Робота с искусственным интеллектом обучили переодевать людей

Искусственный интеллект обучили одевать людей: Яндекс.Новини

Музика

В субботу, 23 февраля, в Национальном отборе на Евровидение-2019 победила MARUV.

Суспільство

Супруга Игоря Малашенко Божена Рынска на своей странице в социальной сети Facebook опубликовала запись, в которой впервые прокомментировала смерть своего мужа.

ПолітикаПолітикаСпорт

Васильева трижды за последний год пропустила допинг-тест. Согласно правилам WADA, это может привести к дисквалификации сроком в 1-2 года.

Політика

Новая конституция больше похожа на современные законы западных стран На Кубе состоялся референдум по новой конституции, явка на котором составила более 80%.

Політика

В 2016 году Дональд Трамп поцеловал бывшую сотрудницу своей компании без ее согласия. Она подала иск в суд, передает The Washington Post .

ПолітикаЕкономіка

Правительство одобрило законопроект о начислении социальных доплат сверх прожиточного минимума.

Політика

Министр иностранных дел Ирана Мохаммад Джавад Зариф в понедельник объявил о своей отставке.

ПодіїПолітика

Bloomberg ранее 25 февраля написал, что на закрытой встрече Путина спросили о деле Калви и он сказал, что не давал предварительного разрешения на арест Калви, однако, по его словам, подозрение в похищении 2,5 млрд руб. нельзя игнорировать.

Політика

Президент Украины Петр Порошенко заявил, что после ухода с поста главы государства мечтает стать депутатом Европейского Парламента.

АвтоЗдоров’я

Испания признана самой здоровой страной в мире. В рейтинге ей удалось обойти Италию, пишет Bloomberg.

Політика

Мадуро считает, что под видом гумпомощи США могут готовить военное вторжение в страну.

Оновлено 21 лютого о 23:20

Енергетика

Дональд Трамп вновь раскритиковал ОПЕК за то, что эта организация, по его мнению, поддерживает мировые цены на нефть на слишком высоком уровне.

Політика

Украинская радиолокационная станция Янтарь-1800, установленная на шасси КрАЗ-7634НЕ, сломалась по дороге на учения в Херсонской области.

ПолітикаПолітика

Серебряков объяснил это неблагоприятной социальной обстановкой в России и “ростом нетерпимости”.

Політика

Через нагірно-карабаський конфлікт Азербайджан втратив п'яту частину своєї території, але історія окупації саме населеного пункту Ходжали – одна з найжорстокіших та найкривавіших сторінок в історії країни.

Політика

Внефракционная нардеп Надежда Савченко, которая находится в СИЗО по обвинению в подготовке терактов, перешла на русский язык в разговоре с журналистом Дмитрием Гордоном, который взял интервью у Савченко прямо из-за решетки.

Політика

“По информации американских СМИ, командующий силами военно-морских сил США в Европе, адмирал Джеймс Фогу заявил, что эсминец зайдет в порт Одессы в знак солидарности с Украиной, после инцидента в Азовском море”, – заявила она.

Політика

От своих должностей освобождены два заместителя председателя правления и начальник департамента.

Політика

Депутат Виталий Милонов прокомментировал обращение Константира Добрынина, адвоката, представляющего интересы фронтмена группы «Ленинград» Сергея Шнурова, подавшего жалобу в комиссию Государственной думы.

Шоу-бізнес

В образе Кончиты Вурст Нойвирт выступал более 10 лет. Недавно певец признался, что у него обнаружили ВИЧ.

Політика

Соединенные Штаты запросили экстренное заседание в Совете безопасности ООН, чтобы обсудить ситуацию в Венесуэле.

ПолітикаСуспільствоПолітика

Сирийское агентство САНА, в свою очередь, передает, что Б.Асад поздравил Иран с 40-летием Исламской революции.

Источник: https://news.yandex.fr/story/Iskusstvennyj_intellekt_obuchili_odevat_lyudej–0ab496ba44983562345fc4449913ee28

Робота научили одевать людей

HealthcareRobotics / YouTube

Американские инженеры создали алгоритм для роботов, позволяющий им надевать рукав одежды на человека, не причиняя ему дискомфорт.

Алгоритм отслеживает силу, с которой рукав давит на руку человека, и подстраивает движения робота для максимального комфорта.

При этом система может эффективно обучаться не только на реальных людях, но и с помощью компьютерной симуляции, рассказывают авторы в статье, которая будет представлена на конференции ICRA 2018.

