Dieser Roboter lernt neue Aufgaben wie ein Mensch

Eins-Roboter ist notorisch schlecht lernen durch tun. Können Sie viele Informationen in einem Roboter Gehirn packen, aber bitten, ein Bot, sich einen neuen motor Task zu lehren – sogar ein so einfaches wie Stapelblöcke oder aufschrauben einer Flasche Wasser – und du bist wahrscheinlich Scheiße aus Glück heraus.

Das könnte jedoch sehr bald ändern. Forscher an der UC Berkeley entwickeln jetzt Algorithmen, mit denen Roboter lernen allerlei Aufgaben durch Versuch und Irrtum, wie Menschen zu tun. In praktischer Hinsicht Dies könnte schließlich zu Hause Service-Roboter in der Lage, beliebig viele mühsame Aufgaben, wir würden eher nicht tun – Glühbirnen einschrauben, Toiletten zu stürzen, Wäsche Falten.

Traditionell, machen Roboter ihren Weg durch die Welt mit einer Fülle von Vorprogrammierung, die ihnen eine Reihe von Szenarien stattet. Während dies einigermaßen gut in kontrollierten Umgebungen funktioniert – Laboratorien oder medizinischen Einrichtungen, zum Beispiel – Anpassung an das Unbekannte zu lernen ist ein wichtiger Schritt, unsere Roboter müssen Sie nehmen, wenn sie immer gehen mehr in unser täglichen Leben zu integrieren.

Zu diesem Zweck wenden Berkeleys "Menschen und Robotik-Initiative" Forscher einen neuen Zweig der künstlichen Intelligenz bekannt als Tiefe lernen, sich die Inspiration schöpft aus wie das menschliche Gehirn neuralen Schaltkreis wahrnimmt und mit der Welt interagiert.

"Für unsere Vielseitigkeit, Menschen werden nicht geboren, mit einem Repertoire von Verhaltensweisen, die wie ein Schweizer Taschenmesser bereitgestellt werden können, und wir müssen nicht programmiert werden," sagte Robotik-Forscher Sergej Levine in einer Pressemitteilung. "Stattdessen lernen wir neue Fähigkeiten im Laufe unseres Lebens aus Erfahrung und von anderen Menschen. Dieser Lernprozess ist in unserem Nervensystem so tief verwurzelt, dass wir auch an eine andere Person kommunizieren kann, genau wie die daraus resultierende Fähigkeit ausgeführt werden soll. "Wir können bestenfalls hoffen, Hinweise und Orientierung zu bieten, wie sie es auf eigene Faust lernen."

Wenn Sie Siri, Sprachsynthese-Programm Googles oder Google Street View überhaupt benutzt haben, haben Sie schon von den letzten Fortschritten auf diesem Gebiet profitiert. Aber Tiefe lernen auf motorische Fähigkeiten anzuwenden hat viel anspruchsvoller. Im Hinblick auf Komplexität gehen physikalische Aufgaben weit über passive Erkennung von Sehenswürdigkeiten oder Sounds.

In den letzten Experimenten haben Forscher mit einem kleinen persönlichen Roboter sie nennen das "Berkeley Roboter für die Beseitigung der lästigen Aufgaben" oder BRETT. Für seine Ausbildung wird mit einer Reihe von einfachen motorischen Aufgaben, wie Heringe in Löcher platzieren oder Stapeln Legosteine BRETT präsentiert. Der Algorithmus BRETTS Steuerung anhand lernen einer Belohnung-Funktion beinhaltet, dass Resultate BRETT wie gut er eine neue Aufgabe lernt. Belohnungssystem Schlüssel ist: Bewegungen, die BRETT näher zu bringen, um seine Aufgabe Punkte höher als diejenigen, die nicht, und diese Informationen über Tausende von Parametern in seinem neuronales Netz weitergeleitet.

Bisher wurden die Ergebnisse des BRETTS Trainings erstaunlich. Angesichts der Lage der Objekte in einer Szene, ist BRETT in der Regel in der Lage, eine neue Aufgabe innerhalb von zehn Minuten zu meistern. Wenn das BRETT nicht die Position der Objekte und stattdessen lernen muss, Vision und Motorsteuerung zusammen, kann mehrere Stunden dauern.

"Wir haben noch einen langen Weg zu gehen, bevor unsere Roboter lernen können, ein Haus zu reinigen oder Wäsche zu sortieren, aber unsere ersten Ergebnisse zeigen, dass diese Art von tiefen Lerntechniken eine transformierende Wirkung in Bezug auf Roboter, komplexe Aufgaben komplett von Grund auf zu lernen ermöglicht haben können", sagte Pieter Abbeel UC Berkeley Fakultät für Elektrotechnik und Informatik. "In den nächsten fünf bis 10 Jahren können wir erhebliche Fortschritte in der Roboter Lernfähigkeit durch diese Linie der Arbeit sehen."

Als jemand, der über drei feste Tage bis zum Frühjahr begehen Reinigung, dies ist sehr erfreulich Nachrichten.

Bild oben: BRETT lernen, wie man eine Kappe auf eine Flasche Wasser über UC Berkeley Roboter Learning Lab Schrauben

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