Kinijos mokslininkai sukūrė robotus, gebančius jausti ir atkartoti žmogaus prisilietimą

Tradicinės mašinos dažnai „sutrinka“, kai jų pačių pirštai užstoja kamerai laikomą daiktą arba kai sistema paprasčiausiai „nesupranta“, kokia jėga reikia sugriebti smulkų objektą. Dabar situacija keičiasi: Kinijos mokslininkai sukūrė naują treniravimo metodą, leidžiantį robotų rankoms pasiekti žmogui artimą miklumą, naudojant tik nebrangią kamerą ir paprastus lietimo jutiklius.

Vietoj brangaus „geležies“ – išmanūs algoritmai

Tyrėjų pasiūlytas metodas paremtas dviejų etapų mokymosi procesu, imituojančiu tai, kaip pasaulį pažįsta žmonės. Pirmojoje fazėje roboto „smegenys“ buvo iš anksto apmokytos. Mašina analizavo milžinišką vaizdo įrašų biblioteką, kuriose žmonės atlieka įvairias užduotis plikomis rankomis arba mūvėdami pirštines.

Taip dirbtinis intelektas išmoko sieti vaizdą (kaip ranka išsidėsto objekto atžvilgiu) su prisilietimu (momentu, kai piršto paviršius paliečia daiktą). Tai esminis žingsnis – robotas „suprato“, kad rega ir lietimas yra dvi to paties jutimo pusės.

Antrajame etape robotas buvo perkeltas į virtualią simuliaciją. Ten jis vienu metu lavino daugybę skirtingų įgūdžių, o ne mokėsi kiekvienos užduoties atskirai. Įdomiausias šios dirbtinio intelekto architektūros elementas – specialus modulis, veikiantis tarsi žmogaus smegenų dalis, atsakinga už jutimų integraciją.

Dėl šio modulio robotas geba „matyti“ daiktą savo „vaizduotėje“ net ir tada, kai mechaniniai pirštai visiškai užstoja jį kamerai. Svarbu ir tai, kad visa sistema remiasi nebrangiais komponentais: įprasta internetine kamera ir paprastais „yra prisilietimas / nėra prisilietimo“ tipo jutikliais.

Teorija teorija, o kaip tai veikia realybėje?

Mokslininkai parengė aštuonias skirtingas užduotis. Penkias iš jų robotas anksčiau treniravo simuliacijoje (pavyzdžiui, butelio kamštelio atsukimą ar svirties perjungimą), o trys jam buvo visiškai naujos (tarp jų – pieštuko drožimas ir varžto atsukimas).

Rezultatai įspūdingi: anksčiau treniruotuose veiksmuose robotas pasiekė apie 85 proc. sėkmės rodiklį, o visiškai naujose užduotyse daugeliu atvejų taip pat susitvarkė be didesnių problemų.

Mokslininkai bandė sistemą ir „suklaidinti“ – staiga keisdami apšvietimą laboratorijoje ar pakeisdami lietimo jutiklius kitais modeliais. Paaiškėjo, kad robotas itin atsparus tokiems trikdžiams.

„Vaizdo ir lietimo jutimais paremta išankstinė treniruotė, grindžiama žmogaus demonstracijomis, nuosekliai leido pasiekti puikių rezultatų: efektyvesnio mokymosi, mažesnio skirtumo tarp simuliacijos ir realybės bei labiau žmogiškų elgesio modelių manipuliuojant objektais“, – pabrėžė tyrimo autoriai savo publikacijoje.

Šis pasiekimas puikiai atspindi dabartinę „fizinės dirbtinio intelekto“ kryptį. Pastaruoju metu jau matėme, kaip „Unitree“ ar „Agibot“ robotai demonstruoja akrobatiką ir kovos menų elementus. Tačiau šiuo atveju dėmesys sutelktas ne į įspūdingus šuolius, o į tikslumą ir jautrumą – savybes, kurios leis robotams dirbti mūsų virtuvėse, laboratorijose ar vaistinėse, kur svarbiau švelnus lietimas, o ne „raumenų“ galia.

Žinoma, inžinierių dar laukia ilgas kelias. Kitas aiškiai apibrėžtas tikslas – išmokyti robotus itin tiksliai reguliuoti sugriebimo jėgą, kad jie nesusmulkintų laikomo kiaušinio ar trapaus prietaiso. Vis dėlto šiandieninės inovacijos rodo, kad akimirka, kai roboto rankos paspaudimas atrodys natūraliai „žmogiškas“, artėja kur kas greičiau, nei dar prieš kelerius metus galėjome įsivaizduoti.