Новый этап эволюции: роботов научили взрослеть и умнеть со временем

Группа исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) считает, что искусственный интеллект может помочь в разработке более совершенных роботов. Чтобы это стало возможным, их "мозг" и тело должны быть идеально синхронизированы, и это позволит им идеально выполнять задания, сообщает singularityhub.com.

Стандартный подход состоит в том, чтобы просто спроектировать тело робота, и затем обучить ИИ управлять им. Однако лучшим решением является запуск обоих процессов одновременно, как это происходит у людей и животных — по мере развития мозга развивается и растет тело. Задача ученых сделать так, чтобы управляющий ИИ мог дать обратную связь о том, какие происходят изменения в теле робота, какие его части проблемные и почему. Такой подход называется co-design.

"Синхронизировать эти два процесса оптимизации очень сложно, поскольку алгоритм проектирования должен опробовать тысячи различных конфигураций, а это занимает уйму времени и требует недюжинных вычислительных мощностей. Сo-design работает только в моделировании, и, как правило, исследователям приходится создавать среду тестирования с нуля или существенно адаптировать существующие модели обучения роботов", — пишет СМИ.

Команда из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) создала симулятор под названием Evolution Gym, где прокачивают электронные прототипы роботов.

"Создавая Evolution Gym, мы стремимся раздвинуть границы алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта", — сказал соавтор исследования Джагдип Бхатия. "Создав эталонный тест, ориентированный на скорость и простоту, мы не только создаем общий язык для обмена идеями среди робототехников, но и даем возможность исследователям воспользоваться этим ресурсом, чтобы получить дополнительные вычислительные мощности и внести свой вклад в разработку алгоритмов МО для роботов".

Симулятор работает только в двух измерениях. Команда разработала 30 уникальных задач, среди которых ходьба, перепрыгивание через препятствия, перенос или перетаскивание предметов и ползание под преградами. Исследователи также могут задавать свои собственные задачи.

ИИ-инструмент позволяет алгоритмам перепроектировать роботов, связывая вместе квадраты. Подразумевается, что алгоритмы в реальности смогут управлять разными видами ботов — мягкими, жесткими, приводными, летающими и пр. Квадраты символизируют "мышцы", которыми система искусственного интеллекта учится управлять, равно как и всем телом робота. Система также дает обратную связь алгоритму проектирования касательно того, насколько хорошо он справлялся с различными задачами. Повторяя процесс обучения ботов много раз, два алгоритма могут лучше понимать друг друга и синхронизировать "мозг" и тело бота.

"Боты хорошо справлялись с более простыми задачами, такими как ходьба или транспортировка разных предметов, сложнее им было с ловлей и подъемом предметов, но они с этим тоже справились. Мы делаем вывод, что наш подход ко-дизайна работает. Интересно, что почти по всем задачам боты, созданные искусственным интеллектом, превосходили ботов, созданных людьми", — говорится в статье.

И еще одни забавный момент отмечает медиа: многие боты, соавторами которых выступили алгоритмы ИИ, приняли форму, напоминающую некоторых животных. Один эволюционировал до такой степени, что начал напоминать скачущую лошадь, а другой, которому поставили задачу взобраться на дымоход, развил руки и ноги и взобрался на него, как обезьяна.

У симулятора есть открытый исходный код и его можно использовать бесплатно, и команда надеется, что теперь придут другие исследователи и опробуют свои алгоритмы совместного проектирования на платформе, что упростит сравнение результатов.

Ранее мы сообщали о том, что математики привлекли ИИ к выдвижению гипотез, чтобы решить сложные задачи и даже, возможно, совершить открытия.