10 Най-Трудни Неща За Преподаване На Робот

{h1}

Роботите могат да направят много неща, но все пак има някои задачи, които са трудни да ги научите. Разберете кои са 10-те най-трудни неща за преподаване на робот.

Да бъдеш човек е много по-лесно, отколкото да изградиш човек.

Вземете нещо толкова просто като игра на улов с приятел в предния двор. Когато разградите тази дейност на дискретни биологични функции, необходими за осъществяването й, изобщо не е просто. Имате нужда от сензори, предаватели и ефектори. Трябва да изчислите колко трудно да хвърлите въз основа на разстоянието между вас и вашия спътник. Трябва да отчитате слънчевите отблясъци, скоростта на вятъра и близките разсейвания. Трябва да определите колко здраво да хванете топката и кога да стиснете ръкавицата по време на улов. И трябва да можете да обработвате редица сценарии какво-ако: Какво става, ако топката минава над главата ми? Ами ако се търкаля на улицата? Какво става, ако се блъсне през прозореца на моя съсед?

Тези въпроси демонстрират някои от най-належащите предизвикателства на роботиката и те поставят основата на нашето отброяване. Съставихме списък с 10-те най-трудни неща за преподаване на роботи, подредени приблизително от "най-лесно" до "най-трудно" - 10 неща, които ще трябва да завладеем, ако някога ще изпълним обещанията, дадени от Бредбъри, Дик, Азимов, Кларк и всички останали разказвачи, които са си представяли свят, в който машините се държат като хора.

10. Избягвайте следа

10 Най-трудни неща за преподаване на робот: робот

Най-добрият навигационен тест за робот: Марс! Досега любопитството се оказа доста умело. С любезното съдействие на НАСА / JPL-Caltech / MSSS

Преминаването от точка А до точка Б звучи толкова лесно. Ние, хората, го правим по цял ден, всеки ден. За робота обаче навигацията - особено чрез една единствена среда, която се променя постоянно или сред среди, с които никога не се е срещал - може да бъде труден бизнес. Първо, роботът трябва да може да възприема средата си, а след това трябва да може да осмисли входящите данни.

Роботиците се занимават с първия проблем, като въоръжават своите машини с редица сензори, скенери, камери и други високотехнологични инструменти за оценка на заобикалящата ги среда. Лазерните скенери стават все по-популярни, въпреки че не могат да се използват във водна среда, тъй като водата има склонност да нарушава светлината и рязко намалява обхвата на сензора. Sonar технологията предлага жизнеспособна опция при подводни роботи, но в наземните приложения е далеч не толкова точна. И, разбира се, система за зрение, състояща се от набор от интегрирани стереоскопични камери, може да помогне на робота да „види“ пейзажа му.

Събирането на данни за околната среда е само половината от битката. По-голямото предизвикателство включва обработката на тези данни и използването им за вземане на решения. На много изследователи роботите им се ориентират, като използват предварително определена карта или конструират карта в движение. В роботиката това е известно като SLAM -- едновременна локализация и картографиране, Картографирането описва как робот преобразува информацията, събрана със своите сензори, в дадено представяне. Локализацията описва как робот се позиционира спрямо картата. На практика тези два процеса трябва да протичат едновременно, създавайки главоблъсканица от пиле и яйца, която изследователите успяха да преодолеят с по-мощни компютри и усъвършенствани алгоритми, които изчисляват позицията въз основа на вероятностите.

9. Проявете сръчност

10 Най-трудни неща за преподаване на робот: най-трудни

Twendy-One, робот, насочен към подпомагане на възрастни хора и хора с увреждания около къщата, демонстрира способността си да държи деликатни предмети, като манипулира сламка за пиене между пръстите си в университета Waseda в Токио на 8 януари 2009 г. © Issei Kato / Reuters / Corbis

Роботите от години събират колети и части във фабрики и складове. Но те обикновено избягват хората в тези ситуации и почти винаги работят с последователно оформени предмети в среда без тълпа. Животът е далеч по-малко структуриран за всеки робот, който тръгва отвъд фабричния етаж. Ако някоя машина някога се надява да работи в домове или болници, тя ще се нуждае от усъвършенствано усещане за докосване, способно да открива хора наблизо и да бере една череша от един артикул от небрежна колекция от неща.

Това са трудни умения, за които един робот може да се научи. Традиционно учените избягват да пипат напълно, програмирайки машините си да се провалят, ако се свържат с друг обект. Но през последните пет години или повече, има значителен напредък в съвместимите дизайни и изкуствената кожа. съгласие се отнася до нивото на гъвкавост на робота. Високо гъвкавите машини са по-съвместими; твърдите машини са по-малко.

