Tikėtina, kad labai greitai robotai gyvens namuose su žmonėmis, padėdami vyresnio amžiaus žmonėms gyventi savarankiškai. Tačiau norėdami tai padaryti, jie turės išmokti atlikti visus mažus darbus, kuriuos žmonės galėtų padaryti nedvejodami. Daugybė šiuolaikinių dirbtinio intelekto sistemų mokoma atlikti specifines užduotis, analizuojant tūkstančius pasirašytų konkretaus veiksmo vaizdų. Nors šie metodai padeda išspręsti vis sudėtingesnes problemas, jie vis tiek sprendžia tik labai specifines problemas ir jiems reikia daug laiko bei apdorojimo jėgų mokytis.
Jei robotas rūpinasi pagyvenusiais žmonėmis, tokio darbo problemos bus labai skirtingos, palyginti su tipiškomis situacijomis mokymosi procese. Dienos metu robotai turi nuveikti daugybę dalykų - nuo arbatos darymo iki patalynės keitimo kalbant. Tai sudėtingos užduotys, kurias sudėtingesnė atlikti kartu. Nei du namai nėra vienodi, o tai reiškia, kad robotai turės greitai mokytis ir prisitaikyti prie savo aplinkos. Ir kaip dažnai būna, jei gyvenate su kuo nors kitu, viskas linkę migruoti. Robotas turės išmokti juos rasti pats.
- „Salik.biz“
Vienas iš būdų yra sukurti mokymosi visą gyvenimą robotą, kuris galėtų kaupti žinias, paremtas patirtimi, ir sugalvoti būdus, kaip jas pritaikyti ir pritaikyti naujoms užduotims. Išmokę pasigaminti puodelį arbatos, šiuos įgūdžius galėsite pritaikyti ir kavai.
Žmogaus smegenys mokosi visą savo gyvenimą, nuolat prisitaikydamos prie sudėtingų ir kintančių sąlygų bei kasdien spręsdamos įvairiausias problemas. Modeliavimas, kaip žmonės mokosi, galėtų padėti sukurti robotus, su kuriais galėtume bendrauti natūraliai, tarsi būtume su kitu žmogumi.
Vaiko raidos modeliavimas treniruojant robotą
Pirmasis klausimas, kurį reikia užduoti, kai pradedate modeliuoti žmones, kur pradėti? Alanas Turingas, žinomas matematikas ir dirbtinio intelekto pradininkas, kartą sakė:
Jis palygino vaiko smegenis su tuščiu sąsiuviniu, kurį galima užpildyti ugdymo metu, ir sukūrė intelektualią suaugusiųjų „sistemą“. Bet koks turėtų būti vaiko amžius modeliuoti? Kokių žinių ir įgūdžių pirmiausia reikia norint įgyti?
Naujagimiai labai riboti, ką jie gali padaryti ir kaip suvokia supantį pasaulį. Vaiko kaklo raumenų jėgos nepakanka galvai palaikyti, jis neišmoko valdyti rankų ir kojų.
Pradedant nuo nulio mėnesio - toks žingsnis gali smarkiai apriboti robotą. Tačiau vaiko fiziniai apribojimai iš tikrųjų padeda jam sutelkti dėmesį į nedidelio poklasio problemų sprendimą, pavyzdžiui, jis išmoksta susieti akis su tuo, ką girdi ir mato. Šie pradiniai vaiko modelio kūrimo etapai kuria jo kūną dar prieš jam pradedant suprasti supantį pasaulį.
Inžinieriai pritaikė panašius apribojimus robotui, iš pradžių blokuodami įvairių sąnarių judesius, kad imituotų raumenų valdymo trūkumą. Jie taip pat pakoregavo vaizdus iš roboto fotoaparato, kad jis „matytų“pasaulį naujagimio akimis - su neryškiomis ir silpnomis periferijomis. Užuot nurodęs robotui, kaip judėti, buvo leista jam patiems išsiaiškinti. Privalumas yra tas, kad pasikeitus kalibravimui ar pažeidus galūnes, robotas galės prisitaikyti prie šių pokyčių ir toliau dirbti.
Mokymasis žaidžiant
Tyrimai parodė, kad taikant apribojimus mokymosi procese ne tik didėja naujų žinių ir įgūdžių įgijimo greitis, bet ir didėja to, ko išmokta, tikslumas.
Suteikdamas robotui galimybę valdyti apribojimus - suteikdamas jam galimybę kontroliuoti jo sąnarius ir pagerindamas regėjimą - robotas gali pats valdyti savo mokymosi greitį. Mokslininkai modeliavo „kūdikį“ir pirmuosius 10 jo augimo mėnesių. Kai robotas išmoko koreliuoti judesį ir gautą jutiminę informaciją, jis įgijo stereotipinį elgesį su kūdikiais, pavyzdžiui, kai vaikai ilgą laiką spoksojo į rankas, o juda.
Kai robotas išmoksta koordinuoti savo kūną, kitas svarbus žingsnis, kurį jis praeina, yra tas, kad jis pradeda suprasti supantį pasaulį. Žaidimas yra svarbi vaiko mokymosi dalis. Ji padeda jam tyrinėti aplinką, išbandyti įvairias galimybes ir išnagrinėti rezultatus.
Iš pradžių tai gali būti taip paprasta, kaip šaukštu bakstelėti į stalą arba įkišti daiktą į burną. Bet tada jis virsta blokų blokais arba daiktų įdėjimu į tinkamas skyles. Visi šie veiksmai sukuria patirtį, kuri dar labiau suteiks pagrindą įgūdžiams, tokiems kaip tinkamo rakto atrakinimas spynai ir smulkiosios motorikos įgūdžiai, norint įkišti raktą į rakto skylę ir ją pasukti.
Ateityje šių metodų taikymas robotams suteiks galimybę mokytis ir prisitaikyti prie iššūkių reikalaujančios aplinkos ir užduočių, kurias kasdieniniame gyvenime žmonės laiko savaime suprantamais dalykais. Vieną dieną robotai galės padėti pagyvenusiems žmonėms, tačiau net ir darželio vaikai galės juos išmokyti.
Ilja Khel