Восстание машин или тело для искусственного интеллекта
Компания Osaro из Сан-Франциско разработала показательное и любопытное программное обеспечение для робо-манипуляторов: вероятнее всего, подобные системы в ближайшие годы получат распространение в пищевой промышленности.
Алгоритм позволяет роботу склониться над поблескивающей грудой свежеприготовленных куриных частей, извлечь одну из них и поместить в формируемый бэнто (однопорционную упаковку еды), неспешно ползущий по конвейеру. В среднем на одну операцию уходит порядка 5 секунд.
Почему это важно? Речь идет о представителе нового поколения умных систем: традиционные “робо-руки” перемещают объекты с высокой точностью и скоростью, а также отличаются значительной силой, однако “теряются” при малейших проявлениях хаоса в окружающем мире. Такие устройства с гарантией ошибутся, стоит нужному объекту сдвинуться на пару сантиметров, приложат одинаковую силу к зефирке и свинцовому слитку, а главное - никогда не смогут извлечь нужный элемент из беспорядочного скопления разрозненных частей.
До последнего времени, развитие ИИ и компьютерных систем практически не затрагивало медленную эволюцию промышленных роботов: между тем, за последние пять лет софт “научился” распознавать изображения и предметы, реагировать на естественную речь, совершенствоваться и учиться в процессе работы и даже самостоятельно осваивать новые трюки.
Большинство современных роботов затрудняются при необходимости открыть дверь или подобрать яблоко - “глупым” машинам нужны сенсоры и современный ИИ. Разумеется, разрыв между “физическими” роботами и “эфемерным” искусственным интеллектом актуален в первую очередь для внедренных в эксплуатацию коммерческих систем: в лабораториях грань между “железом” и софтом приобретает условный характер.
В ближайшее время это расслоение останется в прошлом: ИИ того же Osaro позволяет роботам “понимать”, какие объекты находятся перед ними, и изучать их посредством разнородных физических взаимодействий. Метод проб и ошибок позволит системам быстро научиться работать практически с чем угодно.
Впрочем, есть и еще один важный нюанс. Дело в том, что в отличие от человека, любой робот может мгновенно поделиться с “учениками” имеющимся опытом - попросту копируя его или загодя размещая в облаке. В результате, тиражирование любых достижений проходит мгновенно.
В ближайшее время роботов и ИИ ждет своего рода синергетический эффект: новейший софт обретет доступ к физическому “телу” и массе сенсоров, что существенно расширит возможности современных “материальных” устройств. Между тем, “нематериальный” ИИ обретет массу “опыта” для “переваривания” и обучения.
Люди привыкли “очеловечивать” и романтизировать роботов, зачастую придавая простым машинам и агрегатам образ чуть ли не “мыслящего” и развивающегося существа. Между тем, основной массив действующих устройств никогда не выйдет за рамки пары-тройки процессов, детально регламентированных программным кодом.
Новое поколение роботов, способных действовать в хаотичных условиях привычного нам мира, не потребует дополнительной поэтизации: развитие обратной связи позволит им выполнять массу задач, которые ранее казались попросту недостижимыми. До сих пор люди не создали достаточно убедительных симуляций нашего мира. Между тем, обучение требует практики - а что может быть практикой лучшей, чем взаимодействие с реальными объектами? Чем полнее окажется комплекс манипуляций и набор каналов обратной связи, тем ближе мы подойдем к имитации настоящего “интеллекта”. Революция буквально сдерживается инертностью социума и бюрократией, а вовсе не провалами в технологической составляющей.
По материалам: technologyreview.com.