logo logo
Сообщество робототехников

Коллективный мозг робота

Робот, работа, робототехника, управление, сервис для управления
Понедельник, 1 Сентября 2014, в 10:20
Робототехника

В холле здания информатики в Стэнфордском университете стоит робот Mobi внутри стеклянного ящика. Он немного напоминает ведро для мусора; вместо шеи – труба, вместо глаз – камера. Это был один из нескольких роботов, разрабатываемых в Стэнфорде в 1980-х годах в рамках изучения познавательных навигационных процессов у роботов – первый шаг к созданию умных роботов, способных жить и работать вместе с людьми. Он работал, но не очень хорошо. Лучшее, что он умел – следовать по дорожке возле стены. Как и у других роботов того времени, его «мозг» был очень маленьким.

А сегодня, если пройтись мимо Mobi дальше по коридору, можно заглянуть в лабораторию где команда ученого-робототехника Ашутоша Саксены продвинулась на несколько шагов вперед, пытаясь реализовать эту идею. Они работают над машинами, которые могут видеть, слушать, воспринимать естественный язык (письменный и устную речь), и улучшать понимание окружающего мира подобно людям.

Благодаря финансовой поддержке Национального научного фонда США, Управления по морским исследованиям, а также компаний Google, Microsoft, и Qualcomm, Саксена и его команда представили проект RoboBrain – онлайн-сервис, наполненный информацией и программным обеспечением для искусственного интеллекта, к которому может подключиться любой робот. Сотрудничая с исследователями из Калифорнийского университета в Беркли, Брауновского университета и Корнельского университета, они надеются создать массивный онлайн-«мозг», который будет помогать всем роботам в навигации и даже понимании окружающего мира. «Наша цель», – говорит Саксена, – «Создать очень хорошую базу знаний, которой бы пользовались роботы».


Любой исследователь в любой точке мира сможет пользоваться сервисом по беспроводной связи, причем бесплатно, чтобы загружать его знания локальным роботам. В свою очередь, эти роботы смогут обратно передавать свои проанализированные данные на сервис, улучшая базу RoboBrain. Затем цикл повторяется.

В наши дни, если Вы хотите, чтобы робот подавал кофе или носил груз, нужно программировать его вручную, или просить уже существующий код у коллег. Если Вы хотите научить робота чему-то новому, Вы начинаете сначала. Эти программы или приложения активны в самом роботе, и Саксена называет это неэффективным. Массивные кластеры компьютеров, которые питают устройства по сети, идут врознь с современными трендами искусственного интеллекта, но это начинает изменяться. RoboBrain – часть развивающейся тенденции, известной как облачная робототехника.

Рассвет облачной робототехники

Концепцию в 2010 году поддержал и популяризовал Джеймс Каффнер, один из инженеров Google, работавших над самоуправляемыми автомобилями.С того времени, идея медленно распространялась.

В 2011 году в рамках 7-й Рамочной программы ЕС, был запущен проект RoboEarth, который позволяет роботам «обмениваться знаниями» через глобальную сетевую базу данных и «получать доступ к мощным облачным сервисам робототехники», как написано на официальном сайте. Исходный код доступен онлайн, а команда добилась успехов в создании своего рода удаленного мозга. Затем, в прошлом году, Каффнер и Кен Голдберг опубликовали исследование, описывающее роботизированную систему хватания на базе движка распознавания объектов от Google и других источников данных.

Также существует проект DAvinCiProject, целью которого является перегрузка сервисных роботов, используя распределенное вычислительное программное обеспечение Hadoop для сжатия огромных баз данных от множества машин. А в октябре Сообщество робототехники и автоматизации при Институте инженеров по электротехнике и электронике опубликовало специальные работы по облачной робототехнике в ответ на увеличивающийся интерес к этому сегменту среди исследователей, компаний и правительств.

