https://bodybydarwin.com
Slider Image

Az együttműködési algoritmus lehetővé teszi az autonóm robotok összegyűjtését és tanulását egymástól

2020

A múlt héten az MIT izgalmas, ám kissé homályos áttörést jelentett be - egy új algoritmus, az AMPS, azaz a robotcsoportok jobb tanulóká válnak. Ez lehetővé teszi az autonóm rendszerek számára, hogy gyorsan összehasonlítsák az utak során megfigyelt megjegyzéseket, és összeállított világképpel álljanak elő.

Ha úgy tűnik, hogy már eleget vettem a robotika legelterjedtebb kísértéseinek - a késztetésnek, hogy antropomorfizálják a gépeket, és tisztítsanak meg egy diszkrét kutatási eredményt egy könnyebben emészthető, széles körben hozzáférhető iszapból -, amelyet viszem. Bár a szerzők nem nevezik áttörésnek, úgy tűnik, hogy ez az algoritmus éppen ilyen.

Az AMPS-t, amely rövidebb a szimmetrikus poszterek közelítő egyesítésében (hivatkozás a bayes-i statisztikai elemzésre), júliusban mutatják be a mesterséges intelligencia bizonytalanságának konferenciáján. Az algoritmus egy rendkívül specifikus robotikai problémát old meg. Ahhoz, hogy a gép egy adott környezetben működhessen, a szemantikai címkéket hozzá kell rendelnie, ahol csak lehetséges. Valójában ezek a kognitív hivatkozások. Tehát a fal téglalap alakú része, zsanérokkal és fogantyúval nem mindig rejtvény, amelyet minden alkalommal a semmiből meg kell oldani. Ez egy ajtó nyitható vagy zárható. És a szemantikai címkék készletei felvehetik a nagyobb címkéket. Konferencia terem lehet egy ajtó (címke), amely egy nagy központi asztallal (másik címke) és egy csomó székkel (több címke) nyílik.

Az ilyen fajta jelölés ugyanolyan fontos az autonóm robotok számára, mint az emberek számára. A különbség azonban az, hogy az emberek általában enyhébbek a címkék létrehozása és elismerése terén. "Mi, mint emberek, általában meglehetősen jól meghatározzuk a szókincset a dolgokhoz" - mondja Jonathan How, a MIT légiforgalmi és űrhajósági professzora. „Tudjuk, hogyan kell a dolgokat következetesen globálisan címkézni, vagy miként tudjuk azokat felvenni a környezetünkben található egyéb dolgok elolvasásával.” Tehát ha egy személy belép egy konferenciaterembe, amelynek szék nincs benne, akkor nem válik hirtelen. érezzék magát az időben és a térben. Olyan okosak vagyunk.

A robotok, összehasonlítva, meglehetősen buta lehetnek. Vagy legalábbis merev. A szék nélküli konferenciaterem tévesen összetéveszthető egy tárolóhelyiséggel, amelyet örökké ilyenként fel lehet tüntetni, jóval a születésnapi parti vége és az ülések visszatérése után. Ez a kognitív rugalmatlanság messze attól, hogy antropomorfizálja őket, emlékezteti arra, hogy mennyire embertelen robotok. És további problémák merülhetnek fel, amikor a gépek megpróbálják megosztani az adatkészleteket, és összevonják tapasztalataikat egy nagyobb környezetvédelmi címkéket tartalmazó gyűjteménybe. Ha az egyik bot regisztrált egy területet konferenciatermékként, a másik bot pedig tároló helyiségként jelölte meg, hogyan állítják össze az eltérést? Ahol az emberek rendezhetik a nézeteltérést a nagy szájukkal és még mindig nagyobb agyunkkal, a robotok beragadnak a párbajban lévő, meg nem szivárogtató címkéikbe.

Az AMPS algoritmus megígéri, hogy megszakítja ezeket a holtpontokat, lehetővé téve a robotoknak, hogy újragondolják a különféle címkék fontosságát. Nemcsak ott, ahol vannak a dolgok, hanem arról is, hogy mi a helyzet, miből állnak, mondja How. Például milyen fontos, hogy a konferencia terem székekkel rendelkezzen? És ha egy robot már észrevette, hogy mit tart tárolóhelyiségnek, dobozokkal, szekrényekkel és polcokkal kiegészítve, lenne-e valójában egy másik tárolóhely olyan közel ahhoz (anélkül, hogy bármelyik ilyen visszajelző funkció lenne)? How szerint, aki végzős hallgatójával, Trevor Campbell-rel készítette az algoritmust, az a trükk az, hogy lehetővé teszi a felületkezelő gépek számára, hogy új prioritásokat állapítsanak meg címkéikben, újjáépítve világképüket. Azáltal, hogy olyan konferenciatermeket engedélyez, amelyekben lehet székek, vagy amelyekben nem lehet szék, és a címkék átrendezése a különféle tapasztalatok figyelembe vételéhez lehetővé teszi, hogy a robotok elérjék azt, amit How és Campbell szemantikai szimmetriának nevezzen.

