Robotul Învață să se Înțeleagă pe Sine Însuși Fără Asistență Umană

Inginerii de la Școala de Inginerie și Științe Aplicate a Universității Columbia au creat primul robot care poate învăța un model al întregului său corp de la zero, totul fără asistență umană.

Studiul a fost publicat în Science Robotics.

Învățarea Robotului

Cercetătorii au arătat cum robotul poate crea un model cinematic al său și utiliza un model de sine pentru a planifica mișcarea, a atinge obiective și a evita obstacole într-o gamă largă de situații. De asemenea, a putut recunoaște și compensa automat daunele aduse corpului său.

Un braț robotic a fost plasat în interiorul unui cerc de cinci camere video care transmiteau în direct, și robotul s-a uitat la el însuși prin camere în timp ce se mișca liber. S-a mișcat și a contorsionat pentru a învăța exact cum se mișcă corpul său în răspuns la diferite comenzi motorii, și după trei ore, a încetat finalmente. Rețeaua neurală profundă internă a robotului a terminat apoi de învățat relația dintre acțiunea motorie a robotului și volumul ocupat în mediul său.

Hod Lipson este profesor de inginerie mecanică și director al Laboratorului de Mașini Creative al Universității Columbia.

“Ne-am întrebat cu adevărat cum se imaginează robotul pe sine”, a spus Lipson. “Dar nu poți să bagi capul într-o rețea neurală, este o cutie neagră.”

Cercetătorii au lucrat la mai multe tehnici de vizualizare înainte ca imaginea de sine să apară treptat.

“A fost o felie de nor care tremura ușor care părea să înconjoare corpul tridimensional al robotului”, a continuat Lipson. “Pe măsură ce robotul se mișca, norul care tremura ușor îl urma încet.”

Modelul de sine al robotului a fost precis la aproximativ 1% din spațiul său de lucru.

https://www.youtube.com/watch?v=3jbBEMfZTSg

Apliții și Avansări Potențiale

Prin permiterea robotilor să-și creeze modele fără asistență umană, experții pot obține o gamă largă de avansări. În primul rând, economisește forță de muncă și permite robotului să-și monitorizeze uzura și uzura, detectând și compensând orice daună. Autorii spun că această capacitate va ajuta sistemele autonome să fie mai autonome. Un exemplu pe care îl oferă este acela al unui robot de fabrică, care ar putea utiliza această capacitate pentru a detecta că ceva nu se mișcă corect înainte de a solicita asistență.

Boyuan Chen este autorul principal al studiului. El a condus lucrarea și este acum profesor asistent la Universitatea Duke.

“Noi, oamenii, avem în mod evident o noțiune de sine”, a spus Chen. “Închide ochii și încearcă să-ți imaginezi cum corpul tău ar mișca dacă ai face o anumită acțiune, cum ar fi să întinzi brațele înainte sau să faci un pas înapoi. Undeva în creierul nostru avem o noțiune de sine, un model de sine care ne informează care este volumul imediat al spațiului nostru și cum se schimbă acest volum pe măsură ce ne mișcăm.”

Lipson a lucrat de-a lungul anilor pentru a găsi modalități noi de a oferi robotilor o formă de conștientizare de sine.

“Modelarea de sine este o formă primitivă de conștientizare de sine”, a explicat el. “Dacă un robot, animal sau om are un model de sine precis, poate funcționa mai bine în lume, poate lua decizii mai bune și are un avantaj evolutiv.”

Cercetătorii au recunoscut diversele limite și riscuri implicate în acordarea autonomiei mașinilor prin conștientizarea de sine, și Lipson se asigură să spună că tipul specific de conștientizare de sine din acest studiu este “trivial comparativ cu cel al oamenilor, dar trebuie să începem de undeva. Trebuie să mergem încet și cu atenție, astfel încât să putem culege beneficiile și să minimizăm riscurile.”