Лента TH Новости Искусственный интеллект



Начало для «умных» роботов уже сегодня

∴ 186

Если роботы когда-либо будут зарабатывать себе на жизнь, им нужно будет учиться на работе. У заводских руководителей есть и другая работа, помимо ввода программных сложных инструкций, так что, если бы они могли просто показать роботам, что делать, так же, как и новому рабочему?

1601

Исследователи из Nvidia теперь продемонстрировали систему, которая позволяет роботам делать именно необходимую задачу, изучая процесс её выполнения путем наблюдения за тем, как кто-то делает её только один раз.

Если прошлое исследование пришло к тому, что роботы могли бы однажды научиться через устные инструкции буквально читать наши мысли, чтобы исправить себя, когда они совершают ошибку. После этого у нас могли бы быть роботы, которые обучают друг друга этим навыкам, даже обмениваясь знаниями друг с другом через облако.

Чтобы роботы могли выполнять полезные задачи в реальных настройках, нужно легко передать задачу роботу, это включает в себя как желаемый результат, так и любые намеки на лучшее средство для достижения этого результата. С демонстрацией пользователь может передать задачу роботу и дать подсказки о том, как наилучшим образом выполнить задачу.Представители Nvidia

Для новых экспериментов исследователи подготовили серию нейронных сетей для совместной работы, чтобы выполнить задачу, продемонстрированную для них человеком. Эти нейронные сети работают на графических процессорах Nividia Titan X и подключаются к камере, которая следит за действиями человека, и робот-коготь, имитирующий их.
Исследователи обучили систему распознаванию набора из четырех цветных блоков и игрушечного автомобиля. Человеческий инструктор устраивал их определенным образом, а затем разбрасывал их. Тогда задача робота — собрать сцену, как было показано.

Для этого каждая из нейронных сетей имеет свою собственную работу. Во-первых, сеть обнаружения объектов определяет, что смотрит камера. Затем сеть взаимосвязи отношений определяет, как эти части соединяются друг с другом — например, синий блок находится над красным блоком. Затем сеть генерации программ определяет, что нужно сделать для достижения цели, и, наконец, план передается в сеть исполнения, которая направляет коготь, чтобы вытащить ее.

Робот автоматически устраняет собственные ошибки. Если он запутывается на любом этапе процесса, он понимает, что он еще не достиг цели и пытается снова. Но прежде чем он что-либо сделает, робот также создает описание своего плана, предназначенного для чтения людьми, поэтому его руководители могут проверить, правильно ли он истолковал задачу и, при необходимости переделал ее.

Исследователи говорят, что новый метод обучения должен действительно помочь ускорить процесс обучения роботов, потому что его не нужно обучать огромному количеству помеченных данных.

Исследовательский документ был опубликован в Интернете, и команда представит его на Международной конференции по робототехнике и автоматизации (ICRA) в Брисбене, Австралия, на этой неделе. Робота можно увидеть в действии в видео ниже.

Автор: Майкл Ирвин
Переводчик: Павел Бизин