Обратите внимание

Инженеры создают роботов не только для военных и промышленных целей, но и для непосредственного взаимодействия с людьми, причем больше всего в таких разработках нуждаются люди с ограниченными возможностями, которым робот мог бы заменить помощника-человека. Как правило, такие роботы предназначены для того, чтобы приносить бытовые предметы людям, испытывающим проблемы с ходьбой по дому или больничной палате. Например, в прошлом году такого робота показала компания Toyota.

Группа инженеров под руководством Чарльза Кемпа (Charles Kemp) из Технологического института Джорджии создала алгоритм для роботов, позволяющий им надевать рукав одежды на человека, отслеживая прилагаемую силу. Алгоритм состоит из нескольких компонентов.

Один из них анализирует показания датчиков на конце роботизированного манипулятора и рассчитывает местоположение и величину сил, прилагаемых одеждой к руке человека. Другой компонент прогнозирует, с какой силой одежда будет действовать на руку во время будущих действий.

Наконец, еще одна часть алгоритма занимается планированием движений на 0,2 секунды вперед, выбирая из них те, которые приведут к минимальному воздействию на руку, а следовательно, к максимальному комфорту человека.

Части алгоритма, отвечающие за расчет текущего усилия и прогнозирование будущего, основаны на долгой краткосрочной памяти (LSTM).

Разработчики обучили алгоритм с помощью симуляции, во время которой он учился методом проб и ошибок. Перед началом каждого цикла тренировки среда случайным образом выбирает начальную позицию манипулятора возле руки, а затем дает алгоритму случайные команды с действиями.

За счет тренировки в виртуальной среде алгоритм смог выявить действия, которые могли бы причинить вред добровольцам.

Кроме того, это позволило исследователям проводить множество тренировок алгоритма одновременно и тем самым сэкономить время, а также точно измерять силы, воздействующие на все области руки во время натягивания рукава.

Важно

Расчет действующих на руку сил во время симуляции Zackory Erickson et al. / arXiv.orgПосле тренировки алгоритма в виртуальной среде разработчики протестировали его на десяти добровольцах с помощью робота Willow Garage PR2, оснащенного манипулятором.

Во время испытаний робот должен был предсказать момент, при котором конец рукава прошел через кулак человека, а также полностью надеть рукав, огибая локоть.

Исследователи тестировали разные горизонты планирования алгоритма (0,01, 0,05 и 0,2 секунды) и при максимальном из них роботу удавалось выполнить обе задачи в более чем 97,5 процента случаев.

Недавно немецкие инженеры автоматизировали с помощью робота менее важную, но не менее сложную задачу — они научили его приносить пиво из холодильника. Робот может самостоятельно проложить маршрут до холодильника, открыть его, взять запрошенную марку пива, закрыть холодильник и принести напиток человеку.

Григорий Копиев

Источник: https://nplus1.ru/news/2018/05/15/dress

Научить AI самостоятельно одеваться оказалось труднее, чем ребёнка. И это он ещё шнурки не завязывал

Разработчики из Технологического института Джорджии попробовали научить искусственный интеллект самостоятельно одеваться. Их анимированный бот пытался надеть лишь футболку, но, глядя на него, можно перестать волноваться за то, что скоро машины возьмут верх над людьми.

Способность надеть штаны или футболку может показаться банальной повседневной процедурой, но только не для искусственного интеллекта. Несмотря на то что ИИ уже умеет рисовать картины, продающиеся за огромные деньги, или учить людей танцевать как профи, обычная процедура надевания футболки оказалось невероятно сложной задачей.

Программисты из Технологического института Джорджии попытались научить искусственный интеллект надевать футболку — как родители учат этому малышей. Как пишет Gizmodo, для обучения использовался метод, известный как усиление обучения — цифровой эквивалент родительского поощрения.

Цифровой модели в виде человечков пришлось учиться с нуля методом проб и ошибок. За правильные действия они получали дополнительные очки, за неправильные баллы отнимались. Это заставило алгоритм искать более эффективные стратегии для достижения цели. Хотя сперва ИИ был очень нелеп (но вспомни себя в его возрасте).

Читайте на Medialeaks: Как полностью удалить себя из интернета. Восемь простых шагов к офлайн-свободе

Боты должны были просунуть руки в рукава, не повредив футболку, для чего в них заложили ощущение имитации ткани. Но одевание целиком оказалось непосильной задачей для единого процесса. Его пришлось разбить на несколько частей. В принципе так же поступают и с детьми, показывая им, что делать, поэтапно.

На каком-то этапе бот начинал понимать, что он на правильном пути, и переходил к следующей части задачи.

