Японские инженеры построили робота из нейросетей и палок. Тот сам научился ползать

Сегодняшние роботы уже научились бегать, перепрыгивать препятствия и восстанавливать равновесие после того, как их пнули, а также вставать после того, как поскользнулись на банановой кожуре. Они могут ходить по лестницам или, если робот оснащен винтами, летать в сложных условиях, самостоятельно обходя препятствия (даже если летят роем). А робот-баскетболист, пусть и стоя на одном месте, уже обходит по точности трехочковых бросков лучших спортсменов.

Этот прогресс связан не столько с совершенствованием механических и электрических узлов, сколько с развитием вычислительной техники и подходов к программному обеспечению. В основе многих роботов, способных к самостоятельным решениям, лежат искусственные нейронные сети, программы, архитектура которых имитирует устройство биологической нервной системы и алгоритмы глубокого обучения. 

Нейросети способны обучаться, если задать им правильную последовательность стимулов и соответствующее подкрепление. Этот подход был впервые предложен еще в 1950-е годы, но, так как тогда компьютеры были еще недостаточно мощными, весь потенциал нейросетей долго оставался нераскрытым. А когда стало возможным не только моделировать сеть из множества нейронов, но и получать большую обучающую выборку, тогда нейросети продемонстрировали свою способность работать практически с чем угодно. Сегодня они применяются буквально всюду — от поиска элементарных частиц, управления беспилотными машинами и диагностики рака до игры в Dota 2 и определения пола мышей по пискам.

Новый робот получил вместо конечностей три ветки неправильной формы (рогалину, полено и нечто кочергообразное), а потом нейросеть оценивала различные движения с точки зрения их эффективности: чем дальше получалось отползти, тем лучше. Со временем конструкция, собранная из палок и сервоприводов, начала ползать в заданном направлении, причем без участия человека. Этим поведение робота напоминало поведение живых существ.

Авторы указывают, что в обычной жизни вряд ли кому-то придется строить робота из найденных в лесу сухих деревьев. Однако такой подход резко повышает пригодность роботов к ремонту в полевых условиях: в случае поломки конечности ее можно будет заменить буквально чем угодно. Адаптирующаяся к новой «ноге» нейросеть сможет доковылять на бревне, обрезке трубы или иной импровизированной конструкции до специализированного сервисного центра. Те же компоненты, которые обеспечивают перемещение конечностей, могут быть стандартизированы и поэтому тоже окажутся доступны для многих мастерских, подобно тому как сегодня даже в небольших автосервисах можно достать запчасти к популярным моделям автомобилей.