Во время недавнего выступления в Калифорнийском университете в Беркли, Питер Аббил показал видеоклип, в котором робот делал домашнюю работу.

В клипе, записанном в 2008 году, робот подметал пол, вытирал пыль со шкафов и разгружал посудомойку. В конце представления он даже открыл бутылку пива и вручил её парню на диване.

Трюк был в том, что инженер оперировал роботом на расстоянии, командуя каждым его шагом. Но как объяснил Аббил, видео показало, что роботизированное оборудование достаточно проворное, чтобы имитировать сложное человеческое поведение. Ему просто было необходимо программное обеспечение, которое управляло бы оборудованием без помощи инженера.

«Это по большому счёту проблема программирования, проблема искусственного интеллекта, – сказал Аббил. – У нас есть оборудование, которое может выполнить задачу».

Аббил родом из Бельгии, он провёл несколько последних лет за работой на искусственным интеллектом, сначала как профессор в Беркли, а затем как исследователь в «Опен Эй Ай», лаборатории, основанной генеральным директором «Теслы» Илоном Маском и другими крупными фигурами Кремниевой долины. Сегодня он и трое сотрудников из Беркли и «Опен Эй Ай» открыли собственную компанию с целью внедрения нового уровня робототехники на заводы, склады, и, возможно, даже в дома по всему миру.

Их стартап, «Имбодиед интеллидженс» получил финансирование в размере 7 миллионов долларов от фирмы венчурного капитала «Амплифай партнерс» и других инвесторов из Кремниевой долины. Компания будет специализироваться на сложных алгоритмах, которые позволят машинам распознавать задания самостоятельно. Используя эти методы, существующие роботы смогут научиться, например, устанавливать детали автомобилей, которые отличаются от устанавливаемых ими раньше, сортировать корзину с разными подарками, которые поступают на склад или выполнять другие задачи, с которыми машины обычно не могут справиться.

«У нас теперь обучаемые роботы», – сказал Аббил в недавнем интервью в новом офисе компания в Эмеривилле, штат Калифорния, прямо на другом берегу залива Сан-Франциско.

Новая компания часть более широкого проекта по созданию искусственного интеллекта, который позволит обучать роботов. Исследователи в таких местах как «Гугл», Университет Брауна и «Карнеги Меллон» делают похожую работу, как и существующие стартапы типа «Майкропси» и «Праулер.ай о».

Роботы уже автоматизируют некоторую часть работы на заводах и складах, например, передвигают коробки с места на месте на массивных распределительных центрах «Амазона». Но компании должны программировать эти машины для каждой конкретной задачи, ограничивая их возможное применение. Надежда на то, что роботы смогут справляться с более широким спектром задач, обучаясь самостоятельно.

«Сегодня каждое движение, которое делает промышленный робот, описано с точностью до миллиметра, – сказал Сунил Даливал, основатель «Амплифай», который инвестировал в «Имбодиед интеллидженс». – Но большинство реальных проблем нельзя решить таким способом. Вам нужно быть в состоянии не только сказать роботу что делать, но также как научиться этому».

Аббил и другие основатели «Имбодиед интеллидженс», включая бывших исследователей «Опен Эй Ай» Питера Чена и Роки Дуэна, а также бывшего исследователя из «Майкрософт» Тиан Хао Жана, специализируются на алгоритмическом методе, называемом обучением с подкреплением, при котором машины обучаются задачам исключительно методом проб и ошибок.

Исследователи «ДипМайнд», лондонской лаборатории искусственного интеллекта, принадлежащей «Гуглу», использовали этот метод для создания машины, которая может играть в старинную игру Го лучше любого человека. В частности, машина научилась выигрывать в эту крайне сложную игру, играя сама с собой снова, и снова, и снова.

Другие исследователи, как в промышленности, так и в учебных заведениях, показали, что похожие алгоритмы позволяют роботам также обучаться физическим заданиям. Постоянно пытаясь открыть дверь, например, робот может выяснить какие именно движения приводят к успеху, а какие нет.

Практически так же, как «Гугл» и лаборатории университета Брауна и Северо-восточного университета, «Имбодиед интеллидженс» также расширяет эти методы широким спектром других способов машинного обучения. Самое примечательное в том, что стартап использует так называемое имитационное обучение, при котором машины обучаются отдельным операциям, демонстрируемым людьми.

Компания использует этот метод чтобы обучить робота с двумя руками брать со стола пластиковые трубы. Надев очки виртуальной реальности и держа в руках датчики движения, Аббил и его коллеги раз за разом показывают задачу в цифровом мире, которая воссоздаётся перед роботами. Затем машина может учиться по этим цифровым данным.

«Мы собираем данные действий человека, – сказал Чен. – Потом мы можем научить машину имитировать человека».

Эти и подобные им методы машинного обучения начали приносить плоды только в последние несколько лет, но многие верят, что они овладеют областью робототехники. Это говорит о том, что «Опен Эй Ай», чисто исследовательская лаборатория, которая открыла свои двери менее двух лет назад, потеряла два крупных имени, которые занялись коммерческими задачами.

Переманенный из «Опен Эй Ай» лично Маском, эксперт по машинному обучению Андрей Карпатый сейчас директор отдела искусственного интеллекта в «Тесла», ускоряющий развитие автономных автомобилей. А Аббил запускает «Имбодиед интеллидженс». «Андрей выходит из исследовательского режима и говорит: «Я хочу сделать это на практике», – объясняет Аббил. – То же самое происходит и с нами».

Top of Form

Он говорит, что верит, что его новый стартап быстро внедрит свои методы в производственные процессы, например, в автопромышленность. Хотя роботы уже выполняют множество задач на таких заводах, есть и другие операции, которым роботы пока ещё не научились. Это и надеется изменить «Имбодиед интеллидженс».

Некоторые исследователи задаются вопросом насколько эта техника машинного обучения улучшит роботов, считая, что исследователи СМИ чрезмерно превозносят их. «Машинное обучение брошено на решение слишком многих проблем робототехники, – сказал Роберт Хауи, профессор робототехники Гарвардского университета. – И оно даёт достаточно результатов, чтобы люди всюду трубили о нём».

Но Аббил является одним из лучших исследователей в своей области, и его решение открыть собственную компанию показатель того, что машинное обучение продолжит продвижение роботов.

«Очевидно, что это то, что нужно для создания гибких проворных роботов», – сказал Джефф Хинтон, пионер машинного обучения.

0

0