https://bodybydarwin.com
Slider Image

L’algoritme col·laboratiu permet que els robots autònoms s’uneixin i aprenguin els uns dels altres

2022

La setmana passada, el MIT va anunciar un avenç emocionant, però una mica obscur: un nou algorisme, anomenat AMPS, que converteix els equips de robots en millors aprenentatges. Permet als sistemes autònoms comparar ràpidament notes sobre el que han observat en els seus respectius viatges i oferir una visió del món combinada.

Si sembla que ja he succeït a les pitjors temptacions de la cobertura de la robòtica: la voluntat d’antropomorfitzar màquines i purificar un èxit d’investigació discreta en un puré més fàcilment digerible i àmpliament accessible, porteu-me amb mi. Tot i que els seus autors no la diuen un gran avenç, aquest algoritme sembla ser això.

AMPS, que és breu per a aproximar la fusió de cartells per a la simetria (una referència a l’anàlisi estadística bayesiana), es presentarà a la Conferència sobre la incertesa en intel·ligència artificial el juliol. L’algoritme tracta un problema de robòtica extremadament específic. Perquè una màquina funcioni en un entorn determinat, ha d'assignar etiquetes semàntiques sempre que sigui possible. Aquestes són, en efecte, dreceres cognitives. Així doncs, una secció rectangular de la paret amb frontisses i mànec no sempre és un trencaclosques, que es pot solucionar des de zero cada vegada que es troba. És una porta, que es pot obrir o tancar. I els conjunts d’etiquetes semàntiques poden afegir-se a etiquetes més grans. Una porta (etiqueta) que s’obre a una habitació amb una gran taula central (una altra etiqueta) i un munt de cadires (més etiquetes), podria ser una sala de conferències.

Aquest tipus d'etiquetatge desenfadat és tan important per als robots autònoms com per als humans. La diferència, però, és que generalment la gent és més àgil amb la seva creació i reconeixement d’etiquetes. "Nosaltres, com a humans, tenim un vocabulari bastant ben definit per a què serveixen les coses", diu Jonathan How, professor d'aeronàutica i astronautica del MIT. "Sabem etiquetar les coses de manera global coherent o recollir-les llegint altres coses del nostre entorn". Així, si una persona entra a una sala de conferències sense cap càtedra, no ho fa de sobte. sentir-se en deriva en el temps i l’espai. Som tan intel·ligents així.

Els robots, comparativament parlant, poden ser més aviat tontos. O rígid, com a mínim. Una sala de conferències sense cadires podria confondre’s amb un traster i etiquetar-se per sempre com a tal, molt després que la festa d’aniversari acabi i es retornin els seients. Lluny d’antropomorfitzar-les, aquesta inflexibilitat cognitiva és un recordatori de com són els robots inhumans. I poden aparèixer més problemes quan les màquines intenten compartir conjunts de dades i combinar les seves experiències en una col·lecció més gran d’etiquetes ambientals. Si un bot ha registrat una àrea com a sala de conferències i l’altre bot l’ha etiquetat com a traster, com es pot conciliar la discrepància? Quan els éssers humans podrien resoldre el desacord amb la boca gran i el cervell encara més gran, els robots es queden enganxats amb les seves etiquetes intransigents dueloses.

L’algoritme AMPS promet trencar aquests terminis, permetent que els robots replantequin la importància de diverses etiquetes. Es ? Per exemple, quina importància és tenir una sala de conferències amb cadires? I si un robot ja ha vist allò que considera un traster, completat amb caixes, armaris i prestatgeries, hi hauria realment un altre traster tan proper (sense cap d'aquests elements)? Segons How, qui va crear l'algorisme amb el seu estudiant graduat, Trevor Campbell, el truc és permetre a les màquines d'interfície establir noves prioritats per a les seves etiquetes, reconstruint la seva visió del món. Al permetre sales de conferències que poden tenir o no cadires i reordenant les seves etiquetes per donar compte de diferents experiències, els robots poden aconseguir el que How i Campbell es coneixen com a simetria semàntica.

