Šis robotas išmoko vaikščioti visiškai savarankiškai

Robotas, mokantis vaikščioti visiškai autonomiškai. Google

Per 10 minučių nuo gimimo jauniklis gali atsistoti. Per septynias valandas jis gali vaikščioti. Tarp šių dviejų etapų jis įsitraukia į labai žavingą, labai pašėlusį galūnių plakimą, kad viską išsiaiškintų.

Tai yra AI varomos robotikos idėja. Nors autonominiai robotai, kaip ir savarankiškai važiuojantys automobiliai, jau pažįstama sąvoka, autonomiškai mokymasis robotai vis dar yra tik siekiamybė. Esami sustiprinimo mokymosi algoritmai, leidžiantys robotams išmokti judesių bandymų ir klaidų būdu, vis dar labai priklauso nuo žmogaus įsikišimo. Kiekvieną kartą, kai robotas nukrenta arba išeina iš treniruočių aplinkos, jam reikia, kad kas nors jį paimtų ir grąžintų į reikiamą padėtį.

Dabar a naujas tyrimas „Google“ mokslininkai padarė didelę pažangą kurdami robotus, kurie gali išmokti naršyti be šios pagalbos. Per kelias valandas, pasikliaudami vien šiuolaikinių algoritmų patobulinimais, jie sėkmingai gavo keturkojį robotą, kuris išmoko vaikščioti pirmyn ir atgal bei suktis į kairę ir į dešinę visiškai savarankiškai.

Darbas remiasi ankstesni tyrimai atlikta prieš metus, kai grupė pirmą kartą sugalvojo, kaip priversti robotą mokytis realiame pasaulyje. Sustiprinimo mokymasis dažniausiai atliekamas modeliuojant: virtualus roboto dvilydis svyruoja aplink virtualų aplinkos dvilypį, kol algoritmas yra pakankamai tvirtas, kad veiktų saugiai. Tada jis importuojamas į fizinį robotą.

Šis metodas yra naudingas norint išvengti žalos robotui ir jo aplinkai bandymų ir klaidų proceso metu, tačiau taip pat reikalinga aplinka, kurią būtų lengva modeliuoti. Natūralus žvyro išsibarstymas ar čiužinio spyruoklė po roboto pėdomis užtrunka taip ilgai, kad būtų imituojama, kad net neverta.

Šiuo atveju mokslininkai nusprendė visiškai išvengti modeliavimo iššūkių, nuo pat pradžių treniruodamiesi realiame pasaulyje. Jie sukūrė efektyvesnį algoritmą, kuris galėtų mokytis su mažiau bandymų, taigi ir klaidų, ir per dvi valandas pakėlė robotą ir pradėjo vaikščioti. Kadangi fizinė aplinka suteikė natūralių pokyčių, robotas taip pat galėjo greitai prisitaikyti prie kitos pakankamai panašios aplinkos, pvz., nuokalnių, laiptelių ir plokščios reljefo su kliūtimis.

Tačiau žmogus vis tiek turėjo prižiūrėti robotą ir rankiniu būdu įsikišti šimtus kartų, sako Jie Tanas, popierinis bendraautoris, vadovaujantis „Google Brain“ robotų judėjimo komandai. Iš pradžių apie tai negalvojau, sako jis.

Taigi jie pradėjo spręsti šią naują problemą. Pirma, jie apribojo reljefą, kurį robotui buvo leista tyrinėti, ir vienu metu mokėsi atlikti kelis manevrus. Jei robotas, mokydamasis eiti į priekį, pasiektų ribojamojo langelio kraštą, jis pakeistų kryptį ir pradėtų mokytis vaikščioti atgal.

Antra, mokslininkai taip pat apribojo roboto bandomuosius judesius, todėl jis buvo pakankamai atsargus, kad sumažintų žalą dėl pakartotinio kritimo. Tais laikais, kai robotas vis tiek neišvengiamai nukrito, jie pridėjo kitą sunkiai užkoduotą algoritmą, kad padėtų jam atsistoti.

Atlikdamas šiuos įvairius patobulinimus, robotas išmoko savarankiškai vaikščioti keliais skirtingais paviršiais, įskaitant plokščią žemę, čiužinį iš atminties putplasčio ir durų kilimėlį su įtrūkimais. Darbas parodo būsimų programų, kuriose gali prireikti robotų naršyti nelygioje ir nežinomoje vietovėje be žmogaus, potencialą.

Manau, kad šis darbas yra gana įdomus, sako Chelsea Finn, Stanfordo docentė, kuri taip pat yra susijusi su Google, bet nedalyvauja tyrime. Pašalinti asmenį iš proceso tikrai sunku. Leisdami robotams mokytis savarankiškiau, jie yra arčiau, kad galėtų mokytis realiame pasaulyje, kuriame gyvename, o ne laboratorijoje.

Tačiau ji perspėja, kad šiuo metu sąranka remiasi judesio fiksavimo sistema virš roboto, kad būtų nustatyta jo vieta. Realiame pasaulyje tai nebus įmanoma.

Žvelgiant į priekį, mokslininkai tikisi pritaikyti savo algoritmą skirtingų tipų robotams arba keliems robotams, besimokantiems tuo pačiu metu toje pačioje aplinkoje. Galiausiai, Tanas mano, kad judėjimo sutrikimas bus raktas į naudingesnių robotų atrakinimą.

Daugybė vietų yra pastatyta žmonėms, ir mes visi turime kojas, sako jis. Jei robotas negali naudotis kojomis, jis negali naršyti žmonių pasaulyje.

Jei norite, kad daugiau tokių istorijų būtų pristatyta tiesiai į jūsų pašto dėžutę, užsiprenumeruokite Webby nominuotą AI informacinį biuletenį The Algorithm. Tai nemokama.

paslėpti