До сих пор обучение роботов было весьма трудоемким процессом. Для этого нужно было создавать точные пошаговые инструкции — алгоритмы, а в процессе самого обучения любая нештатная ситуация — упавший инструмент, сдвинутый с привычного места объект — могла привести к провалу всей задачи. Новая система RHyME (аббревиатура от Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution) предлагает принципиально иной подход. Вместо того чтобы заучивать команды алгоритма, робот может вдохновляться примером человека — так же, как это делает сам человек, когда чему-то учится.
«Одна из самых утомительных сторон работы с роботами — необходимость собирать огромное количество данных для каждого действия, — объясняет соавтор проекта Кушал Кедиа. — Но ведь люди учатся совершенно по-другому, они просто смотрят, как кто-то что-то делает, и повторяют это».
Суть предложенного подхода заключается в том, что робот, обученный с помощью RHyME, может воспроизвести задачу, даже если его действия не полностью совпадают с действиями человека на видео. Это очень важно, поскольку движения людей слишком плавные и разнообразные, чтобы их можно было напрямую перенести на механические системы. Традиционные алгоритмы «ломались», если видео демонстрация хоть немого отличалась от способностей самого робота. RHyME же позволяет машине искать в собственной «памяти» похожие движения и действия, чтобы если даже не воспроизвести движение точно, то сделать что-то подобное ему и таким образом заполнить недостающее звено.
Например, если роботу показать видео, где человек берет чашку с кухни и ставит ее в раковину, система не будет требовать от него точного повторения всех движений. Вместо этого RHyME позволит роботу обратиться к другим записям, где он уже, скажем, поднимал ложку или ставил предмет на поверхность, и на основе этих знаний «собрать» нужное поведение.
Такая гибкость позволяет сократить объем необходимых тренировочных данных до минимума — всего 30 минут реального взаимодействия с роботом достаточно, чтобы он начал успешно выполнять сложные задачи. В лабораторных условиях эффективность выполнения задач с использованием RHyME выросла более чем на 50% по сравнению с предыдущими методами обучения, утверждают исследователи.
Главная идея, по словам профессора Санджибана Чоудхури, заключалась в том, чтобы преодолеть разницу между тем, как действуют люди и как устроены роботы. Новая система позволяет сделать это без идеального совпадения движений. Это, в свою очередь, приближает нас к будущему, где роботы смогут адаптироваться к реальному миру, действовать в непредсказуемых условиях и учиться «на ходу», как это делают люди.
Персональные роботы-помощники пока остаются элементом научной фантастики, но RHyME делает этот сценарий гораздо ближе к реальности. Возможность обучать машины буквально «с одного взгляда» позволит создавать более интеллектуальных, самостоятельных и универсальных роботов, которые смогут без длительной настройки и переобучения не только работать на производствах, но и выполнять различные задачи в быту и в сфере обслуживания.
Тем временем инженеры из Петербурга представили необычного робота-бобра.
