211service.com
En robot har kommit på hur man använder verktyg
ANNIE XIE Annie Xie
Att lära sig att använda verktyg spelade en avgörande roll i utvecklingen av mänsklig intelligens. Det kan ändå visa sig vara avgörande för framväxten av smartare, mer kapabla robotar också.
Ny forskning visar att robotar kan ta reda på åtminstone rudimenten av verktygsanvändning, genom en kombination av att experimentera och observera människor.
Chelsea Finn , forskare på Google Brain, och Sergey Levine , en biträdande professor vid UC Berkeley, utvecklade robotsystemet tillsammans med flera av Levines studenter. (Finn och Levine utsågs till Innovators Under 35 av MIT Technology Review under 2018 respektive 2016.)
Uppställningen består av en färdig robotarm som kan styras av en person eller en dator. Den innehåller också en kamera som ser miljön inom räckhåll för armen – och, viktigast av allt, en dator som kör ett mycket stort neuralt nätverk som låter roboten lära sig.
Roboten utarbetade hur man kan använda enkla redskap, inklusive en sopskåpa och kvast och en dammduk, för att flytta runt andra föremål. Verket tipsar om hur robotar en dag kan lära sig att utföra sofistikerade manipulationer och lösa abstrakta problem för sig själva. Det är spännande eftersom det betyder att roboten kan ta reda på vad den ska göra med ett verktyg i situationer som den inte har sett tidigare, säger Finn. Vi vill verkligen studera den typen av allmänhet, snarare än att en robot lär sig att använda ett verktyg.
Forskarna har tidigare visat hur en robot kan lära sig att flytta föremål utan explicit instruktion. Genom att observera och experimentera utvecklar roboten en enkel modell av orsak och verkan (skjut ett objekt på det här sättet så hamnar det där borta). Den nya roboten lär sig på ett liknande sätt, men den bygger en mer komplex modell av den fysiska världen (om du flyttar det här föremålet kan du flytta de andra föremålen dit).
Robotsystemet lär sig på flera sätt. För att få en grundläggande förståelse för orsak och verkan, experimenterar den med objekt på egen hand och knuffar runt dem för att se resultaten. Den matas också med data från massor av tidigare robotinlärning. Under hela tiden lär sig ett återkommande neuralt nätverk att förutsäga vad som kommer att hända i en scen om roboten vidtar en viss åtgärd.
För att bemästra verktygsanvändningen observerar roboten också mänskligt beteende. Genom att kombinera sina lärdomar från de två typerna av lärande låter roboten sedan bestämma hur ett objekt ska användas i en ny situation.
Annie Xie , en student vid UC Berkeley som är involverad i projektet, skriver om arbetet i ett relaterat blogginlägg: Med en blandning av demonstrationsdata och oövervakad erfarenhet kan en robot använda nya objekt som verktyg och till och med improvisera verktyg i avsaknad av traditionella.
Levine, en ledande forskare inom robotinlärning, säger att han blev förvånad över robotens förmåga att improvisera. I ett fall beslutade roboten till exempel att en vattenflaska, på grund av sin form och storlek, kunde användas för att svepa föremål över en yta.
När du visar det saker som faktiskt inte är verktyg, kan det komma på sätt att använda dem som var lite överraskande, säger Levine.