Совет

Исследователи говорят, что после разбивки цели на подзадачи ИИ научился одеваться самостоятельно. Хотя разработчики отмечают, что пока только футболку. По их словам, надевание штанов невероятно усложнило бы задачу и системе пришлось бы тратить ресурсы на такие сложные вычисления, как соблюдение равновесия. Авторы ИИ признают, что у детей подобное обучение проходит куда быстрее.

Это исследование, по словам разработчиков, имеет и прикладной интерес. Подобные алгоритмы в будущем смогут помочь одеваться людям с ограниченными возможностями. Подобные механизмы уже есть, но работают они, как можно понять, далеко не идеально.

А вот искусственный интеллект по имени Норман лучше никогда не загружать в физические механизмы. Пусть остаётся в виде единиц и ноликов. Потому что не надо было создавать искусственный разум с мышлением мизантропа и серийного убийцы.

Обучать ИИ создавать мемы тоже вряд ли было удачной затеей. Правда, они могут заменить капчу. Если вам смешно от этих рисунков, возможно, что робот — это вы. Хотя… вспомнить ту же постиронию.

Источник: https://medialeaks.ru/0711bva-futbolka-dlya-robota/

Влияние искусственного интеллекта на развитие робототехники

Рис. 1. Родни Брукс говорит, что искусственный интеллект все еще находится в зачаточном состоянии. Нет никакой предсказуемой конкуренции между машинным и человеческим интеллектом — люди априори остаются умнее. Изображение предоставлено Robotics/Robotic Industries Association (RIA)

Читайте также:  Джон фон нейман (john von neumann)

Исследователи и предприниматели, которые десятилетиями занимаются вопросами искусственного интеллекта, пытаются помочь людям лучше понять его тонкости и связанные с его использованием проблемы.

Сейчас специалисты в этой области работают над тем, чтобы развеять заблуждения и не совсем правильные представления, сложившиеся вокруг ИИ, и показать, как искусственный интеллект может и уже применяется в промышленной робототехнике.

«Я думаю, что самым большим заблуждением является то, что мы считаем, будто развитие искусственного интеллекта (ИИ) уже зашло чересчур далеко, — говорит Родни Брукс (Rodney Brooks), председатель и технический директор компании Rethink Robotics (рис. 1). — Мы работаем над ИИ с 1956 г.

, почти с того времени, когда отец искусственного интеллекта Джон Маккарти (John McCarthy) в 1955-м придумал сам термин «искусственный интеллект», то есть уже примерно 62 года. Но это оказалось намного сложнее, чем чистая физика в ее реализации, хотя и сама физическая реализация заняла достаточно много времени.

Думаю, в этой области мы пока еще находимся в зачаточном состоянии».

Брукс полагает, что большая часть упрощенного представления об ИИ происходит из недавних сообщений в СМИ, уделяющих повышенное внимание демонстрации антропоморфных роботов, бионических роботов, выполненных в виде животных и насекомых, а также реакции зрителей, которые восхищаются искусственными системами, соревнующимися с людьми, например, в шахматах, игре в настольный теннис или в древнюю китайскую игру «го». Здесь, несомненно, присутствует ИИ, но все это лишь его первые детские шаги.

Некоторое недоразумение связано с приравниванием производительной деятельности машины к ее компетенции, то есть способности как личности развиваться и адаптироваться к тем или иным условиям.

Когда мы видим, как человек выполняет определенную задачу, то понимаем, что у него имеются определенные навыки и знания, которыми он должен обладать для выполнения конкретной задачи.

Что касается ИИ — это совсем не так.

«Система с ИИ может фантастически играть в шахматы, но она не имеет ни малейшего представления о том, что она играет в эту игру, — поясняет Брукс.

— Так что в случае, когда мы подгоняем действия машины под некую компетенцию, то глубоко ошибаемся.

Когда вы видите, как программа узнала что-то такое, что человек тоже может узнать, вы делаете ошибку, думая, будто у нее есть все то богатство понимания, которое было бы, например, у вас в этой ситуации».

Понимание того, что такое ИИ и что таковым не является

Искусственный интеллект уже стал модным маркетинговым выражением, которое у всех на слуху и используется где ни попадя. Это напоминает то, что мы когда-то пережили с употреблением слова «робот». Теперь нам, как и с роботами, кажется, будто все обладает потенциалом ИИ.

Действительность же такова, что иногда трудно определить, что по своей сути является ИИ, а что нет. Даже эксперты колеблются, когда дело доходит до окончательного определения того, имеет нечто конкретное в своей основе ИИ или нет. Как отмечает Брукс, то, что считалось искусственным интеллектом в 1960-х гг.

, теперь преподается на первом курсе по компьютерному программированию, но уже так не называется и даже не относится к этому понятию.

«В какой-то момент что-то называется ИИ, — говорит Брукс. — А потом это становится просто информатикой».

