Еволюція роботів: як навчити машин розуму?

Взагалі то домашній робот мав би розпізнати ляльку і подати їй склянку води. Замість цього він проїхав повз неї навіть не помітивши. Подібні недосконалості в програмуванні роботів річ дуже поширена: незважаючи на технічний прогрес вони ще досі мало схожі на знаменитих розумних дроїдів з кіноепопеї "Зоряні війни". Але показати роботи вже мають що: і вони це роблять у межах різноманітних змагань та виставок, де нерідко вони змагаються між собою.

Головна ж проблема програмування робота - креативне мислення. Так, якщо машина запрограмована грати у футбол, то не розбереться, як себе поводити на кухні. Людина натомість може швидко вибрати лінію поведінки. Робот - ні. Їхній "мозковий" ресурс - те, що закладено у програмному забезпеченні і ні краплею більше. Власне ланцюжок "розпізнання ситуації - пристосування - висновки" - це те, що вченим ще належить вирішити в створенні нового покоління програмного забезпечення для роботів.

Рішення – еволюція

Все це вимагає дуже комплексну й складну взаємодію між "мозком" робота та "залізом". За допомогою програмування роботів учені намагаються поєднати розуміння ситуації і правильну реакцію на неї машин. Утім, нерідко науковці опиняються на межі своїх можливостей.

Комп’ютерний фахівець Пауль Леві з Університету Штуттгарта каже, що потрібна нова стратегія, аби зробити крок уперед. А саме: еволюція. Леві наводить такий приклад: якщо запрограмувати робота на те, що йому потрібен, приміром, сир для виживання, він спробує відрізнити його за допомогою сенсорів температури та відеокамери від решти об’єктів і таким чином сам ухвалить правильне рішення.

Генетичний принцип

У межах дослідницького проекту Євросоюзу "Реплікатор" роботам намагаються прищепити еволюційний принцип функціональності. Так, група зі 100 роботів зайнята пошуками сиру. Те, що для людини робить генетика, для роботів - програмне забезпечення. Роботи тут тестують різне програмне забезпечення, аби зрозуміти, яке найкраще реагує на запахи. Вчені потім «спарюють» роботів, які виявилися особливо успішними в досягненні мети. Деякі дослідники називають це "сексом". Але на думку Леві, не варто вкладати буквальний сенс у цей термін, йдеться про обмін програмами та інформацією між двома роботами.

У цьому процесі "запліднення", безліч оригінальних програмних секцій, що координують рухи та сприйняття, змішані як колода карт. Відтак ці програмні секції передаються до наступного покоління роботів. Виникає мішанина секцій і один з наслідків цього процесу - те, що нова генерація сприймає навколишнє середовище вже з розвинутішим нюхом. Це і є ключем до еволюції. Це імітує процес запліднення, який полягає у новому змішанні "батьківських" програмних секцій та природний вплив. Науковці з Університету Штутгарта сподіваються, що після 5-6 поколінь удосконалення програмного забезпечення пошукові здібності робота стануть майже бездоганними.

Автор: Нілс Міхаеліс, Дмитро Каневський
Редактор: Володимир Медяний