Подобные идеи в самом начале высказывал Масаюки Инаба. В 90-х он говорил о роботах, которые будут передвигаться в физическом мире, но получать данные из суперкомпьютеров в Интернете. Тогда ещё не было такой вычислительной инфраструктуры, чтобы воплотить это. Но сегодня у компаний есть готовый доступ к невероятно мощным вычислительным ресурсам. Стартапы и университеты могут пользоваться сервисом Hadoop и другим распределенным ПОот компаний вроде Cloudera или облачным сервисом Amazon, и т.д. Именно здесь хранится RoboBrain.

Проблема больших данных

Но препятствия все же остаются. В отличие от технологий вроде AppleSiri, голосового распознания Google или систем добавления тэгов к изображениям, роботы должны совмещать много типов данных из разных источников. Как и люди, это мультимодальные системы, что создает уникальные задачи. «Первый вопрос – как создать кластер хранения, который будет поддерживать разные типы данных», – говорит АдитияДжами, ведущий инженер по инфраструктуре RoboBrain.

Это то, что пытается создать RoboBrain. «Разработка правильной системы онлайн-хранилища», – говорит Джами, – «Это ключевой шаг для интеграции 100 000 источников данных и различных типов контролируемых и неконтролируемых алгоритмов машинного обучения, которые исследователи надеются объединить в одну большую сеть».

Примералгоритма. Проект Robo Brain Project

Джами, который ранее создавал полномасштабные вычислительные системы в Netflix и был частью команды Yahoo, говорит, что он разрабатывает систему хранения, которая может совмещать отдельные модели обучения. Глубокая нейронная сеть позволяет роботам «видеть» вещи, или, к примеру, хватать объекты, и может адаптироваться под другие системы анализа взаимосвязи разных типов объектов.

Сегодня такое не всегда получается. Несовместимые системы ИИ часто создаются независимо и неиспользуют стандартные форматы. Правда, это также начинает изменяться благодаря глубокому изучению, форме искусственного интеллекта, которая повторяет работу мозга.Глубокое изучение обещает создать общий язык и формулы речи, видение и обработку естественного языка.

Джами надеется, чтоRoboBrain станет платформой как Hadoop – по сути, стандартом, который будут использовать и улучшать все. Такой общий язык ускорит развитие алгоритмов робототехники, наладит сотрудничество, и поможет перейти в эпоху мульти-модального искусственного интеллекта.

Знания и общий смысл

«Любая форма интеллекта в реальном мире должна отображать три задачи: восприятие, планирование и язык», – говорит Саксена, – «Поэтому RoboBrain основан на системе определения объектов. PlanIt – симуляция, через которую пользователи учат робот хватать объекты или передвигаться в комнате. А система TellMeDave, краудсорсинговый проект, учит роботов понимать язык».

Скоро исследователи будут добавлять другие типы моделей обучения и источников данных, вроде ImageNet, 3DWarehouse и видео YouTube. А знания людей и роботов, поступающие в RoboBrain, будут переходить в модели, помогая настраивать взаимосвязанные системы ИИ. Команда уже тестирует RoboBrain на некоторых роботах, и результаты хорошие.

Объединяя все ПО и данные, исследователи надеются создать систему, демонстрирующую примитивное восприятие, способное «делать примитивные открытия о мире», – говорит Барт Селман, сотрудник RoboBrain из Корнельского университета.

Сейчас компьютеры не очень хорошо понимают контекст. В отличие от людей, роботы не знают, что нужно сойти с дороги, если на их пути есть человек. Поэтому и существует столько переживаний, что роботы могут стать причиной несчастных случаев дома и на производстве. Ученые вроде Селмана ещё нескоро смогут это исправить. Но они продвигаются вперед. А Mobi с каждым днем выглядит все примитивнее.

рейтинг

1001

просмотров

0

комментариев

порекомендовать друзьям

комментарии

Нет комментариев

Гость

Дорогие друзья! Помните, что администрация сайта будет удалять:

  • Комментарии с грубой и ненормативной лексикой
  • Прямые или косвенные оскорбления героя поста или читателей
  • Короткие оценочные комментарии ("ужасно", "класс", "отстой")
  • Комментарии, разжигающие национальную и социальную рознь