Администратор Сети Минск

Проект XPERO: роботы смогут учиться

Автор: Василий Чирвон

Вам нравятся фильмы про роботов? Знаете, такие, в которых люди создают роботов, чтобы те делали за нас тяжелую работу, а в результате (почему-то) всегда получают армию машин, готовых уничтожить все живое на планете. Хотя, возможно, я несколько сгущаю краски. Ведь в некоторых фильмах есть просто очаровательные роботы, например, постоянно жужжащий R2-D2 из «Звездных Войн». В любом случае, практически во всех фильмах роботов показывают очень умными. Они легко обучаются и обладают прямо таки фантастической проницательностью – стоит им взглянуть на предмет, как они уже знают что это, зачем оно и как его можно использовать. Но это только в кино. В жизни же очень сложно научить машину самостоятельно изучать мир. Однако создателям робота по имени NAO это все-таки удалось.

NAO не запрограммирован на какие-то определенные действия, и это отличает его от других роботов. Им движет лишь желание узнать как можно больше о мире, который его окружает.

«Проснувшись» впервые, он «идет на прогулку» и собирает при помощи своих датчиков данные обо всем, что попадается ему на пути. Вскоре он останавливается, обрабатывает полученную информацию и выстраивает свою первую модель мира. В будущем он сможет пользоваться этой моделью («мозгом»), чтобы предсказывать возможные последствия своих действий. В своих поступках он похож на ребенка, который выпускает из рук предмет до тех пор, пока не поймет, что тот непременно упадет и наделает много шума. Дети, как известно, всегда учатся экспериментируя. Такой же принцип «обучения через эксперимент» заложили в NAO его разработчики – ученые из европейского исследовательского проекта XPERO.

Стартовал этот проект в апреле 2006 года. Над ним работают умы шести ведущих исследовательских лабораторий Европы: Фраунгоферовского института интеллектуального анализа и информационных систем, Университета прикладных наук Бонн-Рейн-Зиг, Технического университета в Вене, университетов Вероны и Любляны, а также Американского университета в Париже. Главная цель проекта – создание робота или другой системы, которая сможет проводить эксперименты и выстраивать на их основе новые представления о мире и объектах в нем, тем самым улучшая свои навыки и производительность. Другими словами, обучаться.

Участники проекта XPERO впервые продемонстрировали свое творение, робота NAO, в апреле 2009 года на Европейской конференции по технологиям будущего FET’09 в Праге. Конференция проходила под лозунгом «Наука опережает фантастику». И это, согласитесь, подходит NAO. Ведь возможность существования самообучающихся роботов до сих пор кажется фантастикой! Однако на презентации ученые показали, что робот может исследовать предметы, планировать эксперименты, собирать полезные данные и вырабатывать представления о мире совершенно самостоятельно.

Во время презентации NAO сперва учится простой модели и узнает, что «если я смотрю на объект и делаю шаг вперед, то я приближаюсь к нему», и «если я повернусь к объекту спиной и сделаю шаг вперед, я удаляюсь от него». Затем он использует эти знания и идет к объекту уже для того, чтобы узнать, что же произойдет, если он прикоснется к нему. Из этого эксперимента он узнает, что объекты делятся на те, которые можно переместить и которые нельзя. Далее наш любопытный робот «играет» с разбросанными кубиками и шариками, и в итоге понимает, что шар можно поставить на куб, но не наоборот. Зная это, NAO пытается построить башню или арку. Так, на глазах у зрителей, за 10 минут робот вырастает от младенца до годовалого ребенка. В ходе презентации все происходящее в «мозгу» робота транслировалось на одном мониторе, а поступающая с датчиков информация – на другом. Не удивительно, что проект XPERO получил приз за лучшую научную презентацию выставки FET’09.

