211service.com
Tato kuchyně Ikea by mohla naučit průmyslové roboty být méně hloupí a užitečnější
Nvidia
Přes veškerý nedávný pokrok v umělé inteligenci zůstávají průmysloví roboti úžasně hloupí a nebezpeční. Jistě, dokážou přesně a opakovaně provádět náročné úkoly, ale nedokážou reagovat na změny ve svém prostředí nebo řešit něco nového. To výrazně omezuje užitečnost robotů na pracovišti.
Nvidia chce tento problém vyřešit pomocí strojového učení. Přední světový výrobce specializovaných počítačových čipů, které jsou klíčové pro umělou inteligenci, otevírá novou robotickou laboratoř v Seattlu, aby byli roboti, kteří pracují po boku lidí – co-boti – chytřejší a schopnější. A to vše je založeno na standardní kuchyni z Ikea.
Jeden systém uvnitř kuchyňské laboratoře – jediné robotické rameno sedící na plošině s kolečky – již tráví dny vyzvedáváním sklenic, lahví a krabic a jejich ukládáním do zásuvek. Dieter Fox , tvůrce laboratoře a profesor na Washingtonské univerzitě, říká, že takové úkoly vybavují roboty dovednostmi, které jsou potřeba k provádění náročnějších továrních prací nebo k pomoci v nemocnicích. Považuji to za ideální doménu, která představuje jakoukoli výzvu, říká Fox.
Kuchyňské úkoly budou postupně těžší, od hledání a přesouvání známých předmětů až po práci s neznámými. Nakonec, pokud vše půjde dobře, bude robot schopen pracovat po boku člověka, který dělá něco tak složitého, jako je příprava jídla.
Další výhodou použití standardní kuchyně Ikea je, že ostatní robotické laboratoře budou moci replikovat práci týmu Nvidia a porovnat ji se svou vlastní. Nová laboratoř bude zahrnovat zhruba 50 výzkumných pracovníků v oblasti robotiky, včetně fakulty a stážistů na částečný úvazek.
Posledních několik let nabídlo povzbudivé signály, že pokroky ve strojovém učení by mohly výrazně zvýšit schopnosti průmyslových robotů. Zejména posilování učení se ukázalo jako vzrušující způsob, jak se roboti vypořádávají s obtížnými výzvami. Zahrnuje ovládání robota hlubokou neuronovou sítí a odměňování chování, které systém přibližuje k danému cíli.
Například robot tzv daktyl , z OpenAI, neziskové organizace v San Franciscu, se naučil manipulovat s dětským blokem tím, že cvičil ekvivalent 100 let v počítačové simulaci. Komerční neúspěchy však ukazují, jak těžké je dělat chytřejší roboty praktičtějšími.
Problémem většiny projektů je, že fungují pouze v relativně úzkých situacích. Mírně změňte prostředí a systém se musí vše naučit od začátku. Většina ukázek v této oblasti není zdaleka tak obecná, jak se zdá, říká Todorov , robotik rovněž z Washingtonské univerzity, který vyvinul oblíbené simulační prostředí pro roboty s názvem MuJoCo.
Fox říká, že klíčem k obecnějšímu učení robotů může být vybavit roboty základním porozuměním fyzickému světu, včetně prvků, jako je gravitace. Tato myšlenka – se kterou experimentují – by mohla být trochu podobná intuitivní chápání fyziky že miminka vystavují.
Jen málo společností prošlo revolucí umělé inteligence tak jako Nvidia. Takže stojí za to vzít na vědomí, když společnost sází na robotiku. Nvidia těží z revoluce umělé inteligence v průmyslové robotice částečně proto, že její hardware je zásadní pro provoz moderního softwaru pro strojové učení. Jeho technologie je také cenná pro provádění virtuálních simulací, které jsou pro výcvik robotů stále důležitější.
Fox a jeho kolegové v laboratoři v Seattlu jsou obzvláště nadšení z nově vznikajícího trendu virtuálních prostředí, která jsou jak fyzicky realistická, tak vizuálně nerozeznatelná od skutečného světa. Simulace bude hrát velmi, velmi důležitou roli v budoucnosti robotů, říká Fox.