Robot Kendisini İnsan Yardımı Olmadan Anlar

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

Çalışma Science Robotics‘te yayımlandı.

Robota Öğretme

Araştırmacılar, robotun kinematik modelini oluşturabileceğini ve self-modeli kullanarak hareket planlayabileceğini, hedeflere ulaşabileceğini ve çeşitli durumların çoğunda engelleri tránh edebileceğini gösterdi. Ayrıca, vücudundaki hasarı otomatik olarak tanıyıp telafi edebiliyordu.

Bir robot kolu, beş akış video kamerasının içinde yerleştirildi ve robot, kameralar aracılığıyla kendisini izlerken serbestçe dalgalanıyordu. Farklı motor komutlarına verdiği tepkiyi öğrenmek için hareket ediyor ve üç saat sonra durdu. Robotun dahili derin sinir ağı daha sonra, robotun motor eylemi ile çevreindeki işgal edilen hacim arasındaki ilişkiyi öğrenmeyi tamamladı.

Hod Lipson, makine mühendisliği profesörü ve Columbia’nın Yaratıcı Makineler Laboratuvarı müdürü.

“Robotun kendini nasıl hayal ettiğini gerçekten merak ediyorduk” dedi Lipson. “Ama bir sinir ağına sadece bakamazsınız, bir kara kutudur.”

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

“Bir tür nazikçe parıldayan bir bulut gibi görünüyordu, robotun üç boyutlu vücudunu sarıyordu” diye devam etti Lipson. “Robot hareket ettikçe, parıldayan bulut nazikçe onu takip ediyordu.”

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

Potansiyel Uygulamalar ve Gelişmeler

Robotların insan yardımı olmadan kendilerini modellemesine olanak tanıyan uzmanlar, bir dizi gelişmeyi başarmış olacaklar. Örneğin, bu, emek tasarrufu sağlar ve robotun kendi aşınmasını izlemesine ve herhangi bir hasarı tespit edip telafi etmesine olanak tanır. Yazarlar, bu yeteneğin, otonom sistemlerin daha fazla kendi kendine yeterli olmasını sağlayacağını söylüyor. Verilen bir örnek, bir fabrika robotunun, yardım çağırmadan önce doğru hareket etmediğini tespit edebilmesi.

Boyuan Chen, çalışmanın ilk yazarı. Çalışmayı yönetti ve şimdi Duke Üniversitesi’nde yardımcı profesör.

“Biz insanlar açıkçası bir self-kavramına sahibiz” dedi Chen. “Gözlerinizi kapatın ve kendi bedeninizin bir hareketi gerçekleştirmek istediğinizi hayal edin, örneğin kollarınızı ileriye uzatmak veya bir adım geri almak. Beynimizde bir self-modeli vardır, bu model bize yakın çevremizdeki alanı ve hareketlerimizle birlikte nasıl değiştiğini söyler.”

Lipson, yıllardır robotlara bir tür self-bilinci kazandırmak için yeni yollar arıyor.

“Self-modelleme, self-bilincin ilkel bir biçimidir” 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 avantajı vardır.”

Araştırmacılar, makinelerin self-bilinci yoluyla otonomi kazanmasıyla ilgili çeşitli sınırları ve riskleri kabul ettiler ve Lipson, bu çalışmadaki self-bilincin özel türünün “insanlarınkinden çok daha basit, ama bir yerden başlamamız gerekiyor. Yavaş ve dikkatli ilerlememiz gerekiyor, böylece faydaları elde ederken riskleri en aza indirgeyebiliriz” dedi.