Новое исследование от Google сделало серьезный прогресс в направлении разработки роботов, которые учатся ориентироваться в мире без помощи человека, сообщает Technology Review. Робот использовал встроенный искусственный интеллект и научился самостоятельно ходить.
Самообучающийся робот из виртуальной среды
Группа ученых впервые узнала, как заставить робота жить в реальном мире. Способность усиливать усвоенное поведение является обычной практикой в симуляции. Робот вращается вокруг виртуальной копии его среды, пока алгоритм ИИ не будет достаточно адаптирован для эффективной работы в реальном мире.
Затем программа импортируется в робота и включается. Очевидно, что этот метод помогает машине избежать повреждений, поскольку ему больше не нужно выполнять пробные запуски в реальном мире, где последствия отказа слишком рискованны. Ученые стремились избежать проблем моделирования, обучая робота жить в реальном мире с самого начала.
Поскольку физическая среда естественным образом меняется, робот также может быстро адаптироваться к другим относительно похожим средам, таким как ступеньки, мягкий уклон и плоские участки с препятствиями.
Принцип реальности как алгоритм
«Однако роботу по-прежнему требовалась няня, чтобы приспособиться к естественной среде, – говорит Джи Тан, руководитель группы робототехники в Google Brain. – Изначально я не думал об этом». Это стало новой проблемой. Первым шагом к тому, чтобы повернуть его вниз, было ограничение доступной для робота исследуемой местности и одновременное обучение нескольким маневрам.
Когда робот достиг края ограниченной области во время обучения ходьбе вперед, он просто поменял направление и научился ходить задом наперед. Затем исследователи ограничили движения, доступные роботу во время его испытания, сводя к минимуму повреждения. Конечно, робот все равно упал, поэтому они добавили еще один алгоритм, чтобы он мог встать. По мере улучшения настроек робот стал способен самостоятельно ходить по разнородным поверхностям.
Эта работа имеет потенциал для будущих применений, где роботам необходимо будет перемещаться по пересеченной местности без помощи людей
«Исключить человека из процесса действительно сложно. Позволяя роботам учиться более автономно, они приближаются к способности ориентироваться в реальном мире, в котором мы живем, а не в лаборатории», – сказала Челси Финн, доцент в Стэнфорде, связанном с Google.
Но она предупреждает, что есть одна загвоздка: в нынешней установке используется система захвата движения, которая сканирует робота сверху, чтобы отследить его местоположение. Это не так в реальных сценариях. В будущем исследователи планируют адаптировать свой новый алгоритм к роботам, обучающимся одновременно в одной и той же среде.
