Teško je programirati stroj da hoda, pa su ga istraživači natjerali da uči od prirode.
Svatko tko je ikada promatrao psa kako se kreće uokolo - možda samo hoda, skače ili hvata frizbi - vjerojatno je primijetio koliko pseći pokreti mogu biti dinamični, složeni i prirodni. Životinja vjerojatno uopće ne razmišlja puno o redoslijedu kojim stavlja svoje četiri šape na tlo dok kasi. Jednostavno to čini.
Sada zamislite da imate robotskog psa i želite ga pokušati programirati da radi samo nešto osnovno, poput hodanja. Čak i da ste vješti programer, vjerojatno biste smatrali zastrašujućim zadatkom natjerati svoj mehanički očnjak da glatko izvodi takve radnje, a kamoli dlakavi skok s frizbijem.
Kako bi pokušali pronaći brži, skalabilniji pristup, istraživači s Googlea i kalifornijskog sveučilišta Berkeley okrenuli su se podacima stvarnih pokreta pasa od krvi i mesa kako bi istrenirali svoje robotsko kuče da izvršava zadatke poput hodanja različitim brzinama ili predenje. "Naša ideja je da možda robote možemo lakše naučiti ovim vještinama pokazujući im primjere životinja koje se kreću u okruženju", kaže Jason Peng, student istraživač na
Google, doktorand na Berkeleyju i prvi autor knjige papir opisujući projekt.Na kraju krajeva, životinje su prirodno izvrsne u provođenju "agilnog ponašanja", dodaje. Ali obrnuti inženjering tih radnji i natjerati robota da ih izvede? To bi moglo biti teže nego obučiti neposlušnu džukelu da ne moli za ostatke stola.
Umjesto prikupljanja potpuno novih informacija o kretanju pasa za ovaj projekt, tim je koristio podaci koji je već postojao i koji je došao iz jednog očnjaka. "Bio je dostupan javni skup podataka o različitim pokretima pasa", kaže Peng. Podaci o snimanju pokreta tog psa iz tog rada dali su im potrebne informacije.
Ali to nije bilo tako jednostavno kao samo preuzimanje tih informacija u mozak fizičkog bota. Sljedeći koraci uključivali su korištenje računalne simulacije kako bi virtualna verzija robota mogla naučiti oponašati radnje pravog psa. (Okrenuli su se i europski istraživači simulacija i AI dobiti robotskog psa za učenje.) Ovaj dio projekta uključivao je korištenje strojnog učenja—oblika umjetne inteligencije—kako bi virtualni robot stekao nove vještine. "Algoritam za učenje pokušavao je pronaći način koji robotu omogućuje reprodukciju kretanja što je moguće bliže", kaže Peng.
Uostalom, robot se razlikuje od pravog psa. Kao prvo, tijelo mu je manje fleksibilno. "Robot nema kralježnicu - tijelo mu je poput cigle", dodaje. Umjetna inteligencija je morala natjerati robota da što je moguće bolje uskladi stvarno kretanje životinje.
Na kraju, nakon tog vremena simulacije, prenijeli su to znanje u robota. Ni taj korak nije posve jednostavan, jer računalna simulacija nije savršen prikaz stvarnog svijeta.
Krajnji rezultat bio je da je njihov robot mogao izvoditi radnje koje je naučio iz ponašanja stvarnog psa, sa simulacijom i umjetnom inteligencijom i drugim adaptivnim mjerama kao ključnim međukoracima. Što bi mogao učiniti? "Gomila vještina kretanja, poput različitih načina hodanja", kaže Peng. "Također, nekoliko pokreta vrtnje i okretanja." Čak je i hodalo unatrag.
Teže stvari koje je robot mogao izvesti bile su brze, dinamične radnje, poput brzog trčanja ili skoka. To do sada nije bilo moguće ponoviti.
Peng kaže da je korištenje ove metode za učenje robota da izvršava zadatke bilo brže nego što bi bilo da su te vještine morali kodirati korak po korak. "Čak i za nešto poput hodanja - to je nešto što se proučava desetljećima u robotičkoj zajednici", napominje. Ali on se nada da bi robotičari mogli upotrijebiti ovaj pristup ne samo da ubrzaju i olakšaju podučavanje robota vještinama, već i da povećaju složenost tih radnji. Uz hodanje, "imamo prednost mnogih godina učenja", kaže on. Nešto otmjenije, poput skakutanja i okretanja? Ova bi metoda mogla olakšati programiranje naprednih pokreta.
Ipak, bot koji je trenirao Google sigurno nije jedino mehaničko pseto u bloku. Najpoznatiji je Mjesto, iz Boston Dynamicsa, koji je bio kontroverzno testirala državna policija Massachusettsa prošle godine.
U nastavku pogledajte video o projektu Google pas.