Подмножествами ИИ (как мы понимаем это в текущий момент) являются машинное обучение и все его вариации, включая глубокое обучение, обучение с подкреплением сигналами от среды взаимодействия и имитационное обучение.

«Какое-то время ИИ был очень узким понятием.

Обратите внимание

Некоторые люди видели его как очень конкретный набор методов, основанных на поиске, — говорит Кен Голдберг (Ken Goldberg), директор Центра новых технологий (CNM, Беркли) и профессор на кафедре инженерных исследований Калифорнийского университета в Беркли (University of California, Berkeley). — Теперь ИИ рассматривается как широкий термин для робото­техники и машинного обучения, поэтому сейчас он охватывает целый ряд дополняющих понятий и областей».

Передовые современные системы компьютерного зрения — это, безусловно, форма ИИ. «Если вы просто проверяете, находится ли винт в нужном месте, как было еще в 1960-х гг.

, то это чересчур просто, чтобы назвать ИИ, — поясняет Голдберг.

— Но в то же время, когда система компьютерного зрения может распознать лица рабочих, мы обычно думаем об этом как об ИИ, поскольку решается гораздо более сложная задача».

Проблема ИИ — отсутствие контекста

Важным отличием человеческого интеллекта от машинного является контекст того или иного действия. У нас, поскольку мы разумные люди, есть лучшее понимание окружающего мира, а вот у ИИ такого понимания нет.

«Мы работаем над контекстом в области ИИ уже 60 лет и пока даже близко не подошли к решению данной проблемы, — говорит Брукс. — Вот почему я не беспокоюсь о том, что у нас вскоре появится некий суперинтеллектуальный ИИ.

Да, мы несомненно добились успеха в ряде областей, и действительно — это революция в области ИИ, которая совершается прямо сейчас на наших глазах, но происходит еще в очень узких направлениях. Конечно, нынешнее распознавание речи радикально отличается от того, что было десять лет назад.

Я раньше шутил, что системы понимания речи были настроены так, что либо вы нажимаете на кнопку, либо говорите «два» и впадаете в эйфорию, если машина вас поняла. Сейчас уже все иначе».

Источник: https://controlengrussia.com/innovatsii/robototehnika/iskustvennyj-intellekt/

Стоит ли боятся искусственный интеллект который уже среди нас?

Искусственный интеллект уже давно перестал быть фантастикой и проник во многие сферы нашей жизни.

Но большинство людей даже не подозревают, что сталкиваются с ИИ каждый день, например, используя популярные интернет-сервисы.

На что способен современный ИИ и чем ограничены его возможности? Разберемся вместе с Романом Меркуловым, специалистом в сфере машинного обучения компании InData Labs и экспертом на хакатонах AI.Hack.

При словах «искусственный интеллект» многие вспоминают пугающие фильмы и книги, в которых слишком умные машины порабощают человечество и не делают ничего хорошего. На самом деле, все совсем иначе, и важно понимать различия между сильным и слабым искусственным интеллектом.

Системы на основе слабого ИИ нужны для выполнения узкопрофильных задач.

Они не имитируют человека, хотя и справляются со многими вещами гораздо лучше обычных людей: слабый ИИ может распознавать голос или объекты на изображениях, анализировать информацию или играть в шахматы.

Сильный ИИ – все то, чем пугают людей в популярных фильмах. Такая система должна не просто решать поставленные задачи, а понимать суть происходящего, как человек.

Искусственный интеллект знает о вас все

Сегодня ИИ используют для анализа соцсетей и поведения пользователей.

Специально обученные системы выявляют закономерности, влияющие на восприятие контента, находят наилучшее время для публикации того или иного материала, прогнозируют отклик на пост с определенным содержанием и возможные тренды. Но за любой такой системой стоит человек, а ИИ – только инструмент, который помогает ему принять решение.

Соцсети — учебник для изучения человечества

Можно ли манипулировать общественным мнением, обладая такой технологией? Нет, ведь искусственный интеллект — не магия, а простая математика.

ИИ может понять, например, какой бренд одежды вы любите, и затаргетировать на вас рекламу конкурирующего бренда.

Но ему не хватит креативности для создания материала, после прочтения которого вы измените свои предпочтения.

Некоторые онлайн-сервисы уже активно используют ИИ. Например, ролики на YouTube рекомендует сложная многоуровневая модель, изучившая ваши интересы и интересы миллионов других пользователей.

Но ИИ — «игрушка» не для всех. Для разработки хорошей модели необходимо дорогое железо, время и опытные специалисты. А самое главное – данные для обучения ИИ. Именно поэтому в небольших онлайн-магазинах мы сталкиваемся только с ботами, которые делают вид, что помогают в покупке, а на самом деле просто хотят узнать ваш номер телефона.

