir viens priekšmets, nevis trīs. Un robotam, tāpat kā cilvēkam, ir jāspēj vienuviet atrast visas nepieciešamās zināšanas.
Ashutosh Saxena ir RoboBrain projekta direktors un startup Brain of Things dibinātājs un izpilddirektors .