Ez egy olyan probléma megoldása, amely, őszintén szólva, még nem jelent nagy problémát. Az önálló rendszerek viszonylag ritkák a jól meghatározott, gondosan felcímkézett gyártási helyiségeken kívül, és a tanulásra tervezett rendszerek még ritkábbak. Mivel azonban az önvezérelt robotok egyre gyakoribbá válnak, és a navigáláshoz szükséges környezet és viselkedés sokkal változatosabb, az együttműködésen alapuló tanulás komoly eszköz lehet. Olyan építőrobotokról szól, amelyek nem folyamatosan a kezükbe dobják a levegőt, mondván: Ez nem az egyik meghatározott végső dolog. Nem tudom, mit tegyek most - mondja How.

Más szavakkal, az AMPS az autonóm gépek, például a robotkocsik jövő generációi számára készül, akik elkerülhetetlenül olyan helyzetekben találják magukat, amelyekben a programozóknak nem volt előrelátása vagy sávszélessége a felkészüléshez. Például egyes városok a nap lenyugvásakor mindenki számára szabadidős játszógéppé válhatnak, és arra készteti a járműveket, hogy az emblémázott emberek folyamatos áramlásán keresztül kúszjanak. Egy védett, külvárosi robotgép, amelyet csak a gyalogosok látták türelmesen a kereszteződésen, elvégezheti azt, amit a robotok gyakran tesznek újszerű, megmagyarázhatatlan helyzetekben, és megállítják. Időközben egy városi központú járművezetés nélküli járműveknek több tapasztalata lehet az alkalmi kárpátlás és az alacsony sebességű kockázatértékelés ezen esti estéjén. Ha ez a két robot ugyanazon a lámpánál áll meg, és képesek hatékonyan megosztani adataikat, összeegyeztethetik egymással megfigyeléseiket. A külvárosi modell kitörhet a sztúrájából (vagy elkerülheti egybeesését), és elegendő óvatossággal és határozottsággal folytathatja az eljárást. A városi robotgépnek nem feltétlenül jár előnye, ha megtanulja, hogyan viselkednek az emberek az olyan helyeken, ahol az autókultúra uralkodik, de talán egy vagy több trükköt vet fel a vak autópályákkal vagy a bontási sávot hordó gazemberekkel kapcsolatban.

Az együttes tanulás más eszközökkel is megvalósítható, például összekapcsolva gépeket egy kiterjedt, mindig bekapcsolt hálózatig, ahol a teljes kiszolgálófarmok átcsavarhatják az összecsapó címkéket és szükség szerint frissíthetik a robotokat. És a RoboEarth projekt, egy önmagában leírt "Wikipédia a robotok számára" reméli, hogy létrehoz egy egyetemes tudásbázist a robotok számára. A AMPS előnye azonban az, hogy dolgozik, amikor a folyamatos hálózati hozzáférés nem lehetséges, függetlenül attól, hogy ez egy kavicsos utat jelent-e. Ez a megközelítés a robotok közötti kommunikációra fókuszál, anélkül, hogy a nagy teljesítményű háttérrendszerek luxusa lenne. Ez lényegesen növeli az autonóm gépek autonómiáját, és alapot teremt. az értelmes tanuláshoz. "Erre gondolunk az egész életen át tartó tanulás összefüggésében, mondja How. "Ez azt jelenti, hogy egy robot egy évig távol lehet valahol, egyedül működve, és nem kell, hogy visszatérjen és kérdéseket tegyen fel. A robotok körülötte barangolhatnak, akárcsak az emberek, egyénileg vagy párban interakcióban, módot találva tanuljanak egymástól. "

Túl korai lenne tudni, hogy az AMPS algoritmus képes-e önálló autókba lépni. De, ahogyan How rámutat, a sofőr nélküli járművek az információs és döntéshozó rendszerek laboratóriumában (az MIT kutatóközpontja, amelyhez kapcsolt) az egyik legfontosabb gond. Rövid távú alkalmazás lehet felderítési vagy megfigyelésen alapuló robotokban. Tekintettel arra, hogy ezt a projektet a Haditengerészeti Kutatóhivatal támogatta, a csapatmunkát támogató katonai rendszer teljesen megvalósíthatónak tűnik. Hosszú távon azonban az együttműködésen alapuló tanulás nagyobb, mint bármely robot egyetlen osztályánál. Ez ígéretet jelent önállóbb robotok létrehozására, amelyeket nem kell minden feladaton átmenni, és minden releváns adatot kanállal táplálni. Mert ha elengedjük a robotok antropomorfizálására irányuló vágyunkat - és nehéz ezt nem -, az autonómok alig vannak lábukon, és csak alkalmanként vannak a pelenkák között.

A legjobb kerti szerszámok az udvar buja tartásához hulladék nélkül

A legjobb kerti szerszámok az udvar buja tartásához hulladék nélkül

Az allergia továbbra is növekszik, de a szülőknek végre lehetnek módjai a leküzdésre

Az allergia továbbra is növekszik, de a szülőknek végre lehetnek módjai a leküzdésre

Hogyan modellezték a tudósok egy halálos tornádót egy őrülten nagy teljesítményű számítógéppel

Hogyan modellezték a tudósok egy halálos tornádót egy őrülten nagy teljesítményű számítógéppel