Сингулярность приближается: ИИ начинает управлять роботами

Внедрение последних достижений в сфере искусственного интеллекта в робототехнику может многое изменить — в частности, модернизировать, осовременить процесс производства и складирования произведенной продукции. И это только начало — изменения затронут огромное количество сфер.
Но все начинается с малого. Так, в одной из современных лабораторий робототехники можно наблюдать таку картину: роботизированная рука зависает над разделанными частями приготовленного цыпленка, ныряет вниз и появляется снова с единственным кусочком. Чуть позже манипулятор кладет этот кусочек в упаковку и закрывает ее.
Этот робот, управляемый специализированным ПО, разработанным компанией из Сан-Франциско, называется Osaro. Он умнее, чем многие другие роботы, которых вы видели до этого. Программное обеспечение помогает выполнить описанную выше операцию всего за пять секунд. Разработчики Osaro надеются на то, что вскоре их робот сможет трудиться на японской фабрике продуктов питания.

Что это означает? Роботы захватывают мир? Нет. Любой, кто беспокоится о восстании роботов, должен посетить современную фабрику для того, чтобы понять, насколько это восстание далеко отстоит по времени. Большинство роботов — мощные и точные, да. Но они не могут делать ничего, что не запрограммировано. Обычная роборука может взять объект и перенести его, куда необходимо. Но вся эта система не слишком умна, в частности, она не поймет разницы между зефиром и кубиком свинца, для нее все это — объекты, которые можно перенести. В этом плане работа с несимметричным кусочком приготовленного цыпленка для робота — нечто из ряда вон выходящее. Промышленные роботы достаточно долго оставались «железом» без добавления элементов искусственного интеллекта. И это хорошо заметно. Так, манипуляторы, которые используются на производстве, не смогут открыть дверь или подобрать яблоко. Что касается ИИ, то за промышленным его использованием тоже пока никто не гонится. Последние несколько лет разработчики ИИ интересовались настольными и компьютерными играми — точнее, создавали системы для участия в таких играх. А вот обычные задачи, которые выполняет человек на предприятии, проходили незамеченными.
Но все это вскоре изменится. Искусственный интеллект (слабая его форма), управляющий роботами Osaro позволяет манипулятору в равной степени хорошо выполнять самые разные задачи. Это может быть открытие дверей, сортировка вещей, принятие решений по складским операциям (например, что куда переложить). Как и другие ИИ-алгоритмы, Osaro не исключение — он приходит к «пониманию» различных задач путем обучения. Для этого используется камера, объединенная с ИИ-софтом и мощной вычислительной системой, расположенной неподалеку.

Робот, которым управляет ИИ, сможет выполнять широкий спектр производственных задач. В том числе и тех, что считались до настоящего момента прерогативой человека. Вполне может быть, что в скором будущем роботы заменят людей в некоторых сферах, особенно там, где нужно выполнять рутинные операции. В частности, где объекты нужно сортировать, распаковывать или паковать. Такой робот способен найти, куда двигаться в заставленном всякими вещами промышленном цеху. «Мы проводим большое количество экспериментов сейчас, и люди стараются выполнять разные задачи», — говорит Уилли Схих, специалист, изучающий тренды производства в Гарвардской бизнес школе «Здесь огромное количество возможностей для выполнения рутинных тасков», — говорит он. И революция затронет не только роботов, но и искусственный интеллект тоже. «Упаковывание» ИИ в физическую оболочку позволяет роботу начать использовать распознавание образов, научиться говорить и передвигаться в реальном мире. Искусственный интеллект становится умнее, он потребляет все больше данных. Ну а сама связка «ИИ+робот» становится все более распространенной.

«Это может привести к изменениям, прорыву, который был бы невозможен без всех этих данных», — заявил Пиетер Абеель, профессор в Калифорнийском университете, Беркли. Он также является сооснователем Covariant.ai, стартапа, который использует машинное обучение и виртуальную реальность для обучения роботов.

Разделенные еще при рождении

В конце концов, эта когда-либо должно было случиться. В 1954 году Джордж Девлоь, изобретатель, запатентовал дизайн программируемой механической руки. В 1961 году предприниматель Джозеф Энгельбергер смог добиться преобразования всего этого в шикарную и необычную машину, которая впервые использовалась на сборочной линии General Motors в Нью-Джерси.

