Google on viime aikoina työskennellyt ns. Pilvirobotiikan alalla. Tämä on ilmiö, kun robotit, jotka ovat oppineet itsenäisesti suorittamaan minkä tahansa toimenpiteen, voivat jakaa kokemuksensa muiden robotien kanssa yksinkertaisesti lähettämällä tietoa millä tahansa käytettävissä olevalla viestintämenetelmällä. Tämän opetusperiaatteen avulla voit välttää uudelleenohjelmoinnin tai niin sanotusti "uudelleenkoulutuksen" asettaessaan tekniikkaan uusia tehtäviä.
"Pilvirobotiikan" ydin on seuraava: se perustuu hermoverkkoihin, jotka määrittelevät ja tallentavat suoritettujen toimien järjestyksen, vastaavat automatismin ja tiedonsiirron prosesseista. Yleensä kaikesta, jota kutsumme kokemukseksi. Neuraaliverkkoihin perustuvat robotit voivat asettaa minkä tahansa tehtävän, ja keinotekoiset aivot löytävät omat ratkaisunsa. Jatkossa suorittaessaan näitä toimintoja useita kertoja robotti kehittää optimaalisen algoritmin, jonka se pystyy siirtämään muihin koneisiin, ja he käyttävät ja parantavat sitä, eivät aloittaen tyhjästä joka kerta.
Google Researchin tutkijat ovat kokeilleet algoritmiasa kolmella robottityypillä, jotka suorittavat erilaisia tehtäviä: ovien avaamisessa, esineiden tutkinnassa alustalla ja ensimmäisen kokeilun muunnetussa versiossa, kun robottia ei koulutettu itsenäisesti, vaan henkilö ohjasi sitä seuraavan tehtävän avulla parantaa taitoja.
Ensimmäisessä tapauksessa autolla kului paljon aikaa ymmärtää, että oven avaamiseksi on tartuttava kahvasta, kääntämällä sitä ja työntämällä ovea. Mutta kaikki myöhemmät robotit käyttivät tätä algoritmia ohittaen harjoitushetken.
Kokeessa tarjotin kanssa koneet jätettiin itselleen ja useiden tuntien ajan tutkittiin esineiden välisiä syy-suhteita (esimerkiksi: vedenkeitin - kuppi - sokeri: mitä tällä tehdä, on selvää vain meille, robotien piti "oppia").
Koe numero kolme, sen jälkeen kun operaattori oli kouluttanut robotin, jätettiin "kollektiivisen tietoisuuden" armoille, joka löysi nopeasti yhdessä optimaaliset ratkaisut, jotka eroavat manipulaattoreiden eri aloitusasennoista ja lopputuloksesta, joka kiihdytti manipulointia.
Mielenkiintoisin hetki oli, kun yksi roboteista pakotettiin avaamaan ovi, johon oli asennettu täysin erilainen kahva. Kone teki erinomaista työtä.
Miksi kaikki tämä on välttämätöntä koneiden kapinaan liittyvien teorioiden konstruoinnin lisäksi? Se on yksinkertaista: tämä oppimisprosessin kiihdytys antaa teollisuusrobotille mahdollisuuden aloittaa monimutkaisten tehtävien suorittaminen paljon nopeammin kuin perinteisen lähestymistavan kanssa.
Mainosvideo:
VLADIMIR KUZNETSOV