Японские инженеры учат роботов учиться и использовать знания

Современная робототехника становится все ближе к появлению роботов, все более похожих на людей. Несмотря на то, что роботы, решающие сложные задачи по аналогии с человеком, пока выглядят фантастикой, японские инженеры становятся все ближе к появлению роботов, способных решать те задачи, на которые машины изначально не были запрограммированы или использовать те предметы, которые они прежде никогда не видели.

Одна из таких разработок была представлена сегодня. В Институте технологий Токио разработана система, позволяющая роботам изучать окружающую их среду и выходить в интернет для получения дополнительных данных.

Авторы разработки говорят, что их система в буквальном смысле слова может научить роботов думать и находить наилучшее из возможных решений какой-либо проблемы.

"Большая часть существующих на сегодня роботов хороша лишь в выполнении задач, на которые они заранее запрограммированы, но об остальном окружающем их мире они знают очень мало или не знают вообще ничего.

Наш проект был изначально направлен на создание своего рода моста между роботами и реальным миром. Такой подход делает людей и роботов существенно ближе друг другу", - говорит Осаму Хасегава, помощник профессора Института технологий Токио.

Созданный в Японии проект SOINN или Self-Organizing Incremental Neural Network представляет собой алгоритм, позволяющий роботам получать и использовать знания, а также применять на практике то, что они ранее узнали, чтобы выполнять задачи с максимальным эффектом и качеством.

SOINN исследует окружающую среду для сбора данных, необходимых для организации информации в готовый к применению набор инструкций.

На практике, это выглядит так: машина получающая некую задачу, которая ей вообще не ясна или недостаточно ясна, пытается найти исходные данные, которые как-либо прояснят ситуацию.

Получив данные, машина сопоставляет эти сведения с имеющейся уже базой данных и вырабатывает алгоритмическое решение задачи.

Если SOINN получает некоторое экзотическое задание, смысл которого неясен машине в принципе, то алгоритм выходит в интернет и буквально пословно разбивает запрос, пытаясь установить значение каждого из слов и понять их взаимосвязь друг с другой.

Хасегава говорит, что их работу можно рассматривать как попытку увязать концепции человеческой логики и глобальной сети с ее почти бесконечными информационными ресурсами. "Мы уверены, что в будущем роботы смогут понимать от людей просьбу о приготовлении чая или выполнении работы по дому", - говорит он.

"Машины будут сами получать данные о рецепте напитка и сами будут анализировать необходимые для уборки действия".

Созданная на сегодня система уже способна отфильтровать "шум" - незначительную информацию, которая в конечном итоге просто запутывает. "Этот процесс напоминает общение с каким-то конкретным собеседником в толпе людей.

Люди отфильтровывают шум автоматически, но для роботов это непростая задача. Пока у людей логическое мышление развито гораздо мощнее, чем у роботов", - говорит он.

Также он говорит, что в современном мире уже могли бы появиться чрезвычайно умные и продвинутые роботы, черпающие свои знания из интернета.

Однако проблема заключается в том, что интернет был создан людьми для людей, поэтому для взаимодействия с интернетом роботы должны сначала научиться мыслить как люди.

Хасегава говорит, что в будущем SOINN мог бы найти возможности по практическому использованию, например система могла бы "в умном режиме" управлять дорожным движением, руководствуясь реальной дорожной обстановкой и собирая данные с дорожных камер.

Также он мог бы выполнять роль своеобразного центра координации для многочисленных датчиков сейсмоактивности.

В то же время, специалисты говорят, что наверняка роботов в их познаниях придется как-то ограничивать, чтобы их стремление к совершенству в выполнении тех или иных задач не обернулось как в многочисленных голливудских фильмах, наподобие "Терминатора".

"Сейчас эти технологии находятся на начальной стадии, однако, как показывает практика, между начальной стадией и продвинутой разработкой может быть всего один шаг", - предупреждает Хасегава.