Роботов научили абстрактно мыслить и планировать


Роботов научили абстрактно мыслить и планировать

Исследователи из Университета Брауна и Массачусетского технологического института разработали метод, помогающий роботам планировать многоступенчатые задачи на основе абстрактных представлений об окружающем мире. Это станет очередным шагом на пути к созданию машин, которые будут думать и действовать, как люди. О технологии рассказывает Science Daily.

Планирование — трудная задача для роботов. Причина заключается в том, что они воспринимают мир как мозаику из множества пикселей и не имеют представления об абстрактных понятиях. Столь низкоуровневое взаимодействие с миром сильно осложняет принятие решений. Например, при планировании поездки за продуктами нам не приходится заранее анализировать каждую встречную машину. Преимущество человеческого интеллекта — в использовании абстрактных концепций, позволяющих отбросить массу нерелевантных деталей и сосредоточиться на главном. Однако даже самые современные роботы на такое не способны. Машины, которые выполняют многоступенчатые задачи, почти всегда запрограммированы на это заранее.

Чтобы ИИ смог действовать более автономно, необходимо научить его абстрактному мышлению. В компьютерных науках выделяют два вида абстракций. Процедурные — это программы, состоящие из низкоуровневых задач, объединенных в задачи более высокого уровня. Примером может служить множество мелких движений, необходимых для открытия двери, которые входят в одно умение — «открыть дверь». Перцептивные абстракции связаны с тем, как робот воспринимает окружающую его реальность. Именно на них сосредоточились исследователи из Университета Брауна и Массачусетского технологического института

В ходе эксперимента они привели робота по имени Anathema Device (или, сокращенно, Ana) в комнату, где были посудный шкаф, кулер, выключатель лампочки внутри шкафа и бутылка, которую можно было оставить в кулере или убрать в шкаф. Ana снабдили рядом высокоуровневых моторных навыков для манипулирования предметами в комнате. Роботу давали задания, а процесс их выполнения записывали с помощью камер. Затем записи использовались при дальнейшем машинном обучении.

Опыт показал, что Ana довольно быстро научилась абстрактному восприятию окружающей среды. Например, ей удалось самостоятельно понять, что для открывания крышки кулера необходимы обе руки. Также ИИ самостоятельно научился находить дверцу холодильника. Ana оказались по плечу и другие абстрактные представления. Например, обнаружив, что включенная лампа в шкафу слепит ее датчики, она стала выключать свет, предварительно закрыв дверцу шкафа, которая преграждала путь к выключателю. Вся эта последовательность задач, основанная на изображениях высокой четкости, уместилась в текстовый файл длиной 126 строк.

  • i

    Если Вы заметили ошибку, выделите необходимый текст и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам об этом.

Смотри также
Топ новости
Обсуждают

Читают

В Контексте Finance.ua