Przełom w sztucznej inteligencji. Dzięki niej roboty same dostosują się do zmieniających się warunków

Dla ludzi nie ma aż takiej różnicy, czy chodzimy po chodniku, skałach czy błocie. Jesteśmy w stanie dość szybko dostosować nasze nogi do różnych powierzchni, po których się poruszamy. Kałużę ominiemy, a jak będzie rozlana na całej szerokości chodnika, to staniemy na palcach, żeby jak najmniej zamoczyć stopy. Gdy wspinamy się po górach albo z nich schodzimy, staramy się stawiać nogę bokiem do zbocza, żeby się nie ześlizgnąć. Roboty już takiej swobody nie mają. Nie reagują na zmieniające się warunki, które napotykają po drodze.

Teraz naukowcy z Facebook AI, Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley oraz Uniwersytetu Carnegie Mellon ogłosili przełomowe wyniki badań z dziedziny sztucznej inteligencji (AI). Opracowali nową technologię Rapid Motor Adaptation (RMA), która umożliwi robotom poruszającym się na nogach inteligentną adaptację w czasie rzeczywistym do trudnych, nieznanych im terenów i nowych okoliczności.

Robot sam się uczy

Roboty "trenują" na symulatorze. Naukowcy wprowadzili tam różne zmienne, np. dotyczące kąta nachylenia powierzchni. Dzięki temu maszyny "uczą się" reagowania na różne bariery i środowisko, w którym mogą się znaleźć. Do tej pory roboty poruszające się na nogach były albo w pełni ręcznie kodowane do otoczenia, w które je wysyłano, albo nauczone poruszania się w ich otoczeniu poprzez kombinację ręcznego kodowania i technik uczenia się.

- RMA jest pierwszym systemem całkowicie opartym na uczeniu się, który umożliwia robotowi poruszającemu się na nogach przystosowanie się do środowiska od podstaw poprzez jego eksplorację i interakcję ze światem - wyjaśniają naukowcy. Oparli się na danych, jakie robot zbierał samodzielnie o otoczeniu, w którym się znajdował. Tak kodowane informacje pozwalają na zapisanie w pamięci robota sposobów poruszania się adekwatnych do zewnętrznych uwarunkowań.

Uczenie się przez miliony powtórzeń

Późniejsze testy pokazały, że robot z obsługą RMA przewyższa inne systemy podczas poruszania się po różnych powierzchniach przy pokonywaniu przeszkód. Naukowcy brali też pod uwagę ciężar przenoszonych przez roboty ładunków. Jak mówią, wymaga to wyjścia poza - nawet najbardziej wyrafinowane - ręczne kodowanie, ponieważ zaprogramowanie robota, którego trzeba w pełni dostosować do rzeczywistych warunków, jest trudne czy wręcz niemożliwe, niezależnie od tego, czy położymy go na miękkim dywanie, trampolinie czy w środku głębokiej kałuży.

Co więcej, aby pracować niezawodnie, roboty muszą być w stanie dostosować się nie tylko do przenoszenia różnych obciążeń, ale także do zużycia części swojego "ciała". Ponieważ możliwości robota opierają się całkowicie na tym, co napotka, może on z obsługą RMA dostosować się do sytuacji, których programiści nawet nie brali wcześniej pod uwagę.

Zdaniem naukowców ulepszenie ręcznego kodowania może zwiększyć wydajność robota w kontrolowanym środowisku, ale jedynym sposobem, aby naprawdę dostosować go do nieskończonej liczby różnorodności warunków występujących w prawdziwym świecie, jest nauczenie robotów faktycznej adaptacji, tak jak uczą się tego ludzie przez całe życie. Dlatego za najbardziej skuteczny sposób nabycia przez roboty zdolności do dostosowywania się do zmieniających się warunków uznano uczenie się przez miliony powtórzeń. A najlepszym sposobem na to nie jest rzeczywisty świat, w którym mogą się uszkodzić, tylko nauka na symulatorze.

Świetne wyniki eksperymentów

Naukowcy zwracają uwagę, że robot i jego model w symulatorze często różnią się małymi, ale istotnymi detalami. Na przykład może wystąpić niewielkie opóźnienie między wysyłanym sygnałem sterującym a ruchem siłownika, zadrapanie na stopie, które sprawia, że ​​jest mniej śliski niż wcześniej, lub kąt nachylenia przesunięty o jedną setną stopnia.

Po wielu godzinach uczenia się przez roboty naukowcy przeprowadzili serię eksperymentów. Wyniki były świetne. Okazało się, że robot z użyciem technologii RMA radzi sobie bardzo dobrze w różnych warunkach. Miał stuprocentową skuteczność w poruszaniu się po piasku, błocie, szlakach turystycznych, w wysokiej trawie i zwałach ziemi. W 70 proc. przypadków udało mu się zejść po schodach wzdłuż szlaku turystycznego, a w 80 proc. prób z sukcesem przechodził przez stosy kamieni i cementu, mimo że robot nigdy nie spotkał się z niestabilnym lub zapadającym się podłożem, schodami czy utrudniającą ruchy roślinnością. Utrzymywał również swoją pionową pozycję, gdy przemieszczał się z ładunkiem 12-kilogramowym - tak ciężkim, jak on sam.

Naukowcy piszą, że opracowana przez nich nowa technologia RMA wymaga dalszej pracy: - To długoterminowe wyzwanie, które będzie wymagało postępu w wielu innych dziedzinach. Jesteśmy jednak podekscytowani, widząc, jak społeczność badaczy sztucznej inteligencji opiera się na naszej pracy z RMA, zarówno w robotyce, jak i poza nią.