211service.com
En robot har funnet ut hvordan man bruker verktøy
ANNIE XIE Annie Xie
Å lære å bruke verktøy spilte en avgjørende rolle i utviklingen av menneskelig intelligens. Det kan likevel vise seg å være avgjørende for fremveksten av smartere, mer dyktige roboter også.
Ny forskning viser at roboter kan finne ut minst rudimentene for bruk av verktøy, gjennom en kombinasjon av å eksperimentere og observere mennesker.
Chelsea Finn , en forsker ved Google Brain, og Sergey Levine , en assisterende professor ved UC Berkeley, utviklet robotsystemet sammen med flere av Levines studenter. (Finn og Levine ble kåret til Innovators Under 35 av MIT Technology Review i henholdsvis 2018 og 2016.)
Oppsettet består av en hyllevare robotarm som kan styres av en person eller en datamaskin. Det inkluderer også et kamera som ser miljøet innenfor rekkevidde av armen – og viktigst av alt, en datamaskin som kjører et veldig stort nevralt nettverk som lar roboten lære.
Roboten fant ut hvordan man kunne bruke enkle redskaper, inkludert en støvbrett og kost og en støvkost, for å flytte rundt på andre gjenstander. Verket antyder hvordan roboter en dag kan lære å utføre sofistikerte manipulasjoner, og løse abstrakte problemer, for seg selv. Det er spennende fordi det betyr at roboten kan finne ut hva den skal gjøre med et verktøy i situasjoner den ikke har sett før, sier Finn. Vi ønsker virkelig å studere den slags generalitet, i stedet for at en robot lærer å bruke ett verktøy.
Forskerne har tidligere vist hvordan en robot kan lære å flytte objekter uten eksplisitt instruksjon. Ved å observere og eksperimentere utvikler roboten en enkel modell av årsak og virkning (Skyv et objekt på denne måten, og det ender opp der). Den nye roboten lærer på en lignende måte, men den bygger en mer kompleks modell av den fysiske verden (Hvis du flytter denne gjenstanden kan du flytte de andre gjenstandene dit).
Robotsystemet lærer på flere måter. For å få en grunnleggende forståelse av årsak og virkning, eksperimenterer den med objekter på egen hånd, og dytter dem rundt for å se resultatene. Den mates også med data fra mye tidligere robotlæring. Gjennomgående lærer et tilbakevendende nevralt nettverk å forutsi hva som vil skje i en scene hvis roboten tar en bestemt handling.
For å mestre verktøybruk observerer roboten også menneskelig atferd. Ved å kombinere leksjonene fra de to typene læring lar roboten bestemme hvordan den skal bruke et objekt i en ny situasjon.
Annie Xie , en bachelorstudent ved UC Berkeley involvert i prosjektet, skriver om arbeidet i et relatert blogginnlegg: Med en blanding av demonstrasjonsdata og uovervåket erfaring kan en robot bruke nye objekter som verktøy og til og med improvisere verktøy i fravær av tradisjonelle.
Levine, en ledende forsker innen robotlæring, sier at han ble overrasket over robotens evne til å improvisere. I ett tilfelle bestemte roboten for eksempel at en vannflaske, på grunn av sin form og størrelse, kunne brukes til å feie gjenstander over en overflate.
Når du viser det ting som faktisk ikke er verktøy, kan det komme opp med måter å bruke dem på som var litt overraskende, sier Levine.