С самого начала установилась традиция воспевать «разум» этих простых машин. Энгельбергер выбрал имя «робот» для Unimate в честь тех роботов, о которых писал Айзек Азимов. Тем не менее, его машинам было очень далеко до тех, что описывал Азимов. Они были простыми механическими устройствами, перед которыми стояла простая производственная задача. Выполнения этой задачи добивались при помощи специализированного программного обеспечения. Даже современные промышленные роботы не ушли от своих предков слишком далеко. Их необходимо программировать на выполнение любого действия.

Искусственный интеллект пошел по другому пути. В 1950-м специалисты стали разрабатывать отдельные инструменты, позволявшие копировать человеческую логику и аргументы. Некоторые ученые давали этим системам и «тело». Так в 48-м 49-м годах прошлого века Уильям Грей Вальтер, специалист из Бристоля, разработал две небольшие автономные машины, которых он назвал Эльзи и Элмер. Эти черепахоподобные устройства были оснащены простым ПО и аппаратным обеспечением. Выглядели не слишком притязательно, зато они умели добираться самостоятельно до источника света. Вальтер построил их для того, чтобы показать, как всего лишь несколько нейронов могут обеспечить роботу достаточно сложную модель поведения.

Но понимание сути интеллекта/разума разное у многих ученых. Пока они ломали копья в научных спорах, ИИ практически не развивался. Тем не менее, было понятно, что ИИ и роботы — это отличное содружество, рассчитанное, так сказать, на века. Шесть лет назад исследователи поняли, как можно сделать ИИ действительно умным. Эти ученые стали использовать нейронные сети — алгоритмы, которые могут определить, по какому пути движется информация и передавать ее в место назначения. Ученые через некоторое время были разработаны нейросети, которые умели справляться огромным объемом данных.

Вся сфера ИИ стала с ног на голову. Глубокое обучение (под этим названием технология известна в РФ более всего) оказалось возможным использовать для решения таких задач, как распознавание лиц, речи, обучение роботизированных автомобилей езде по дорогам общего пользования. Теперь уже можно было мечтать о роботе, который способен не только вас узнать, но и поговорить с вами или даже принести вам холодной колы из холодильника.

Один из первых навыков, которые даст ИИ обычным роботам — повышенная точность движений, ловкость. Так, в ближайшие несколько лет компания Amazon будет использовать роботов вместо людей для сортировки посылок. Во многих компаниях используется машинное обучение, и сами роботы становятся все более опытными.

Я занимаюсь совершенствованием координации движений роботов 35 лет, за это время нам удалось добиться очень большого прогресса. Благодаря достижениям в сфере ИИ мы готовы сделать большой шаг вперед", — говорит Кен Голдберг из UC Bekley.

У ИИ появляется тело

ИИ и «железо» сейчас снова нашли друг друга, если так можно выразиться. Дело за малым — дать ИИ тело, что может обеспечить прорывное развитие обеих технологий уже в ближайшее время. Роботы могут быть весьма важной частью этого паззла.

В принципе, это правильно, поскольку человек обучается, взаимодействуя с окружающим миром, а не просто его созерцая. Наши дети начинают познание мира с игры и игрушек. С течением времени человек узнает огромное количество вещей об окружающем мире. По мнению специалистов, обучение тех же промышленных манипуляторов или других роботов по этому же принципу имеет огромный потенциал.

Стоит вспомнить, что благодаря тому, что предки человека стали ходить прямо и больше взаимодействовать с окружающими их объектами, увеличился головной мозг наших далеких пращуров (правда, некоторые специалисты антропологи считают, что это не совсем так).

Но получится ли у ИИ повторить путь человека? До настоящего момента эволюция ИИ происходила в замкнутом цифровом пространстве, в виртуальных моделях различных участков нашего мира. Если же робот под управлением ИИ попадает в обычную среду, то это может повлечь за собой весьма интересные последствия. Конечно, разумным робот сразу не станет, но как знать, что может случиться.