Соцсети – огромный источник данных, где люди сами рассказывают о себе все необходимое. Многие компании поощряют авторизацию через социальные сети на своих платформах, чтобы собрать больше данных о пользователях, но полноценные системы анализа на основе ИИ используют только крупные сервисы.

Нас будет одевать искусственный интеллект

ИИ не скоро выйдут «в массы», но быстрее всего это может произойти, как ни странно, в фэшн-индустрии.

Читайте также:  Deep machine learning помогает диагностировать рак

Вскоре могут появиться системы для онлайн-примерки одежды — представьте, что вы сможете по одному клику узнать, как сидит вещь, просто зайдя на сайт магазина.

Находить подходящие модели тоже станет проще – ИИ сможет посоветовать именно то, что вы ищите, проанализировав ваш гардероб по фотографиям или предыдущим покупкам.

Важно

Эти джинсы вам точно подойдут, я все измерил!

Говоря про искусственный интеллект, который помогает делать покупки в интернете, возникает вопрос – полезна ли такая помощь? Может, ИИ – только хитрый маркетинговый ход для наживы на покупателях?

Конечно, любая компания хочет в первую очередь получить прибыль, а уже во вторую — помочь клиенту. Но хороший алгоритм будет предлагать те вещи, похожие на то, что уже искали вы или люди, похожие на вас. А если рекомендательная система станет рекламировать только дорогие или не нужные вам товары, это лишь навредит репутации бренда.

Машина напишет симфонию, но без смысла

Можно ли создать ИИ, который сможет скопировать человека и полностью заменить его в интернете? Современные технологии позволяют имитировать стиль общения определенного человека – таким же образом искусственный интеллект может подстроиться под стиль художника или композитора. Но все это основано на схожести формы, а не содержания.

Ансамбль электронной музыки

Например, робот сможет написать стихи слогом Маяковского, но любой человек, знакомый (или даже не знакомый) с его творчеством, почувствует подвох. ИИ не сможет вложить в свое произведение столько смысла, как автор-человек.

Также и в интернете: даже если алгоритм будет копировать поведение пользователя в соцсетях, любой собеседник догадается, что это не человек. Так что о появлении человекоподобного ИИ пока можно не волноваться – нас никто не заменит.

Для контроля роботов нужен робокоп

Как ни странно, один из главных вопросов в развитии ИИ – как защитить конечного пользователя от ошибок со стороны интеллектуальных систем.

ИИ умеют практически все: ставить диагнозы, подбирать одежду, убирать урожай… Но если что-то пойдет не так, важно знать, кто виноват, и кто должен отвечать за последствия.

Чтобы не тормозить развитие технологий, необходимо как можно скорее решить эти вопросы.

Не надо документов, я уже все о вас знаю!

Чем быстрее появятся стандарты, законодательно и финансово регулирующие ответственность за ошибки ИИ (особенно в областях с высокими рисками, например, в медицине), тем быстрее такие технологии получат реальное применение в жизни, а люди окажутся в том самом «мире будущего», где всю работу выполняют роботы.

Ии все еще достаточно глуп, но уже умнее человека

Но есть сферы, в которых ИИ не сможет заменить человека. Скорее всего, искусственный интеллект не превзойдет нас в творчестве – от литературы и качественного маркетинга до прорывных открытий в научной сфере.

Даже в простом живом общении нельзя обойтись одним лишь накопленным опытом, и никакой ИИ не сможет справиться с теми вещами, которые выходят за рамки механического обучения, требуют осознанного понимания проблемы и взгляда в будущее.

ИИ может сгенерировать песню, но ее смысл не повлияет на сознание человека. Пока такие разработки – только развлечение и попытки научить ИИ чему-то забавному.

После захватывающих фильмов про Скайнет и восстание машин простым обывателям будет сложно доверять ИИ. Но после продуманной стандартизации мы сможем использовать роботизированные системы так же легко, как обычную бытовую технику.

