Метод учења омогућава роботима да уче посматрајући људе

Нова метода учења коју су развили истраживачи са Универзитета Царнегие Меллон (ЦМУ) омогућава роботима да директно уче из видео записа о интеракцији људи и генерализују информације на нове задатке, што им помаже да науче како да обављају кућне послове. Метод учења се зове ВХИРЛ, што је скраћеница за учење робота који имитира људе у дивљини, и помаже роботу да посматра задатке и прикупи видео податке да би на крају научио како да заврши сам посао. 

Истраживање је представљено на конференцији Роботика: Наука и системи у Њујорку. 

Имитација као начин учења

Схикхар Бахл је др. студент Института за роботику (РИ) на Школи рачунарских наука Универзитета Карнеги Мелон. 

„Имитација је одличан начин за учење“, рекао је Бахл. „То што роботи заправо уче од директног посматрања људи остаје нерешен проблем на терену, али овај рад чини значајан корак у омогућавању те способности.

Бахл је радио заједно са Деепаком Патхаком и Абхинав Гуптом, који су такође чланови факултета у РИ. Тим је додао камеру и свој софтвер готовом роботу који је научио да заврши преко 20 задатака. Ови задаци су укључивали све, од отварања и затварања уређаја до вађења кесе за смеће из канте. Сваки пут када је робот посматрао човека како извршава задатке пре него што га сам покуша. 

Патхак је доцент у РИ.

„Овај рад представља начин да се роботи доведу у дом“, рекао је Патхак. „Уместо да чекамо да роботи буду програмирани или обучени да успешно заврше различите задатке пре него што их распоредимо у домове људи, ова технологија нам омогућава да распоредимо роботе и натерамо их да науче како да обављају задатке, све док се прилагођавају свом окружењу и само побољшавају гледањем.” 

ВХИРЛ наспрам тренутних метода

Већина савремених метода за подучавање робота задатку ослања се на имитацију или учење уз помоћ. Са учењем имитације, људи ручно управљају роботом и уче га како да изврши задатак, који захтева да се изврши више пута пре него што робот научи. Уз учење са појачањем, робот се обично обучава на милионима примера у симулацији пре него што прилагоди обуку стварном свету. 

Иако су оба ова модела ефикасна у подучавању робота једном задатку у структурираном окружењу, показало се да их је тешко скалирати и применити. Али са ВХИРЛ-ом, робот може да учи из било ког видео снимка човека који завршава задатак. Такође је лако скалабилан, није ограничен на један специфичан задатак и може да ради у кућном окружењу. 

ВХИРЛ омогућава роботима да извршавају задатке у свом природном окружењу. И док се првих неколико покушаја обично завршавало неуспехом, могло се научити врло брзо након само неколико успеха. Робот не испуњава увек задатак истим покретима као човек, али то је зато што има различите делове који се крећу другачије. Уз то, крајњи резултат извршавања задатака је увек исти.

„Да би се роботика проширила у дивљини, подаци морају бити поуздани и стабилни, а роботи би требало да постану бољи у свом окружењу тако што ће сами вежбати“, рекао је Патхак.