Исследование немецкого докторанта приближает нас к еще не реализованному навыку ИИ: импровизации.
По данным шведского Технологического университета Чалмерса, роботы работают по-разному. Им нужны точные инструкции, а неточность может нарушить весь рабочий процесс. Вот тут-то и появляется Максимилиан Диль со своим исследовательским проектом, целью которого является разработка нового способа обучения ИИ, позволяющего работать в изменяющихся условиях.
В частности, Диль занимается созданием ИИ, которые могут работать вместе с людьми и адаптироваться к непредсказуемому характеру человеческого поведения. «Роботы, работающие в среде людей, должны быть адаптированы к тому факту, что люди уникальны и что мы все можем решать одну и ту же задачу по-разному», — сказал Диль.
Другими словами, робот, работающий вместе с людьми, должен уметь приспосабливаться к неуместным объектам, людям на пути и другим элементам человеческого хаоса.
Дил также хочет, чтобы ИИ был объяснимым, то есть он мог бы объяснить людям, как и почему он принял решение, и применить человеческий подход к решению проблем. Доцент кафедры электротехники Чалмерса Каринн Рамирес-Амаро сказала, что люди разбивают единую задачу на подцели, которые можно быстрее выполнить для достижения конкретной цели.
«Вместо того, чтобы обучать робота точной имитации человеческого поведения, мы сосредоточились на определении целей, рассматривая все действия, которые выполняли люди в исследовании», — сказал Рамирес-Амаро.
Целью исследователей было заставить робота-манипулятора складывать кучу блоков, но каждый раз с другим набором начальных условий. Чтобы получить данные, необходимые для обучения робота, исследователи попросили добровольцев сложить блоки в виртуальной среде и отслеживать их движения с помощью лазеров, и это все, что получил робот.
Рука робота TIAGo, используемая в эксперименте
«ИИ сосредоточился на извлечении намерения подцелей и создал библиотеки, состоящие из разных действий для каждой из них», — сказали в Университете Чалмерса. ИИ также создал план, который мог использовать робот TIAGo, изображенный выше, который, по их словам, «способен автоматически генерировать план для заданной задачи по укладке кубов… даже при изменении окружающих условий».
Дил сказал, что робот мог строить планы с вероятностью успеха 92% после просмотра одной демонстрации человека. При добавлении данных из 11 дополнительных испытаний вероятность успеха возросла до 100 процентов.
На следующем этапе проекта Дил и его команда будут работать над разработкой метода, который поможет роботам общаться с людьми, чтобы объяснить, как и почему что-то идет не так.
«Может пройти еще несколько лет, прежде чем мы увидим по-настоящему автономных и многоцелевых роботов, главным образом потому, что многие индивидуальные проблемы еще предстоит решить. Однако мы считаем, что наш подход будет способствовать ускорению процесса обучения роботов, позволяя им соединить все эти аспекты и применить их в новых ситуациях», — сказал Диль. ®
