On todennäköistä, että pian robotit elävät taloissa ihmisten kanssa, auttaen ikääntyviä ihmisiä elämään itsenäisesti. Mutta tehdäkseen tämän, heidän on opittava tekemään kaikki pienet työt, jotka ihmiset voivat tehdä epäröimättä. Monet nykyaikaiset tekoälyjärjestelmät on koulutettu suorittamaan tiettyjä tehtäviä analysoimalla tuhansia allekirjoitettuja kuvia tietystä toiminnasta. Vaikka nämä menetelmät auttavat ratkaisemaan yhä monimutkaisempia ongelmia, ne käsittelevät silti vain hyvin erityisiä ongelmia ja vaativat paljon aikaa ja prosessointitehoa oppimiseen.
Jos robotti hoitaa vanhuksia, tällaisen työn ongelmat ovat hyvin erilaisia verrattuna oppimisprosessin tyypillisiin tilanteisiin. Päivän aikana robotien on tehtävä paljon asioita teetä tekemisestä vuoteiden vaihtamiseen puhumisen aikana. Nämä ovat haastavia tehtäviä, jotka vaikeutuvat yhdessä. Kaksi taloa eivät ole samanlaisia, mikä tarkoittaa, että robotien on nopeasti oppittava ja mukautettava ympäristöönsä. Ja kuten usein tapahtuu, jos asut jonkun toisen kanssa, asioilla on taipumus muuttua. Robotin on opittava löytämään ne yksin.
Yksi lähestymistapa on kehittää elinikäisen oppimisen robotti, joka voi tallentaa kokemukseen perustuvaa tietoa ja suunnitella tapoja mukauttaa ja soveltaa sitä uusiin tehtäviin. Kun olet oppinut tekemään kupillisen teetä, näitä taitoja voidaan soveltaa myös kahviin.
Ihmisen aivot oppivat koko elämänsä ajan, sopeutumalla jatkuvasti monimutkaisiin ja muuttuviin olosuhteisiin ja ratkaiseen päivittäin monenlaisia ongelmia. Ihmisten oppimisen simulointi voisi auttaa suunnittelemaan robotteja, joiden kanssa voimme olla vuorovaikutuksessa luonnollisesti, ikään kuin olisimme toisen henkilön kanssa.
Lapsen kehityksen simulointi robotin kouluttamiseksi
Ensimmäinen kysymys, kun kysyt ihmisten mallintamista aloittaessasi, mistä aloittaa? Tunnettu matemaatikko ja tekoälyn edelläkävijä Alan Turing sanoi kerran:
Hän vertasi lapsen aivoja tyhjään muistikirjaan, joka voidaan täyttää koulutuksen aikana, ja kehitti älykkään aikuisten "järjestelmän". Mutta minkä pitäisi olla lapsen ikä mallintamiseen? Mitä tietoja ja taitoja sinun täytyy rakentaa ensin?
Vastasyntyneet vauvat ovat hyvin rajallisia siinä, mitä he voivat tehdä ja miten he havaitsevat ympäröivän maailman. Lapsen kaulan lihasvoima ei riitä pään tukemiseen, eikä hän ole oppinut hallitsemaan käsiään ja jalkojaan.
Alkaen nollasta kuukaudesta - tällainen vaihe voi rajoittaa robottia vakavasti. Mutta lapsen fyysiset rajoitukset todella auttavat häntä keskittymään pienen alaluokan ratkaisemiseen, esimerkiksi hän oppii korreloimaan silmänsä kuulemansa ja näkemänsä kanssa. Nämä vaiheet lasten mallin rakentamisen alkuvaiheissa rakentavat hänen ruumiinsa jo ennen kuin hän alkaa ymmärtää ympäröivän maailman monimutkaisuutta.
Insinöörit sovelsivat samanlaisia rajoituksia robottiin, estäen aluksi eri nivelten liikkeet jäljittelemään lihaksen hallinnan puutetta. He myös säästivät robotin kameran kuvia siten, että se "näki" maailman vastasyntyneen silmien kautta - sumennuksella ja heikoilla reuna-alueilla. Sen sijaan, että robotti kertoisi kuinka liikkua, sen annettiin selvittää se itse. Etuna tässä on, että kalibroinnin muuttuessa tai raajojen vaurioituessa robotti pystyy sopeutumaan näihin muutoksiin ja jatkamaan työskentelyä.
Oppiminen pelaamalla
Tutkimukset ovat osoittaneet, että soveltamalla rajoitteita oppimisprosessiin uusien tietojen ja taitojen hankkimisen nopeus ei kasva, vaan myös oppimisen tarkkuus kasvaa.
Antamalla robotille hallinnan rajoitusten vapautumisesta - antamalla sille hallinnan niveltensä suhteen ja parantamalla näkökykyä - robotti voi itse hallita oppimisnopeuttaan. Tutkijat ovat mallinneet "vauvan" ja sen kasvun ensimmäiset 10 kuukautta. Kun robotti oppi korreloimaan liikettä ja vastaanottamansa aistiinformaatiota, se sai vauvoilla havaitut stereotyyppiset käytökset, kuten kun lapset viettävät pitkiä aikoja katsomalla käsiään liikkuessaan.
Kun robotti oppii koordinoimaan omaa kehoaan, seuraava tärkeä virstanpylväs, jonka se ohittaa, on se, että se alkaa ymmärtää sitä ympäröivää maailmaa. Leikki on tärkeä osa lapsen oppimista. Hän auttaa häntä tutkimaan ympäristöä, testaamaan erilaisia mahdollisuuksia ja tutkimaan tuloksia.
Aluksi se voi olla niin yksinkertaista kuin napauttamalla pöytää lusikalla tai asettamalla esine suuhun. Mutta sitten siitä tulee rakennuspalikoita tai esineiden sijoittamista sopiviin reikiin. Kaikki nämä toiminnot luovat kokemuksia, jotka tarjoavat edelleen perustan taitoille, kuten oikean avaimen löytäminen lukon avaamiseksi ja hienomotoriset taidot avaimen asettamiseksi avaimen reikään ja kääntäminen sitten.
Näiden tekniikoiden käyttö antaa tulevaisuudessa robotille välineet oppia ja sopeutua haastaviin ympäristöihin ja tehtäviin, jotka ihmiset pitävät itsestään selvänä arkielämässä. Eräänä päivänä robotit voivat auttaa vanhuksia, mutta jopa lastentarhassa olevat lapset voivat opettaa heitä.
Ilja Khel