Dziedzina robotyki rozwija się w szybkim tempie. Zaczynając od zaawansowanych robotów, które wykonują operacje, na robotach, które składają ubrania, kończąc. Dochodzimy do momentu, w którym przyjacielem będzie pies, ale w wersji robotycznej.
Warunkowanie Pawłowa działa na psie roboty?
Dzięki zaawansowanej technologii sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego powstają już robotyczne psy. Przyszedł czas na robota, który samodzielnie uczy się chodzić. Robot nie przechodził wcześniej żadnych szkoleń czy symulacji, a został niejako zmuszony do samodzielnej nauki w terenie.
Za pomocą metody prób i błędów pies stworzony przez naukowców z Berkley pojął naukę chodzenia w jedyne 20 minut.
„Nasza praca pokazuje, że szkolenie robotów w prawdziwym świecie jest bardziej wykonalne, niż wcześniej sądzono, i mamy nadzieję, że w rezultacie umożliwimy innym badaczom rozwiązywanie bardziej rzeczywistych problemów.”
dr Laura Smith, laboratorium Levine’a
Poprzednie wersje robotycznych psów uczyły się chodzić kilka godzin, a niektóre nawet kilka tygodni. Nauka robotów jest możliwa nie tylko dzięki metodzie AI czy ML, ale także RL. Metoda RL to specyficzna forma metody uczenia maszynowego, która w pewnym sensie wykorzystuje psychologię, a dokładnie warunkowanie Pawłowa. To warunkowanie polega na wyuczeniu pewnych mechanizmów przez zastosowanie nagród.
„Korzystając z informacji zwrotnych na temat tego, czy porusza się do przodu, robot szybko uczy się, jak koordynować ruchy kończyn w naturalistyczny chód.”
dr Laura Smith, laboratorium Levine’a
Robotyczny pies Dreamer, który ma własną „wyobraźnię”
Inny zespół, również z Berkley, ale pod kierownictwem Pietera Abbeela, zaproponował jednak inną technikę. Ich robotyczny pies rozpoczyna swoją naukę od przewracania się, wstawania, a dopiero później przechodzi do nauki chodu. Efekt, w postaci chodzącego robota, osiągnięty zostaje w godzinę. Również wszelkie popchnięcia czy upadki robota od razu spotykały się z jego natychmiastową reakcją szybkiego podniesienia się.
Robot ten został okrzyknięty imieniem Dreamer, a jego działanie jest oparte o model świata, który sam tworzy na podstawie obserwacji otoczenia. To pozwoliło robotowi na tworzenie własnych „wyobrażeń”, dzięki czemu możliwe było odpowiednie reagowanie na daną sytuację.
Metoda RL
Badania obu psich robotów świetnie pokazują, że symulacje nie są aż tak potrzebne. Naukowcy osiągają wysoki poziom w dziedzinie robotyki, który może pozwolić na samodzielne uczenie się maszyn.
„Badamy, jak pozwolić robotowi uczyć się na swoich błędach i nadal się doskonalić, gdy działa w prawdziwym świecie.”
dr Laura Smith, laboratorium Levine’a
Zespoły naukowców pragną nadal rozwijać tematykę robota-psa i sugerują, że takie robotyczne czworonogi mogłyby uczestniczyć w misjach ratunkowych czy zabiegach medycznych, które są dla człowieka problematyczne lub niebezpieczne.
