Nauka  / Artykuł

Robot Google'a opanował podstawy chodzenia w cztery godziny. Nie potrzebował ludzkiej niańki

Picture of the author

Jak to, wcześniej nie umiały? Otóż nie. Do niedawna, funkcje chodzenia we wszystkich tych wspaniałych robotach były kodowane na sztywno. Programiści z Google Robotics stwierdzili jednak, że to podejście jest zbyt archaiczne...

Robot z powyższego nagrania, a raczej jego wbudowane algorytmy były w stanie stworzyć działający mechanizm chodzenia od zera. Ludzie z Google Robotics stworzyli to rozwiązanie w oparciu o istniejące już algorytmy, jednak zamiast tworzyć wirtualne modele środowiska i implementować swojemu robotowi sprawdzone dotychczas rozwiązania postawili na bardziej naturalny (z braku lepszego określenia) proces.

Nauka chodzenia robotów

Świat rzeczywisty stał się jedynym środowiskiem, w którym robot mógł sprawdzać swoje własne pomysły na temat poruszania się. Efekt jest nader imponujący - robot opanował podstawy chodzenia w zaledwie cztery godziny i przez ten czas nie potrzebował ludzkiej niańki, tak jak miało to miejsce podczas dotychczasowych procedur nauki chodzenia, w których maszyna korzystała z wzorców symulowanych wcześniej w przestrzeni wirtualnej i dostosowywanych do świata rzeczywistego metodą prób i błędów, poprawianych przez człowieka.

Nie obyło się oczywiście bez drobnych oszustw. Dwa najpoważniejsze to dodanie zakodowanego na sztywno (tzw. hard coded) algorytmu odpowiedzialnego za wstawanie robota po upadku oraz korzystanie z systemu motion capture, który przekazywał robotowi wszystkie dane dotyczące jego położenia.

Ta druga sztuczka, z czego zdają sobie sprawę twórcy nowego algorytmu, nie będzie możliwa w realnym świecie, w którym nowe roboty Google'a mają dostosowywać się do dowolnego terenu, który napotkają na swojej drodze w realnym świecie. Problem ten trzeba będzie prędzej, czy później rozwiązać.

Po co to wszystko?

Chodzi o oszczędność czasu oraz zminimalizowanie udziału ludzi w procesie nauki robotów. Jak na razie jednak badacze z Google Robotics nie są pewni, czy ich nowe rozwiązanie uda się zaimplementować do każdego typu robotów. Nikt też do końca nie wie, kiedy algorytmy które są w stanie uczyć się samodzielnie interakcji z rzeczywistym światem będą w tym świecie potrzebne.

Nasze dotychczasowe wykorzystanie robotów w przemyśle nie wymaga bowiem tak wyrafinowanych rozwiązań i skupia się raczej na powtarzalnych zadaniach, przy których nie ma zbyt wielkiej różnicy, czy zostały one zaimplementowane przez człowieka, czy robot nauczył się wykonywać je samemu. W przyszłości jednak, kto wie do czego przydadzą nam się roboty kroczące, które będą w stanie błyskawicznie dostosować swoje ruchy do dowolnej powierzchni, na której będziemy chcieli je użyć?

przeczytaj następny tekst


przeczytaj następny tekst


przeczytaj następny tekst


przeczytaj następny tekst


przeczytaj następny tekst