Robot Kendisini İnsan Yardımına İhtiyaç Duymadan Anlar

Columbia Üniversitesi Mühendislik ve Uygulamalı Bilim Okulu’ndaki mühendisler, insan yardımına ihtiyaç duymadan tüm vücudunun modelini öğrenen ilk robota yaratmayı başardılar.

Çalışma Science Robotics‘te yayımlandı.

Robota Öğretme

Araştırmacılar, robotun kendisinin kinematik modelini oluşturabileceğini ve self-modelini kullanarak hareket planlayabileceğini, hedeflere ulaşabileceğini ve çeşitli durumların geniş bir yelpazesinde engellerden kaçınabileceğini gösterdiler. Ayrıca, vücudundaki hasarı otomatik olarak tanıyıp telafi edebiliyordu.

Bir robot kol, beş video kamerasının oluşturduğu bir dairenin içine yerleştirildi ve robot, serbestçe dalgalanırken kameralardan kendini izledi. Farklı motor komutlarına verdiği tepkiyi öğrenmek için hareket etti ve büküldü ve üç saat sonra终于 durdu. Robotun dahili derin sinir ağı, daha sonra motor eylemi ile çevresi tarafından işgal edilen hacim arasındaki ilişkiyi öğrendi.

Hod Lipson, mekanik mühendisliği profesörü ve Columbia’nın Yaratıcı Makineler Laboratuvarı müdürüdür.

“Robottan gerçekten nasıl kendini hayal ettiğini görmek istedik” dedi Lipson. “Ama sadece bir sinir ağına bakamazsınız, siyah bir kutudur.”

Araştırmacılar, self-görüntü yavaş yavaş ortaya çıkana kadar çeşitli görselleştirme teknikleri üzerinde çalıştılar.

“Bu, robotun üç boyutlu vücudunu saracak şekilde beliren bir bulut gibi bir şeydi” diye devam etti Lipson. “Robot hareket ettikçe, titreşen bulut onu nazikçe takip etti.”

Robotun self-modeli, çalışma alanının yaklaşık %1’ine kadar doğruydu.

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

Potansiyel Uygulamalar ve Gelişmeler

Robotların insan yardımına ihtiyaç duymadan kendilerini modellemelerine olanak sağlayarak, uzmanlar bir dizi gelişmeyi başarmış oluyor. Birincisi, emek tasarrufu sağlıyor ve robota kendi aşınmasını izleme olanağı tanıyor, böylece herhangi bir hasarı tespit edip telafi edebiliyor. Yazarlar, bu yeteneğin otonom sistemlerin daha kendi kendine yeterli olmasını sağlayacağını söylüyor. Verilen bir örnek, bir fabrika robotunun, yardım çağırmadan önce doğru hareket etmediğini tespit edebilmesi için bu yeteneği kullanabilmesidir.

Boyuan Chen, çalışmanın ilk yazarıdır. Çalışmayı yönetti ve şimdi Duke Üniversitesi’nde yardımcı profesördür.

“Biz insanlar açıkça bir kendilik kavramına sahibiz” dedi Chen. “Gözlerinizi kapatın ve bir eylem yaptığınızda, örneğin kollarınızı ileri uzattığınızda veya bir adım geri attığınızda, kendi bedeninizin nasıl hareket edeceğini hayal etmeye çalışın. Beynimizde, işgal ettiğimiz hacim hakkında ve hareket ettikçe bu hacmin nasıl değiştiği hakkında bize bilgi veren bir kendilik kavramına sahibiz.”

Lipson, yıllardır robotlara bir tür self-bilincini kazandırmak için yeni yollar bulmaya çalışıyor.

“Kendini modelleme, self-bilincinin ilkel bir formudur” diye açıkladı. “Bir robota, hayvana veya insana, doğru bir self-modeli varsa, dünya üzerinde daha iyi işlev görür, daha iyi kararlar alabilir ve evrimsel bir avantaja sahiptir.”

Araştırmacılar, makinelerin self-bilinci yoluyla özerklik kazanmasıyla ilgili çeşitli sınırları ve riskleri kabul etti ve Lipson, bu çalışmadaki self-bilincin özel türünün “insanlarınkinden çok daha basit olduğunu, ancak bir yerden başlamak zorunda olduğunuzu” söyleyerek sözlerine devam etti. “Yavaşça ve dikkatli bir şekilde ilerlemeliyiz, böylece faydaları en üst düzeye çıkarırken riskleri en aza indirebiliriz.”