Роботы пошли в «детский сад»: необычный центр открылся в Китае

Роботов решили учить почти как детей

Необычный исследовательский центр открылся в пекинском районе Шицзиншань. Его создали китайская компания Tashan Technology, специализирующаяся на технологиях тактильного восприятия, и команда под руководством лауреата премии Тьюринга и одного из основоположников обучения с подкреплением Ричарда Саттона.

Несмотря на название, обычных воспитателей, игровых комнат и занятий здесь, конечно, нет. «Детский сад» представляет собой площадку, где роботы могут взаимодействовать с реальным физическим миром и самостоятельно накапливать опыт.

Главный принцип заключается в том, что машина должна не просто повторять заранее показанные человеком движения, а самостоятельно находить правильное решение методом проб и ошибок.

Врезался в стену — получил новый опыт

Принцип обучения разработчики объясняют на простом примере.

Если робот учится ходить и врезается в стену, столкновение не рассматривается исключительно как неудача. Машина фиксирует произошедшее, после чего предпринимает новую попытку и корректирует свои движения, чтобы избежать повторения ошибки.

Таким образом, неудачная попытка сама становится источником данных для дальнейшего обучения.

Исследователи рассчитывают, что благодаря многочисленным подобным взаимодействиям роботы смогут постепенно формировать собственное представление о физическом мире.

Роботов научат чувствовать прикосновения

Одним из основных направлений работы центра станет тактильное восприятие.

Современные машины способны получать огромный объем информации с помощью камер и других датчиков, однако для работы с реальными предметами важную роль играет и способность воспринимать физический контакт.

Прикосновение может помочь роботу определить свойства предмета и понять, насколько сильно его можно сжимать или каким образом безопаснее с ним взаимодействовать.

Это особенно важно при работе с мягкими, хрупкими и другими предметами, которые легко повредить.

Учиться машины смогут и после выхода на работу

Еще одна задача проекта — непрерывное обучение.

Сегодня многие роботы проходят обучение до начала эксплуатации, после чего набор освоенных ими действий в значительной степени остается фиксированным.

Новый подход предполагает, что машина сможет продолжать приобретать опыт уже непосредственно во время работы.

Например, робот сможет столкнуться с незнакомым предметом или ситуацией, которой не было во время первоначальной подготовки, изучить ее и впоследствии изменить свое поведение.

В перспективе это может позволить машинам лучше приспосабливаться к постоянно меняющейся окружающей среде.

Первый робот научился двигаться примерно за 40 минут

В центре уже проводятся первые эксперименты.

По данным Global Times, небольшой робот, напоминающий паука, не имевший предварительных знаний о необходимом способе передвижения, смог примерно за 40 минут научиться двигаться вперед.

Перед ним поставили только цель перемещаться в нужном направлении, а способ ее достижения машина искала самостоятельно.

При этом исследователи подчеркивают, что речь идет о сравнительно простой и узкой задаче. Обучение сложных человекоподобных роботов значительно труднее: им необходимо одновременно контролировать равновесие, расход энергии, температуру и множество других параметров.

Почему роботов пока нельзя полностью отпустить учиться самостоятельно

У нового подхода есть и серьезные ограничения.

Одно из них связано с прочностью самих машин. Чтобы учиться методом проб и ошибок, робот должен иметь возможность многократно падать, сталкиваться с предметами и совершать неправильные действия, не выходя при этом из строя.

Поэтому создание достаточно надежного оборудования остается одной из важных задач разработчиков.

Кроме того, самостоятельное обучение пока происходит медленнее, чем подготовка роботов на основе человеческих демонстраций.

По этой причине исследователи пока не собираются полностью отказываться от традиционных методов. Обучение на собственном опыте рассматривается скорее как дополнение к управлению человеком, компьютерным симуляциям и обучению путем подражания.

Опыт одного робота смогут передавать другим

В дальнейшем накопленные отдельными машинами знания потенциально можно будет объединять и передавать другим роботам.

В таком случае ошибка, которую совершила и научилась обходить одна машина, сможет стать опытом сразу для множества других.

Исследователи рассчитывают, что подобная модель окажется особенно полезной в сложных условиях, где невозможно заранее предусмотреть и показать роботу каждую ситуацию.

В перспективе способность самостоятельно приобретать опыт может стать важной для роботов, работающих на предприятиях, в сфере услуг, логистике, а впоследствии — и в обычных домах.