Источник: https://itcrumbs.ru/stoit-li-boyatsya-ii_28114

Неразумные создания: как обучают роботов

Вопреки страхам алармистов, роботы пока что не очень самостоятельны: эти неразумные создания нуждаются в человеке больше, чем кажется, потому что только человек может научить их правильно выполнять возложенные на них функции

По данным вышедшего в сентябре 2018 года отчета McKinsey, внедрение промышленных роботов в 1990-х годах привело к повышению мирового ВВП на 0,4% в год; в том же отчете потенциальные выгоды от внедрения «умных машин» оцениваются еще выше — до 1,2% роста мирового ВВП от внедрения искусственного интеллекта (ИИ) на горизонте до 2030 года. Однако сегодня даже Amazon все еще использует для комплектации и упаковки товаров людей: простая на первый взгляд задача — взять предмет с параметрами, которые программе заранее неизвестны, — требует «творческого подхода». Для этого робот должен не только научиться видеть, то есть распознавать объекты, но и получить опыт взаимодействия с ними. Виртуальные среды — компьютерные игры-симуляторы для роботов — позволяют существенно ускорить и удешевить процесс машинного обучения и сократить время выхода новых моделей на рынок.

Массовая культура приучила нас воспринимать роботов как человекоподобные машины (андроиды). Это началось в 1921 году, когда Карел Чапек представил публике пьесу под названием «Р. У. Р.» («Россумские Универсальные Роботы»). Именно Чапеку мы обязаны самим словом «робот», которое сегодня может обозначать и станки с программным управлением, и автономный транспорт, и дроны, и умные дома.

Совет

Но еще раньше люди стали пугать друг друга сказками о машинах-убийцах, которые запросто могут пристрелить человека или как минимум отобрать у него возможность заработать на хлеб насущный.

Английские луддиты еще в XIX веке безрезультатно пытались противостоять автоматизации процессов производства. Ничего не выходит и у неолуддитов. Сфера активно развивается там, где много «конвейерных» рабочих мест, то есть в азиатских странах.

По данным IFR World Robotics, в 2018 году в Азию поставлялось 69,1% промышленных роботов, в Европу — 17,2%, а в Соединенные Штаты — 13,7%.

Вопреки распространенному заблуждению, роботы не только заменяют людей, но и создают дополнительные рабочие места. Без инженеров-эксплуатационников, специалистов по машинному обучению и контролеров эффективная работа автоматической сборочной линии невозможна.

Финансовый аналитик из сингапурского DBS Bank Митчел Чан в интервью BitNewToday недавно сказал: «Конечно, люди периодически склонны думать, что они могут потерять рабочие места. Это верно, но вместо каждой устаревшей специальности создается другая специальность.

Это вопрос переоценки наших собственных навыков и их применения в соответствии с неизбежной трансформацией».

Ценность робота зависит от того, насколько сложные операции он может выполнять и в какой степени независим от оператора.

На автомобильную промышленность приходится 36% роботов, проданных в этом году, на электротехнику и электронику — самый быстрорастущий сегмент рынка на сегодня — 32%, а на производство металлов и металлообработку — 10%.

Обратите внимание

Остальные были предназначены для пищевой промышленности, логистики и прочих отраслей. Итого годовой объем рынка промышленных роботов составляет $15 млрд.

Машину, как и человека, нужно учить. Раньше это делали путем программирования конкретных действий, и этого было достаточно для «станков с программным управлением».

Для автономного такси и даже для робота-упаковщика этого мало: слишком велико разнообразие сценариев, невозможно заранее запрограммировать все дорожные ситуации и все возможные положения всех возможных товаров.

Да и производственные цепочки становятся сложнее.

Современный искусственный интеллект, способный к самообучению, существенно изменил подходы к программированию роботов. Настройка «интеллектуального софта» напоминает скорее процесс натаскивания школьников на тест: обучение происходит путем многократного проигрывания типовых сценариев.

Знаменитый американский психолог и психиатр Эрик Берн, автор книг «Люди, которые играют в игры» и «Игры, в которые играют люди», писал: «Родители считают ребенка достигшим зрелости, когда он ведет себя так, как они ему велят, а не так, как ему самому хочется».

Педагога возмущает такой подход, но данная формулировка в полной мере соответствует чаяниям тех, кто занимается машинным обучением». Мы учим машину учиться, то есть получать и анализировать опыт. Лучше всего это делать в процессе игры, то есть «симуляции реальных действий».

Берн — психолог, который очень много сделал для того, чтобы понятие «игра» вышло за пределы а) математического аппарата (теория игр) и б) бытового понимания (форма досуговой деятельности).

Качество человеческого образования зависит не только от личности учителя, но и от имеющихся в его распоряжении учебных пособий; так и «преподаватели для машин» нуждаются в специфических инструментах.

Важно

Специалисты в области машинного обучения страдают от недостатка размеченных данных — массива информации, который позволяет искусственному интеллекту научиться правильно воспринимать и интерпретировать объекты.

Обучающемуся алгоритму нужно «скормить» сотни тысяч, а иногда и миллионы размеченных объектов, чтобы научить его решать по-настоящему сложную задачу.

