Роботы должны знать причину, по которой они делают работу, если они хотят эффективно и безопасно работать вместе с людьми в ближайшем будущем. Проще говоря, это означает, что машины должны понимать мотивы, как люди, а не просто выполнять задачи вслепую, без контекста.
Согласно новой статье Национального центра ядерной робототехники, базирующейся в Бирмингемском университете, это может предвещать глубокие перемены в мире робототехники, но только такие, которые необходимы.
Ведущий автор, доктор Валерио Ортенци, в Университете Бирмингема, утверждает, что изменение мышления будет необходимо, поскольку экономика охватывает автоматизацию, возможности подключения и оцифровку, а уровни взаимодействия человека и робота , будь то на фабриках или в домах, увеличиваются драматически.
В статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence , исследуется проблема использования роботов объектов. Захват – это действие, совершенное давно в природе, но представляющее собой передовые исследования в области робототехники.
Большинство заводских машин «тупые», слепо подбирают знакомые предметы, которые появляются в заранее определенных местах в нужный момент. Получение машины, позволяющей собирать незнакомые объекты, представленные случайным образом, требует непрерывного взаимодействия множества сложных технологий. К ним относятся системы зрения и продвинутый ИИ, чтобы машина могла видеть цель и определять ее свойства (например, жесткая она или гибкая) и, возможно, требуются датчики в захвате, чтобы робот случайно не раздавил предмет, который ему было приказано поднять.
Даже когда все это будет достигнуто, исследователи из Национального центра ядерной робототехники выдвинули на первый план фундаментальную проблему. То, что традиционно считается «успешным» пониманием робота, может фактически быть реальной ошибкой, поскольку машина не учитывает какова цель и почему она поднимает предмет.
В статье приводится пример того, как робот на фабрике подбирает объект для доставки клиенту. Он успешно выполняет задачу, надежно удерживая пакет, не причиняя ущерба. К сожалению, захват робота скрывает важный штрих-код, что означает, что объект не может быть отслежен и фирма не знает, был ли предмет поднят или нет. Вся система доставки выходит из строя, потому что робот не знает последствий неправильного обращения с коробкой.
Доктор Ортенци приводит другие примеры, в которых участвуют роботы, работающие вместе с людьми.
«Представьте себе, что вы просите робота передать вам отвертку в мастерской. Основываясь на существующих соглашениях, лучший способ для робота подобрать инструмент – это ручка», – сказал он. «К сожалению, это может означать, что огромная мощная машина затем наскочит на вас. Вместо этого роботу нужно знать, какова конечная цель, то есть безопасно передать отвертку своему коллеге – человеку, чтобы переосмыслить свои действия.
«Другой сценарий предусматривает, что робот передает стакан воды жильцу в доме престарелых. Он должен гарантировать, что он не уронит стакан, а также, чтобы вода не пролилась на получателя во время передачи.
«То, что очевидно для человека, должно быть запрограммировано в машину, для этого требуется совершенно иной подход. Традиционные показатели, используемые исследователями в течение последних двадцати лет для оценки манипуляций с роботами, недостаточны. В практическом смысле роботы нужна новая философия, чтобы получить контроль”.
Профессор Рустам Столкин, директор NCNR, сказал: «Национальный центр ядерной робототехники уникален в работе над практическими проблемами с промышленностью».
