СобытияКомпания Embodied Intelligence научила роботы учиться (+Видео)

Человек – существо не просто разумное, а очень ловкое! Для нас не составит труда поднять и переложить предмет в нужном направлении, чего не скажешь о роботах.

Обратившись к ним с подобной просьбой, в ответ в лучшем случае мы получим непонимание или в результате холодной хватки бездумного устройства желаемый предмет превратится в нечто деформированной формы. Именно поэтому компания Embodied Intelligence приняла решение выйти из тени, чтобы совместить сильные стороны роботов и людей в целостную систему. Новый подход в обучении роботов значительно облегчит этот процесс. Только представьте, что обыденный сценарий превратится в увлекательную видеоигру в VR.



До сих пор применялись различные способы, чтобы заставить робот поднять нужный предмет. Самый распространенный из них – кодирование поэтапного выполнения последовательных действий для достижения конечного результата. Весьма трудоемкий и утомительный процесс.

Другая более сложная, но не менее популярная техника, известная в профессиональных кругах как «обучение с подкреплением», позволила роботу самостоятельно обучаться методом проб и ошибок. В лаборатории Калифорнийского университете в Беркли будущие участники стартапа Embodied Intelligence обучили робот по имени Brett помещать фигуру квадратной формы в квадратное отверстие, делая ставку на его собственные догадки. В конечном итоге понадобилось 10 минут, чтобы Brett освоил незамысловатую детскую игру.

И все-таки склоняться к применению вышеупомянутых способов обучения по отдельности, как показала практика, было нелогичным ввиду имеющихся ограничений. Жесткое кодирование всех этапов деятельности не предусматривало возможных изменений, а обучение с подкреплением «с нуля» требовало больших временных затрат.

Более точный метод называется имитационным обучением. В этом случае оператор на собственном примере продемонстрировал, как поместить квадратную фигуру в квадратное отверстие. На первый взгляд, оказалось достаточно просто показать бедолаге, что от него требовалось, буквально взяв его за «руку». Но появилось одно «но». Сам робот не справился с вновь поставленной задачей.

Идея, к осуществлению которой так стремилась команда Embodied Intelligence, сводилась к тому, чтобы скомбинировать уже широко известные методы – имитационный и обучение с подкреплением. А использование гарнитуры VR и контроллеров движения позволило увидеть мир глазами робота. Теперь сам оператор управлял роботизированным устройством в процессе выполнения простых координационных задач. Затем в игру вступало обучение с подкреплением и методом проб и ошибок робот доводил выполняемые движения до совершенства.



«Как правило, вы хотите, чтобы роботы превосходили человека в действиях. И совсем не хотите, чтобы они были так же хороши, как человек который демонстрирует движения», - поделился своим мнением Питер Аббел, соучредитель и директор Embodied Intelligence. «Как только умные роботизированные устройства освоили навык, вы сразу требуете от них чрезвычайной скорости, точности и надежности, которые достигаются в процессе их самостоятельного обучения методом проб и ошибок без постоянного вмешательства оператора. Человек просто не в состоянии придерживаться заданного роботом темпа».

В исследовании Embodied Intelligence  участвовал медленный и неуклюжий робот PR2. Но и любое другое роботизированное устройство уступило бы в проявлении свойственной человеку ловкости в процессе обучения. Но если эксперимент завершится успешно, производители смогут смело внедрять роботы, которые научатся у людей, а затем извлекут полезные уроки из полученных оцифрованных данных с минимальным техническим опытом. Кроме этого, с использованием облачных технологий система позволит обмениваться информацией в случае использования более, чем одного робота. Запредельные возможности!

В ближайшей перспективе идея заключается не только в том, чтобы сделать роботы умнее, но и облегчить процесс их обучения для людей. Программирование робота Brett в лаборатории занимало много времени, а также требовало понимания и глубоких знаний на уровне профессора с докторской степенью, чем не каждый может похвастаться. «Вместо этого любой, кто сможет использовать гарнитуру VR, также быстро обучит робот новым навыкам», - рассказал Питер Чен, соучредитель и главный исполнительный директор Embodied Intelligence.

Автор: Вадим Егунов: 18.11.2017

Источник: Wired.com