Изначально наиболее значимым направлением исследований в области робототехники было компьютерное зрение (computer vision). Этот раздел искусственного интеллекта должен дать роботам возможность видеть и понимать, что именно они видят.

Это направление важно и для индустриальных роботов, и для беспилотных автомобилей, и для домашних роботов-помощников, и для индустрии безопасности (интеллектуальные системы наружного наблюдения, автоматический контроль периметров и т. п.

Читайте также:  Дело о сбежавшем роботе

), и, например, для маркетинга, чтобы ИИ мог в режиме реального времени фиксировать покупку и анализировать предпочтения клиентов в магазине.

Новый тренд робототехники — обучение с подкреплением (reinforcement learning), когда роботу дается возможность самому выбрать, какое действие совершить.

Механическая рука может миллион раз попробовать ухватить объект, совершенствуя свои навыки, и на миллион первый раз у нее формируется «представление» о том, как это сделать правильно.

Но с обучением в физическом мире возникает серьезная проблема: дефицит времени и специфические требования к полигону. Мы не можем позволить беспилотному автомобилю задавить миллион пешеходов, чтобы методом проб и ошибок он понял, что этого делать не стоит.

Поэтому роботов обучают с использованием синтетических данных, то есть на симуляторах, которые максимально похожи на реальность. Там беспилотные автомобили учатся ездить по виртуальным улицам, где можно давить сколько угодно пешеходов, как в компьютерной игре. Пусть пока потренируются в своем виртуальном мире.

  • Кошмар прогресса: окажутся ли роботы-убийцы под запретом

Источник: https://finovosti.ru/news/tekhnologii/nerazumnye-sozdaniya-kak-obuchayut-robotov

Что роботы говорят о людях (+видео)

Это было странное зрелище, когда два гуманоида на этой неделе обсуждали достоинства и недостатки людей перед хихикающей аудиторией в Гонконге. В этом году искусственный интеллект был доминирующей темой технической конференции в Конгресс-центре города, но живой обмен мнениями между роботами вывел дискуссии об ИИ на новый уровень.

Напоминающий красивого мужчину гуманоид Han был одет в костюм в тонкую полоску, а его шикарная сестра Sophia напоминала Одри Хепберн. Они болтали на сцене обо всем — от вселенских проблем до их любви к научной фантастике и помешательстве на «глупых» реалити-шоу.

В то время, как научный руководитель проекта и изобретатель этих гуманоидов Бен Герцель из Hanson Robotics пел им дифирамбы, роботы более скептично высказывались в отношении своих человеческих партнеров.

Совет

Когда Герцель спросил, можно ли в отношении роботов использовать морально-этические понятия, Han парировал: «Люди далеко не самые нравственные создания». Позже робот отметил: «Через 10 или 20 лет роботы будут способны делать любую человеческую работу».

Более деликатная Sophia признает, что люди обладают «некоторой способностью к переживанию и самосовершенствованию». Она отметила, что ее целью является совместная работа с людьми, прежде чем Han «пошутил», заявив, что он подумал о другой цели роботов – захватить мир.

Машины были запрограммированы на обмен шутками и обучение друг у друга, тренировку они прошли у подобных персонажей из фильмов и роликов на YouTube, сказал Герцель.

Их жестикуляция обеспечивается десятками двигателей, а встроенные компьютеры обеспечивают машинное зрение и движения. Они также могут подключиться к Wi-Fi, чтобы использовать облачные вычисления и черпать обширные познания, говорит Герцель. Роботы смогут стать «умными как люди» всего лишь через три года, считает он.

По словам вдохновителя проекта Дэвида Хэнсона, основателя и руководителя Hanson Robotics, беседа машин на сцене была лишь частью ожидающего нас сценария. «Это своеобразная анимация персонажей, которые могут появиться в нашем реальном мире», – сказал Хэнсон.

Роботы могли бы работать с людьми на заводах, обслуживать пациентов в больницах, но могли бы стать и нашими друзьями, говорит Хэнсон, который не исключил возможности романтических отношений между роботом и человеком.

«По мере того как ИИ подтягивается к уровню человеческого интеллекта, а в чем-то его и превосходит, мы надеемся, что роботы помогут нам решить глобальные проблемы», – добавил он. Тем не менее, Хэнсон признал наличие опасений по поводу того, какое будущее может нас ожидать.

«Есть обоснованное предположение, что если мы не будем создавать машины, нацеленные на заботу, они смогут иметь собственные мотивы поведения, – сказал он. – Важно открыто обсуждать возможности совершенствования ИИ, который является по своей сути безопасным и заботливым».