През 2013 г. изследователите на Georgia Tech създадоха рамо за ръка с пружини за ставите, което дава възможност на придатъка да се огъва и да взаимодейства със средата си по-скоро като човешка ръка. По-нататък те обхванаха цялата работа в "кожа", способна да усети натиск или докосване. Някои кожи на робота съдържат заключващи се шестоъгълни платки, всяка от които носи инфрачервени сензори, които могат да открият всичко, което се приближава по-близо от сантиметър. Други се предлагат с електронни „пръстови отпечатъци“ - повдигнати и набраздени повърхности, които подобряват сцеплението и улесняват обработката на сигнала.

Комбинирайте тези високотехнологични оръжия с подобрени системи за зрение и вие получавате робот, който може да предложи нежна ласка или да достигне до шкафове, за да изберете един елемент от по-голяма колекция.

8. Дръжте разговор

10 Най-трудни неща за преподаване на робот: най-трудни

Инженерът по мехатроника Бен Шефер взаимодейства с барманът с хуманоиден робот Карл, докато приготвя напитка в Robots Bar and Lounge в Германия на 26 юли 2013 г. Разработен от Schaefer, Carl също може да взаимодейства с клиенти в малки разговори. © Фабрицио Бенш / Ройтерс / Корбис

Алън М. Тюринг, един от основателите на компютърните науки, направи смело прогнозиране през 1950 г.: Машините един ден ще могат да говорят толкова свободно, че няма да можем да ги разберем освен хората. Уви, роботи (дори Сири) все още не са се справили с очакванията на Тюринг. Това е така, защото разпознаването на речта е много по-различно от обработка на естествен език - какво правят нашите мозъци, за да извлекат смисъл от думи и изречения по време на разговор.

Първоначално учените смятали, че ще бъде толкова просто, колкото включването на правилата на граматиката в банките на паметта на машината. Но твърдото кодиране на граматически буквар за всеки даден език се оказа невъзможно. Дори предоставянето на правила около значенията на отделните думи превърна изучаването на език в плашеща задача. Нуждаете се от пример? Помислете „ново“ и „знаеше“ или „банка“ (място за пускане на пари) и „банка“ (от страната на река). Оказва се, че хората имат смисъл от тези езикови идиосинкразии, като разчитат на умствените способности, разработени в продължение на много, много години на еволюция, и учените не са успели да разбият тези способности на дискретни, идентифицируеми правила.

В резултат на това днес много роботи базират езиковата си обработка на статистиката. Учените им хранят огромни колекции от текст, известен като a сборники след това оставете компютрите им да разграждат по-дългия текст на парчета, за да разберат кои думи често се събират и в какъв ред. Това позволява на робота да „изучава“ език въз основа на статистически анализ. Например, за робот, думата "прилеп", придружена от думата "муха" или "крило", се отнася до летящия бозайник, докато "прилеп", последван от "топка" или "ръкавица", се отнася до отборния спорт.

7. Придобийте нови умения

10 Най-трудни неща за преподаване на робот: които

Робот показва своите умения за писане по време на състезание на интелигентни роботи, създадено от студенти в Китайския университет за наука и технологии в Анхуей на 16 ноември 2012 г. © Chen Bin / Xinhua Press / Corbis

Да кажем, че някой, който никога не е играл голф, иска да се научи как да замахва клуб. Можеше да прочете книга за това и след това да го опита, или можеше да наблюдава как практикуван голфър преминава през правилните движения, по-бърз и лесен подход за усвояване на новото поведение.

Роботиците са изправени пред подобна дилема, когато се опитват да създадат автономна машина, способна да научи нови умения. Един подход, както при примера за голф, е да се разгради дейност на прецизни стъпки и след това да се програмира информацията в мозъка на робота. Това предполага, че всеки аспект от дейността може да бъде разчленен, описан и кодиран, което, както се оказва, не винаги е лесно да се направи. Има някои аспекти на люлеенето на голф клуб, например, които не могат да бъдат описани, като взаимодействието на китката и лакътя. Тези фини детайли могат да бъдат съобщавани много по-лесно чрез показване, а не разказване.

През последните години изследователите постигнаха известен успех в обучението на роботи, които да имитират човешки оператор. Те наричат ​​това имитиращо обучение или учене от демонстрация (LFD), и те го изтеглят, като въоръжават машините си с масиви от широкоъгълни и увеличени камери. Това оборудване дава възможност на робота да „види“ човешки учител, изпълняващ конкретен процес или дейност. След това алгоритмите за учене обработват тези данни, за да се получи математическа карта с функции, която свързва визуалното въвеждане в желаните действия. Разбира се, роботите в сценариите на LfD трябва да могат да игнорират някои аспекти на поведението на своя учител - например драскане на сърбеж - и да се справят с проблемите на кореспонденцията, което се отнася до начини, по които анатомията на робота се различава от човешката.

6. Практика измама

10 Най-трудни неща за преподаване на робот: неща

Катериците се практикуват в изкуството на измамата, така че изследователите са се обърнали към тези хитри гризачи за няколко идеи за преподаване на роботи на измамно поведение. Джон Фокс / Стокбайт / Thinkstock

Изящното изкуство на измамата се е развило, за да помогне на животните да изправят крака на своите конкуренти и да избегнат да бъдат изядени от хищници. С практиката умението може да се превърне във високо ефективен механизъм за оцеляване.

За роботите научаването как да заблуждавате човек или друг робот беше предизвикателно (и това може да е добре с вас). Измамата изисква въображение - способността да формират идеи или изображения на външни обекти, които не присъстват на сетивата - което е нещо, което машините обикновено липсват (вижте следващия елемент в нашия списък). Те са чудесни в обработката на директен вход от сензори, камери и скенери, но не са толкова добри в формирането на концепции, които съществуват извън всички тези сензорни данни.

Бъдещите роботи обаче може би са по-добре запознати с хитростта. Изследователите от Georgia Tech са успели да пренесат някои измамни умения на катерици на роботи в лабораторията си. Първо, те изучаваха размитите гризачи, които защитават кеша си от заровена храна от водещи конкуренти до стари, неизползвани кеши. Тогава те кодираха това поведение в прости правила и ги натовариха в мозъка на своите роботи. Машините бяха в състояние да използват алгоритмите, за да определят дали измамата може да бъде полезна в дадена ситуация. Ако беше така, те бяха в състояние да осигурят фалшива комуникация, която отведе другар бот далеч от скривалището си.

5. Предвиждайте човешките действия

10 Най-трудни неща за преподаване на робот: най-трудни

Ако хората ще прекарат много време с роботи, като този хуманоид, наречен ROBOY, машините ще трябва да станат малко по-добри в прогнозирането на това, което на пръв поглед непредсказуемите хора ще направят след това. © Ерик Тхам / Корбис

В „Джетсъните“, прислужницата Роузи успя да проведе разговори, да готви храна, да почисти къщата и да се погрижи за нуждите и желанията на Джордж, Джейн, Джуди и Елрой. За да разберете напредналото развитие на Роузи, помислете за тази сцена от първия епизод от първи сезон: Мистър Спейсили, шефът на Джордж, идва в къщата на Джетсън за вечеря. След хранене, господин Спейсили изважда пура и я поставя в устата си, което подтиква Роузи да се втурна с запалка. Това просто действие представлява сложно човешко поведение - способността да се предвижда следващото въз основа на току-що станалото.

Подобно на измамата, предвиждането на човешкото действие изисква робот да си представи бъдещо състояние. Трябва да може да каже: „Ако наблюдавам как човек прави x, тогава мога да очаквам, въз основа на предишния опит, че тя вероятно ще го последва с y“. Това беше сериозно предизвикателство в робототехниката, но хората постигат напредък. В университета Корнел екип работи за разработването на автономен робот, който може да реагира въз основа на това как спътник взаимодейства с обекти в околната среда. За да постигне това, роботът използва чифт 3-D камери, за да получи изображение на околността. След това алгоритъм идентифицира ключовите обекти в стаята и ги изолира от задръстванията на фона. След това, използвайки богата информация, събрана от предишни тренировки, роботът генерира набор от вероятни очаквания въз основа на движението на човека и предметите, които докосва. Роботът прави най-доброто предположение какво ще се случи по-нататък и действа съответно.

Роботите Cornell все още се досещат грешно в някои случаи, но постигат стабилен напредък, особено когато технологията на камерата се подобрява.

4. Координирайте дейности с друг робот

10 Най-трудни неща за преподаване на робот: най-трудни

Близък план на член на футболния отбор на Колумбия. Една от футболните лиги на RoboCup разполага с множество напълно автономни роботи, които работят заедно, за да играят спорта. Друга лига включва хуманоидни роботи! © Джон Вискаино / Ройтерс / Корбис

Изграждането на единична мащабна машина - андроид, ако желаете - изисква значителни инвестиции на време, енергия и пари. Друг подход включва разполагане на армия от по-малки и опростени роботи, които след това работят заедно за изпълнение на по-сложни задачи.

Това носи различен набор от предизвикателства. Робот, работещ в рамките на екип, трябва да може да се позиционира точно по отношение на съотборниците и трябва да може да общува ефективно - с други машини и с човешки оператори. За да разрешат тези проблеми, учените се обърнаха към света на насекомите, които проявяват сложно роялно поведение, за да намерят храна и завършени задачи, които са от полза за цялата колония. Например, изучавайки мравки, изследователите знаят, че хората използват феромони, за да общуват помежду си.

Роботите могат да използват същата "феромонова логика", въпреки че разчитат на светлина, а не на химикали, за да общуват. Работи по този начин: Група от мънички ботове е разпръсната в ограничена зона. Отначало те изследват района на случаен принцип, докато индивид не попадне на следа от светлина, оставена от друг бот. Той знае да следва следата и го прави, оставяйки своята лека следа, докато върви. Тъй като пътеката се подсилва, все повече и повече ботове я намират и се присъединяват към вагона на вагона. Някои изследователи също са намерили успех, като използват звукови чирици. Звукът може да се използва, за да се гарантира, че отделните ботове не се скитат твърде далеч или за привличане на съотборници към предмет, който представлява интерес.

3. Направете копия от себе си

10 Най-трудни неща за преподаване на робот: най-трудни

Една хидра показва своята самовъзпроизвеждаща се способност, която някои роботоци не биха имали нищо против да включат в своите машини. luismmolina / iStock / Thinkstock

Бог каза на Адам и Ева: "Бъдете плодотворни и се размножавайте и попълвайте земята." Робот, получил една и съща команда, ще се почувства смаян или разочарован. Защо? Защото самовъзпроизвеждането се оказа неуловимо. Едно е да се изгради робот - друго е изцяло да се изгради робот, който може да прави копия от себе си или да регенерира загубени или повредени компоненти.

Интересното е, че роботите може да не гледат на хората като репродуктивни модели за подражание. Може би сте забелязали, че всъщност не се разделяме на две еднакви части. Простите животни обаче правят това непрекъснато. Роднините на медузите, известни като хидра, практикуват форма на асексуално възпроизвеждане, известна като напъпил: Малък сак балон навън от тялото на родителя и след това се откъсва, за да се превърне в нов, генетично идентичен индивид.

Учените работят върху роботи, които могат да проведат тази основна процедура за клониране. Много от тези роботи са изградени от повтарящи се елементи, обикновено кубчета, които съдържат идентични машини и програмата за самовъзпроизвеждане. Кубиците имат магнити на повърхностите си, така че да могат да се прикрепят към и се отделят от други кубчета наблизо. И всяко кубче е разделено на две части по диагонал, за да може всяка половина да се върти независимо. Тогава пълен робот се състои от няколко кубчета, подредени в определена конфигурация. Докато е налична доставка на кубчета, един робот може да се огъне, да извади кубчета от „тялото си“, за да посее нова машина и след това да вземе строителни блокове от скривалището, докато двама напълно оформени роботи не застанат един до друг.

2. Действайте въз основа на етичен принцип

10 Най-трудни неща за преподаване на робот: преподаване

Ако изградите смъртоносни автономни роботи, които не изискват човешки оператори, как точно бихте програмирали етиката? © Fang Zhe / Xinhua Press / Корбис

Докато общуваме с хората през целия ден, ние вземаме стотици решения. Във всяка една от тях претегляме избора си спрямо кое е правилно и грешно, кое е справедливо и несправедливо. Ако искаме роботите да се държат като нас, те ще се нуждаят от разбиране на етиката.

Подобно на езика, кодирането на етично поведение е огромно предизвикателство, главно защото не съществува общ набор от общоприети етични принципи. Различните култури имат различни правила на поведение и различни закони. Дори в рамките на културите регионалните различия могат да повлияят на това как хората оценяват и измерват своите действия и действията на хората около тях. Опитът да напишете глобално приложими ръководства за етика, роботите биха могли да се използват като учебно средство би било практически невъзможно.

С казаното, изследователите напоследък успяха да създадат етични роботи, като ограничиха обхвата на проблема. Например, машина, ограничена до конкретна среда - кухня, да речем, или стая за пациент в помещение за подпомагане на живот - би имала много по-малко правила за учене и би имала разумен успех при вземане на етични решения. За да постигнат това, инженерите-роботи въвеждат информация за алтернативите за машинно обучение в избрани случаи, считани за етични. Изборът се основава на три критерия на плъзгаща се скала: до колко добро действие би довело дадено действие, колко вреда би предотвратил и мярка за справедливост. След това алгоритъмът извежда етичен принцип, който може да се използва от робота, докато взема решения. Използвайки този вид изкуствен интелект, вашият домакински робот на бъдещето ще може да определи кой в ​​семейството кой трябва да прави чиниите и кой да контролира дистанционното за телевизора през нощта.

1. Чувствайте емоции

10 Най-трудни неща за преподаване на робот: преподаване

Наред със своите емоционални способности, Нао ясно знае как да смразява. © Герд Рот / dpa / Корбис

"Най-хубавите и красиви неща на света не могат да бъдат видени или дори докоснати. Те трябва да бъдат усещани от сърце." Ако това наблюдение от Хелън Келер е вярно, тогава на роботите ще бъде предопределено да пропуснат най-доброто и красивото. В края на краищата те са страхотни в усещането на света около тях, но не могат да превърнат тези сензорни данни в специфични емоции. Те не могат да видят усмивката на любимия човек и да почувстват радост, или да запишат сенчеста непозната гримаса и треперят от страх.

Това, повече от всичко в нашия списък, може да бъде нещото, което отделя човека от машината. Как можеш да научиш робот да се влюбва? Как можете да програмирате разочарование, отвращение, удивление или жалост? Дали си струва да опитате?

Някои учени смятат така. Те вярват, че бъдещите роботи ще интегрират както когнитивните емоционални системи, така че в резултат на това те ще могат да функционират по-добре, да учат по-бързо и да взаимодействат по-ефективно с хората. Вярвате или не, вече съществуват прототипи, които изразяват ограничен диапазон от човешки емоции. Nao, робот, разработен от европейски изследователски екип, притежава афективните качества на 1-годишно дете. Може да покаже щастие, гняв, страх и гордост, всичко това чрез комбиниране на пози с жестове.Тези дисплейни действия, получени от проучвания на шимпанзета и човешки кърмачета, са програмирани в Нао, но роботът решава коя емоция да покаже въз основа на взаимодействието си с близките хора и обекти. В следващите години роботи като Nao вероятно ще работят в най-различни условия - болници, домове и училища - в които те ще могат да дадат ръка на помощ и симпатично ухо.

Можем ли да изградим собствени Gundams?

Можем ли да изградим собствени Gundams?

Простият отговор е да, можем да изградим собствени Gundams. WordsSideKick.com гледа кой го прави и как.


Бележка на автора: 10 най-трудни неща за преподаване на роботи

Роботът от „Изгубени в космоса“ (телевизионната поредица от 60-те години, а не ужасният филм от 1998 г.) развихри въображението ми, докато пишех тази статия. Беше трудно да се пише за хора, взаимодействащи с машини и да не чуваш емблематичното предупреждение на Робот - "Опасност, Уил Робинсън, опасност!" - отеква в мислите ми.


Видео Добавка: Как научиться резать ножом. Шеф-повар учит резать..




Изследване


Как Работи Автопилотът
Как Работи Автопилотът

Инженерите Моделират По-Добри Навигационни Системи След Адаптирането На Мозъка
Инженерите Моделират По-Добри Навигационни Системи След Адаптирането На Мозъка

Наука Новини


Климатичните Преговарящи Трябва Да Работят Гигатони
Климатичните Преговарящи Трябва Да Работят Гигатони

Снимки: Дълбоководна Експедиция Открива Метрополия На Октоподите
Снимки: Дълбоководна Експедиция Открива Метрополия На Октоподите

Защо Олимпийският Секс Е Мотивиран От Повече От Горещи Тела
Защо Олимпийският Секс Е Мотивиран От Повече От Горещи Тела

Zzzzzzzz: Математиката На Съня За Лека Нощ
Zzzzzzzz: Математиката На Съня За Лека Нощ

Произход На Петък 13-Ти: Как Денят Стана Толкова Страшен
Произход На Петък 13-Ти: Как Денят Стана Толкова Страшен


BG.WordsSideKick.com
Всички Права Запазени!
Възпроизвеждането На Използваните Материали Оставя Само Prostanovkoy Активна Връзка Към Сайта BG.WordsSideKick.com

© 2005–2019 BG.WordsSideKick.com