Šis robotas tikriausiai gali jus įveikti Jengoje, nes jis supranta pasaulį

MOKSLO ROBOTIKAS / VIRŠELIO VAIZDAS: JOHN HOPKINS UNIVERSITETAS, WILL KIRK / HOMEWOOD FOTOGRAFIJA Mokslo robotika / Viršelio vaizdas: John Hopkins University, WILL KIRK / HOMEWOOD PHOTOGRAPHY

Nepaisant stulbinančios dirbtinio intelekto pažangos, robotai vis dar yra siaubingai nusiteikę.

Tyrėjai ir įmonės vis dažniau kreipiasi į mašininį mokymąsi, kad būtų labiau prisitaikantys ir vikresni. Paprastai tai reiškia, kad robotui reikia pateikti vaizdo įrašą apie tai, kas yra priešais jį, ir paprašyti jo išsiaiškinti, kaip jis turėtų judėti, kad galėtų manipuliuoti tuo objektu. Pavyzdžiui, San Francisko ne pelno organizacijos OpenAI tyrėjai, išmokė roboto ranką manipuliuoti vaiko bloku šiuo būdu.

Tačiau žmonės, žinoma, naudojasi ne tik akimis, kad išmoktų elgtis su daiktais. Regėjimas derinamas su lytėjimo pojūčiu – anksti sužinome, kad nestabiliai išdėstyti objektai greičiausiai apvirs.

Būtent tai įkvėpė naują robotą, kurį sukūrė Nima Fazeli ir jo kolegos iš MIT, kuriam buvo suteiktas esminis tikrojo pasaulio fizikos supratimas ir tinkamas lytėjimo pojūtis.

Įvaldymas įrodė, koks vikrus jis yra Jenga , žaidimas, apimantis blokų išėmimą iš sunkiai surinkto bokšto, idealiu atveju, kad jis neapvirstų. Robotas taip pat parodė savotišką išradingumą, kuris yra labai svarbus žaidėjams: nuspręsdamas, kurį bloką jis gali pašalinti nenugriusdamas bokštui.

Tyrimas remiasi keletu pagrindinių idėjų, kurias sukūrė Joshas Tenenbaumas MIT Smegenų ir pažinimo mokslų katedroje ir jo žmogaus pažinimo tyrimai. Tai apima idėją, kad žmonės nuo ankstyvo amžiaus ugdo intuityvų fizikos supratimą ir kad tikimybė yra pagrindinis samprotavimų apie pasaulį pagrindas. Tai skiriasi nuo daugelio šiuolaikinių dirbtinio intelekto tyrimų, kurių tikslas – tiekti kuo daugiau duomenų į labai didelius arba gilius neuroninius tinklus.

Robotas, aprūpintas jėgos jutikliais ir kameromis, mokosi žaisti Jenga, baksnodamas ir stumdydamas kaladėles bei naudodamas vaizdinį ir lytėjimo grįžtamąjį ryšį treniruodamas fizinį pasaulio modelį.

Tada, susidūręs su nauju blokų bokštu, modelis naudojo tikimybę, kurį bloką jis turėtų bandyti išmušti iš bokšto toliau. Kaip tai buvo gerai, galite pamatyti aukščiau esančiame vaizdo įraše.

Mokslo robotika

Sujungęs regėjimą, lytėjimą ir šį realaus pasaulio fizikos modelį, robotas gali išmokti žaisti Jenga efektyviau, nei būtų įmanoma kitu atveju. Intuityvus fizikos modelis taip pat leidžia robotui greitai suprasti, kad blokas, kabantis virš krašto, greičiausiai nukris. Bandymų metu šis metodas pranoko įprastus mašininio mokymosi metodus. Tyrimas yra paskelbta šiandien žurnale Science Robotics .

Ši labiau žmogiška mokymosi technika galėtų padėti gamyklų ir sandėlių robotus padaryti daug pajėgesnius. Jei nepavyks, jie bent jau galėtų iššaukti jus linksmam vakarėlio žaidimui.

paslėpti