Источник: http://www.robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/chto-roboty-govoryat-o-lyudyah

Домашние роботы, от игрушек до помощников с искусственным интеллектом

фото

Если вы много лет мечтали о своем собственном R2-D2, приготовьтесь. Но не стоит ожидать, что ваш новый робот-компаньон сделает слишком много)

Новое поколение персональных роботов и устройств находится в работе, а некоторые из них планируют отправиться в дома в этом году. Среди наиболее заметных – Кури, робот, созданный компанией Redwood City.

Из-за того, что в декабре Кури, который немного похож на Eve из фильма Pixar «Wall-E», но говорит в звуковыми сигналами R2-D2, предназначен для того, чтобы действовать как нечто среднее между супер-умным домашним животным и персональным камердинером. Он будет следить за вашим домом, следить за вами, играть музыку по команде и служить в качестве мобильного будильника, мессенджера или документалиста.

Но, поскольку он не может говорить на реальных языках, он не заменит личных электронных помощников, таких как Сири. Поскольку у него нет ног, он будет находится на одном этаже дома, если его не поднимут на руках. И поскольку у него нет рук, он определенно не будет заниматься домашними делами)

фото

Потребительские роботы с массовым маркетингом существуют в течение как минимум 20 лет. Но в основном они были устройствами, которые были ограничены по функциям, например, роботизированной собакой Sony Aibo.

Слово AIBO происходит от Roobt с искусственным интеллектом, а также японское слово «Companion» или «Friend». Они были впервые представлены в 1999 году и были первым потребительским роботом такого рода. AIBO может развиваться от новорожденного щенка до взрослой собаки с индивидуальнм характером, сформированным в результате взаимодействия со своими владельцами и окружающей средой. 

Европейский запуск состоялся 26 октября 1999 года, и на этом мероприятии SONY объявила о выпуске новой модели (ERS-111) в ноябре 1999 года, ориентированной на Европу, Японию и США.

Обратите внимание

На этот раз 10 000 моделей должны были быть выставлены на продажу в течение одной недели. И снова все ожидания удалось превзойти. В течение одной недели SONY записала 135 000 заказов.

Основной причиной такого ограниченного числа было поддержание тесного контакта с клиентами для поддержки обратной связи и дальнейшего развития деятельности AIBO.

фото

Впечатляющий успех первого поколения AIBO призвал SONY запустить второе поколение в октябре 2000 года.

Благодаря улучшенной мобильности, датчикам aibo 210touch и светодиодам для лица модель ERS-210 обладала повышенной эмоциональной экспрессией в ее взаимодействии с окружающей средой.

Функции, запрошенные предыдущими владельцами AIBO, включая функцию записи имени и распознавание голоса, были представлены в новой модели, которая приближает AIBO к ее владельцам.

Модели LATTE и MACARON присоединились к семейству Aibo в сентябре 2001 года. Эти собеседники имеют такие же превосходные технологии, как и в других моделях AIBO.

В ноябре 2001 года была запущена AIBO ERS-220. С изящным и футуристическим видом (и по прозвищу RoboDog) Эта новая модель включала множество высоко продвинутых идей. Наряду с многочисленными огнями и датчиками модель ERS-220 была самым сложным развлекательным роботом на рынке. Sony AIBO ERS-7M2-B

фото

У этой AIBO есть крошечная цифровая камера, а также переключатель на голове, который можно использовать для похвалы или наказания AIBO за его поведение, а также набор светодиодов, которые сияют синим, если собака счастлива и красная, если она сердится. На спине есть еще одна группа светодиодов.

Важно

Голова также имеет убирающийся прожектор, который срабатывает и включается и выключается, когда AIBO особенно доволен. Он также может использоваться для освещения при съемке. Когда вы получаете AIBO, он немного похоже на щенка, и вы можете его обучать.

В зависимости от того, как вы это делаете, он приобретает определенный характер и превращается либо в существо, которое постоянно ищет внимания, и заботы, когда оно получает это, он счастлив либо он может стать независимым существом, которое любит играть самостоятельно.

фото

Но прогресс в таких областях, как датчики движения, искусственный интеллект и высокоскоростные сети, а также разработка стандартизированных роботизированных операционных систем начинают делать многоцелевых домашних роботов реальностью. Французский стартап Blue Frog Robotics имеет персонального робота по имени Бадди. 

Это революционный робот-компаньон, который улучшает повседневную жизнь хозяина. Простой в использовании, он может защищать дом, развлекать детей и помогать оставаться на связи с любимыми.

Этот робот является технологической платформой с открытым исходным кодом для разработчиков.

фото

Источник: https://golos.io/ru–tekhnologii/%40konstantin/domashnie-roboty-ot-igrushek-do-pomoshnikov-s-iskusstvennym-intellektom

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector