Роботы преподавали абстрактное мышление и планирование

Роботы преподавали абстрактное мышление и планирование

Исследователи из Университета Брауна и Массачусетского технологического института разработали методологию, которая позволяет роботам планировать многоуровневые задачи на основе абстрактных представлений о мире вокруг них. Это будет еще один шаг на пути к разработке машин, которые думают и действуют как люди. Технология сообщает Science Daily.

Планирование — сложная задача для роботов. Причина в том, что они воспринимают мир как мозаику многих пикселей и не имеют представления об абстрактных понятиях. Такое низкоуровневое взаимодействие с миром делает принятие решений намного сложнее. Например, если вы планируете поездку на продукты, нам не нужно анализировать каждую машину заранее. Преимущество человеческого интеллекта заключается в использовании абстрактных понятий, которые позволяют отбросить многие нерелевантные детали и сосредоточиться на основных принципах. Но даже самые современные роботы не могут этого сделать. Для этой цели всегда запрограммированы машины, выполняющие многоуровневые задачи.


. Чтобы ИИ был более автономным, необходимо учить абстрактное мышление. Существует два типа абстракций в информатике. Процедурный — программа, состоящая из дочерних задач, которые сгруппированы в задачи более высокого уровня. Примером является множество небольших движений, необходимых для открытия двери, которая вводит способность — «откройте дверь». Абстракции восприятия связаны с тем, как робот воспринимает окружающую реальность. Они были в центре внимания исследователей из Университета Брауна и Массачусетского технологического института

. В ходе эксперимента они представили робота по имени Anathemaa Device (или Ana для краткости) в комнату с шкафом, радиатором, выключателем света в шкафу и одним Бутылка Вы можете оставить его в кулере или положить в шкаф. Ana предоставила ряд навыков высокого уровня для манипулирования объектами в космосе. Робот получил задания, и процесс его выполнения был записан с помощью камер. Затем записи использовались для дальнейшего машинного обучения.

Опыт показал, что Ана быстро научилась абстрактному восприятию окружающей среды. Например, ей удалось понять, что обе руки необходимы, чтобы открыть крышку радиатора. AI также узнал, как найти дверь холодильника. Ана была на ее плече и других абстрактных изображениях. Например, после обнаружения того, что поставляемая лампа в шкафу скрывала свои датчики, она начала отключать свет после того, как она закрыла дверь шкафа, которая блокировала дорогу к стойке. Вся эта последовательность задач на основе изображений с высоким разрешением вписывается в текстовый файл с 126 строками.

После того, как Ана достигла начала абстрактного мышления, она дала ей задачу планирования. Надо было вытащить бутылку из кулера и поместить ее в шкаф. Ожидалось, что робот откроет радиатор и возьмет бутылку. Но вместо этого Ана сначала выключила свет в шкафу, а затем вернулась к кулеру за бутылкой. Поэтому она заранее предвидела проблемы и приняла меры, прежде чем они могли начать. Планирование заняло всего 4 мс.

Исследование показало, что робот с двигательными навыками способен автоматически генерировать символическое представление окружающего мира, достаточное для планирования действий. Работа представляет собой важный этап в развитии искусственного интеллекта. Авторы уверены, что такой подход позволит создать действительно умных роботов.

. Возможно, абстрактное мышление делает роботов умнее. Но эксперты уверены, что вы не должны преподавать ИИ все, что знает человек. Например, инвестирование в этические стандарты может быть опасным — риск хакеров и дилетантов слишком велик.

Похожие новости