Aquesta és una solució a un problema que, per ser sincer, encara no és gran part d'un problema. Els sistemes autònoms són relativament rars fora dels límits dels establiments de fabricació ben definits i marcats amb cura i els que estan dissenyats per aprendre són encara més rars. Però, a mesura que els robots autoguiats es converteixen en més habituals, i els entorns i els comportaments que han de navegar són més diversos, l’aprenentatge col·laboratiu podria ser un avantatge seriós. Es tracta de construir robots que no són constantment llançant les mans cap a l´aire, dient: Això no és una de les coses finals que vau definir. No sé què fer ara, diu Com.

L’AMPS, és a dir, és per a les generacions futures de màquines autònomes, com els cotxes robotitzats, que inevitablement es trobaran en situacions que els programadors no tenen la previsió o l’ample de banda per preparar-les. Algunes ciutats, per exemple, poden convertir-se en un jaywalking lliure per a tothom quan es pon el sol, obligant els vehicles a entrar en un flux constant d'humans embogits. Un cotxe robot protegit i suburbà que només veuen els vianants que esperaven amb paciència a les voreres pot fer el que els robots fan tan sovint en situacions noves i inexplicables i que s’aturen. Mentrestant, un vehicle més sense conduir a la ciutat pot tenir més experiència amb aquest tram nocturn d’atreviment casual i avaluació de riscos de baixa velocitat. Si aquests dos bots s’aturen al mateix semàfor i són capaços de compartir de manera efectiva les seves dades, potser compatibilitzen les seves observacions diferents. El model suburbà podria sortir del seu estupor (o evitar caure en un primer lloc) i procedir amb una barreja suficient de precaució i determinació. El robot slicker de la ciutat no es necessita necessàriament aprendre sobre com es comporten els humans en llocs on la cultura dels automòbils regna suprem, però potser recull un truc o dos relacionats amb les calçades cegues o els pichons que barren el carril avaria.

L’aprenentatge col·laboratiu es podria dur a terme per altres mitjans, com ara enganxar màquines fins a una extensa xarxa permanent, on totes les granges de servidors poden produir-se contraetiquetes i actualitzar robots segons sigui necessari. I el projecte RoboEarth, un autodescrit "Viquipèdia per a robots, espera establir una base de coneixement universal per a l'accés dels robots. Però l'avantatge de l'AMPS és la seva capacitat de treballar quan l'accés a la xarxa constant no és una opció, ja sigui que signifiqui un camí de grava. en la sortida australiana, o un cràter sortit de la superfície de Mart, aquest enfocament se centra en la comunicació robot-a-robot, sense el luxe de potents sistemes de fons, augmenta fonamentalment l’autonomia de les màquines autònomes i crea una base per a un aprenentatge significatiu. "Ho estem pensant en el context de l'aprenentatge al llarg de la vida, diu How. "Això vol dir que un robot podria estar fora d'algun any durant un any funcionant pel seu compte, i no ha de seguir tornant i fer-se preguntes. Els robots podrien vagar al voltant, tal com ho fan les persones, interactuant individualment o en parella, trobant maneres de aprengueu els uns dels altres ”.

És molt aviat per saber si l'algoritme AMPS s'endinsarà en cotxes autònoms. Però, com assenyala How, els vehicles sense conductor són una de les principals preocupacions del Laboratori de Sistemes d’Informació i Decisió (el centre d’investigació del MIT al qual està adscrit). Una aplicació més a curt termini podria estar en robots basats en l’exploració o l’observació. Tenint en compte que aquest projecte va ser finançat per l’Oficina d’Investigacions Navals, sembla un sistema militar amb un equipament especial per al treball en equip. A la llarga, però, l’aprenentatge col·laboratiu és més gran que qualsevol classe de robot. La seva promesa és la creació de bots més autosuficients, que no s'han de recórrer per totes les tasques i es nodreixen de cullera cada informació rellevant. Perquè si ens rendim a la voluntat d’antropomorfitzar els robots —i és difícil no ho és—, els autònoms amb prou feines estan a peu i només de vegades surten de bolquers.

El vostre primer record probablement no és el vostre, per molt que sembli real

El vostre primer record probablement no és el vostre, per molt que sembli real

Recuperació de Rock 'n Play: 7 dispositius segurs per ajudar al vostre bebè a dormir

Recuperació de Rock 'n Play: 7 dispositius segurs per ajudar al vostre bebè a dormir

Feu la vostra vida sense papers amb aquestes aplicacions i aparells

Feu la vostra vida sense papers amb aquestes aplicacions i aparells