Новая операционная система помогает ботам понимать инструкции, основанные на картинках, для выполнения различных задач, пишет Science News. Например, роботу, изображенному на фото, показали, как красный игрушечный боксер может победить синего. Такие роботы, наделенные «здравым смыслом», могут выполнять более широкий спектр задач в различных условиях, чем машины, ограниченные явно закодированными инструкциями или физическими демонстрациями. Описание разработки ученых из США дано в журнале Science Robotics.
При изучении схем для сборки мебели IKEA или целых городов LEGO люди, естественно, умеют делать выводы о том, как добраться от А до Б. У роботов до сегодняшнего дня не было аналогичной способности. Они, как правило, тщательно запрограммированы с точными указаниями о том, как двигаться. «Даже когда вы пытаетесь обучить роботов с помощью демонстрации, они просто повторяют те же самые движения, которые вы им показываете, а не концепцию, лежащую в их основе», - отмечает Дилеп Джордж, исследователь искусственного интеллекта и нейробиологии из компании Vicarious AI в Сан-Франциско. Джордж и его коллеги разработали операционную систему робота, которая может понимать основные идеи, изложенные в схематических инструкциях, и воплощать эти идеи в действия.
Новая роботизированная система изучила более 500 общих понятий: например, «складывать зеленые объекты справа» и «располагать объекты по кругу», - изучая изображения до и после каждого действия. Получив новый набор инструкций с диаграммой «до и после», полностью обученная система учитывает все изученные ею концепции, а также выбирает и выполняет маневры, которые помогут ей достичь своей цели.
Команда Джорджа проверила операционную систему на двух роботах-захватчиках, которые перемещали объекты по столу. Роботы изучили инструкции-изображения, а затем выполнили определенные задачи: отделяли лимоны от лайма, размещали банки разного цвета в ряд. При этом машин нельзя не было сбить с толку. Они продолжали хорошо работать, даже когда исследователи меняли условия: тип перемещаемых объектов или, например, цвет столешницы.
[Фото: M. LÁZARO-GREDILLA ET AL / SCIENCE ROBOTICS 2019 / SCIENCE NEWS]
