Робот Xpero способен самообучаться

Работать по заранее заданной программе роботы умеют уже давно. Однако гораздо интереснее наблюдать за роботами, которые способны обучаться самостоятельно, делать выводы из собственного опыта и использовать приобретенные знания и навыки на практике в будущем. Это – один из первых шагов навстречу к созданию искусственного интеллекта, способного самостоятельно совершенствоваться на основе приобретенного опыта.

02 Xpero 2Известно ведь, что понимание форм и размеров предметов приходит к малышам на первых годах жизни. Дети обучаются тому, какие существуют формы, и как предметы разных типов взаимодействуют друг с другом: способны ли они располагаться друг на друге стабильно, или будут падать, можно ли их передвинуть или как-то иначе воздействовать на них извне. А вот с роботами в этом плане дело обстоит несколько сложнее, ведь изначально у них нет способности обучаться и делать выводы из результатов своих действий. И вот пришло время ученым поработать и с этим вопросом.

Исследователь Бйорн Каль (Björn Kahl) из Университета Бонн-Рейн-Зиг (Bonn-Rhein-Sieg University) участвует в проекте Xpero, который изучает возможности роботов-гуманоидов к самообучению. Цель проекта заключается в разработке когнитивной системы, которая позволит роботу изучать окружающий мир и учиться на базе личного опыта взаимодействия с объектами. Человекоподобный механизм, оснащенный программой Xpero, должен уметь логически тестировать гипотезы, проверять их на практике и исключать неверные модели поведения.

В первом исследовании в рамках проекта Xpero робот с заранее установленной программой базовых знаний о форме объектов (и способностью отличать шар от куба, например) должен манипулировать этими объектами. Данные о предметах, получаемые от встроенных сенсоров, тестируются машиной, и если результаты тестов негативные, такая модель поведения должна быть исключена, а выбор сделан в пользу положительных результатов. Отличный пример этому – размещение одних вещей на других, построение башенок, как называют этот процесс дети. В частности, в случае данного опыта робот должен изучить три типа объектов: большой и маленький кубы и мяч, и расположить их так, чтобы башенка получилась устойчивая и не упала. Так, робот путем проб и ошибок делает вывод, что конструкция с кубом или мячом на кубе – устойчивая, в то время как куб не может стоять на мяче. Такой вывод «запоминается» программой, и попыток построить пирамиду такого неустойчивого типа робот больше предпринимать не должен. То есть, количество моделей поведения сокращается до нескольких правильных – прежних ошибок с неустойчивыми башнями робот с программой Xpero не повторит.

В эксперименте с перемещением предметов в пространстве робот в рамках опыта Xpero знакомится с концепцией перемещаемости и делает вывод, что при воздействии на объекты они могут либо менять свое местоположение, либо останутся неподвижными, даже если их толкать.

В целом, наблюдать за тем, как машина делает логические выводы из своих собственных действий, очень интересно. Однако цель эксперимента заключалась не в развлечении, а в том, чтобы понять, как работает процесс обучения машины. Теперь исследователи планируют очередной проект: они собираются наблюдать за одним или парой роботов на протяжении примерно месяца и изучать то, как они развиваются, и какой опыт способны приобрести.

А созданные по технологии Xpero роботы могут стать машинами совершенно нового поколения, которые будут не просто выполнять заданную алгоритмом работу, но еще и адаптировать свои действия в зависимости от разных сценариев и результатов собственной работы (то есть смогут учиться на своем личном опыте).

При копировании материала ссылка на сайт robotor.ru обязательна.