Elon Musk vrea să vândă și roboți cu dexteritate ca oamenii
Inteligența artificială devine mai inteligentă pe zi ce trece, iar roboții umanoizi, ca cei văzuți prin filme, devin din ce în ce mai agili și mai capabili de a manipula obiecte. Elon Musk susține una dintre inițiative.
OpenAI, companie de cercetare în domeniul Inteligenței artificiale (IA) susținută de Elon Musk, Reid Hoffman sau Peter Thiel, a devenit cunoscută după ce o versiune de IA numită OpenAI Five a câștigat un meci de Dota2 împotriva unei echipe de jucători umani.
Acum, compania a dezvăluit o mână robotică ce poate manipula obiecte cu o dexteritate umană. Cercetătorii spun că mâna învață să manipuleze obiecte printr-un procedeu de încercare, învățare. Ce-i mai impresionant este că mâna a fost antrenată digital, într-o simulare pe computer, și nu a avut parte de o demonstrație umană pe care să se bazeze.
„Asemenea gesturi sunt banale pentru oameni, dar încă le dau de furcă roboților. Roboții moderni sunt creați pentru a efectua o anumită sarcină, limitați de anumite reguli, și nu sunt capabili să facă lucruri complexe. Astfel demonstrăm metode prin care să învățăm roboții cum să manipuleze obiecte cu mâna”, scriu cercetătorii OpenAI.
Cum au reușit această performanță? Cercetătorii au folosit MuJoCo pentru a simula un mediu fizic înconjurător în care robotul ar putea opera și Unity pentru a reda imagini pentru a învăța robotul să recunoască anumite poziții, gesturi. Cercetătorii recunosc că metoda nu este ideală deorece simularea mediului încojurător este „o aproximare vagă” ceea ce face „puțin probabil” ca acest sistem să fie utilizat în lumea reală.
Soluția lor a fost să aleagă aleatoriu elemente precum gravitația, dimensiunile obiectului etc și aspectele vizuale precum condiții de iluminare, materiale etc. Apoi au antrenat o rețea neruală cu 384 de computere, fiecare cu 16 procesoare, permițându-i mașinăriei să învețe echivalentul a doi ani de simulări pe oră.
Modelul nu numai că a reușit să manipuleze cu succes obiectele, dar a arătat că poate simula modul de prindere al obiectelor al oamenilor.
Rezultatul demonstrează potențialul algoritmililor de învățare profundă (deep learning), iar cercetătorii concluzionează că „algoritmi pot fi aplicați pentru rezolvarea unor probleme complexe din lumea reală”.