Может показаться, что ничего сложного в том, что было показано на конференции нет. Но «то, что для человека является обычной вещью, для робота может быть сложной проблемой» – объясняют изобретатели алгоритма Юре Забкар (Jure Zabkar) и Иван Братко (Ivan Bratko) из Университета Любляны. «У нашего робота знаний меньше, чем у ребенка. Для него не имеет никакого значения, что он видит объект. Он лишь воспринимает цвет и края. Ему никто не сказал что такое система координат, как ей пользоваться или как ее изучить. Мы же разработали механизм, который позволяет роботу извлекать закономерности из данных, собранных его датчиками, и переводить их в теории и модели, которые, в свою очередь, позволят роботу лучше прогнозировать и объяснять, что происходит вокруг».

Для достижения поставленной цели исследователям из проекта XPERO пришлось решить ряд сложных вопросов, которые составляют так называемую «экспериментальную петлю»:

  • Стимуляция эксперимента. Что может заставить робота проводить эксперименты и получать новые знания? Может, любопытство? Или желание избежать неприятной ситуации? Ответом на вопрос должна стать теория о том, что стимулирует и мотивирует робота экспериментировать.
  • Проектирование и выполнение эксперимента. На втором этапе исследовались и разрабатывались методы перевода роботом довольно абстрактного описания эксперимента в подробный план действий с последующим поиском вариантов оптимального выполнения данного плана.
  • Наблюдение и анализ результатов эксперимента. Наблюдение – неотъемлемая часть любого эксперимента. Поэтому было важно разработать модули первоначального восприятия, позволяющие роботу распознавать и отслеживать объекты реального мира. Кроме того, на данном этапе были установлены критерии для оценки результатов экспериментов.
  • Представление результатов и формирование знаний. Кульминацией проекта стал вопрос о том, каким образом робот сможет не просто получать из экспериментов новые данные, но и улучшать с их помощью свои знания о мире. Ученым предстояло разработать методы, при помощи которых робот будет автоматически извлекать представления о свойствах, взаимодействиях и функциях предметов из своих наблюдений.
  • Начальные знания и умения. В ходе данного этапа исследователи определяли, какой объем «врожденных» знаний и навыков необходим роботу, и в каком виде эти знания должны быть представлены.
  • Инженерия экспериментальной петли. Финальным штрихом стала разработка программного обеспечения и концептуальной базы для обеспечения совместимости всех частей проекта и возможности реализации экспериментальной петли на практике.

Как видите, перед учеными была поставлена непростая задача. В начале работы, признается координатор проекта Эрвин Пресслер (Erwin Prassler), команде XPERO было «известно столько же, сколько было известно Колумбу, когда он расправил паруса и направился на запад». Но спустя три года они все же «открыли новую землю», создав робота, способного изучать мир при помощи экспериментов. Часто бывает, что найденные ответы порождают новые вопросы, поэтому создание NAO, несомненно, является лишь первым шагом. Проект XPERO заложил основу для технологии, которая имеет потенциал стать одной из ключевых для следующего поколения «службы роботов», которые будут стричь газоны, убирать в домах, полировать обувь. Способные учиться новым функциям роботы раз и навсегда сменят существующие запрограммированные заранее устройства. Остается только гадать, к чему все это приведет.

Назад в раздел

Вход для клиентов
логин
пароль

Калькулятор тарифов
Количество компьютеров
Количество серверов
Доступ к Интернету: Да   Нет
Новости и статьи

Список новых городов компании Брогсис пополнил город Борисов.

Компания Брогсис объявляет об открытии филиала в г.Витебск. Теперь полный спектр услуг оказываемых компанией Брогсис доступен клиентам из Витебского региона.

Все новости и акции
Форматирование - Чистка жесткого диска
Форматирование - Несколько слов
Ремонт и обслуживание клавиатуры. Несколько полезных советов
Проблемы при использовании USB Методы решения проблем с USB.
Компьютерные вредители Пользователям Интернета читать обязательно!
Что такое Интернет История появления всемирной паутины