Nová práce argumentuje, že roboti potřebují rozumět lidským motivům

Nový článek od National Centre for Nuclear Robotics, umístěného na University of Birmingham, argumentuje, že roboti potřebují rozumět motivům stejně jako lidé. Pokud chceme, aby lidé a roboti pracovali společně účinně a bezpečně, roboti nemohou pouze vykonávat úkoly bez znalosti důvodu, proč je dělají.

Vedoucím autorem článku je Dr. Valerio Ortenzi z University of Birmingham. Říká, že to je nutné, protože ekonomika se stává stále více automatizovanou, propojenou a digitalizovanou. Je to také důležité, protože bude dramatický nárůst interakcí mezi lidmi a roboty v továrnách i domech.

Článek byl publikován v Nature Machine Intelligence. Zaměřuje se částečně na roboty, které používají objekty a “Grasping”, akci, která je snadno dokončena v přírodě, ale je náročná pro roboty.

Naši současní tovární roboti slepě berou objekty, se kterými jsou již familiarizováni. Tyto objekty jsou také v předem určených místech v určených časech. Pokud by stroj měl vzít objekt, se kterým není familiarizován, a v náhodném místě, potřeboval by multiple, komplexní technologie pracující společně. Některé z těchto technologií jsou systémy vidění a pokročilý AI. Některé dokonce vyžadují senzory umístěné v gripperu, aby robot nezmačkal objekt.

Výzkumníci z National Centre for Nuclear Robotics říkají, že i s všemi těmito technologiemi stroj stále neví důvody, proč bere objekt. Z tohoto důvodu, co jsme dříve považovali za úspěšné akce vykonávané roboty, mohou být ve skutečnosti skutečné selhání.

Článek v Nature Machine Intelligence používá příklad robota, který doručuje objekt zákazníkovi po jeho vyzvednutí. Robot vezme objekt úspěšně bez jeho zmačknutí. Problém nastává, když robot zakryje důležitý čárový kód. To znamená, že objekt nemůže být stopován a není žádné potvrzení o úspěšné dodávce objektu. To komplikuje věci a vede k selhání dodávky, protože robot neví určité důsledky nesprávného vyzvednutí objektu.

Dr. Ortenzi a spoluautoři článku mluvili o dalších příkladech.

“Představte si, že požádáte robota, aby vám předal šroubovák v dílně. Na základě současných konvencí je nejlepší způsob, jak robot může vzít nástroj, držet se za rukojeť. Bohužel to může znamenat, že velmi silný stroj poté tlačí potenciálně smrtelnou čepel směrem k vám, rychlostí. Místo toho robot potřebuje vědět, jaký je konečný cíl, tj. předat šroubovák bezpečně svému lidskému kolegovi, aby mohl přehodnotit své akce.”

“Jiný scénář předpokládá, že robot předává sklenici vody residentovi v pečovatelském domě. Musí zajistit, aby nespadl sklenici, ale také aby voda nepřesáhla příjemce během aktu předávání, nebo aby sklenice byla představena tak, aby ji osoba mohla vzít.”

“Co je zřejmé lidem, musí být naprogramováno do stroje a to vyžaduje hluboce odlišný přístup. Tradiční metriky používané výzkumníky v posledních dvaceti letech pro hodnocení robotické manipulace nejsou dostatečné. V nejpraktičtějším smyslu roboti potřebují novou filozofii, aby získali úchop.”

Profesor Rustman Stolkin, ředitel National Centre for Nuclear Robotics, mluvil o roli organizace při vývoji této technologie.

“National Centre for Nuclear Robotics je jedinečný v tom, že pracuje na praktických problémech s průmyslem, zatímco současně generuje nejvyšší kvalitu špičkového akademického výzkumu – jak je demonstrováno touto průlomovou prací.”

Nový výzkum byl proveden ve spolupráci s Centre of Excellence for Robotic Vision na Queensland University of Technology, Austrálie, Scuola Superiore Sant’Anna, Itálie, Německým kosmickým centrem (DLR), Německo, a University of Pisa, Itálie.