Питер Бентли - Всё об искусственном интеллекте за 60 минут

Марсоход Sojourner , в рамках миссии Mars Pathfinder («Марсопроходец»), стал первым аппаратом, исследовавшим поверхность другой планеты. Этот робот весом 11,5 кг с 6 колесами, 3 камерами и солнечными элементами для генерации энергии на его верхней поверхности совершил посадку на Красную планету 4 июля 1997 года. Обычно им управлял оператор, надевавший 3D -гарнитуру для наблюдения за роботом с Земли. Технологии в 1990-х годах были не столь продвинутыми, поэтому компьютерный процессор марсохода работал на частоте 2 МГц (в тысячу раз медленнее, чем современные компьютеры) и имел лишь 64 Кб памяти (это менее десяти тысячных памяти современных компьютеров). У него даже не было перезаряжаемых батарей, поэтому, когда они разрядились, Sojourner мог работать только в течение дня, питаясь за счет солнечных панелей. Робот находился настолько далеко от Земли, что задержка сигнала (оператор посылал сигнал, а робот отправлял ответ) составляла 20 минут. Это означало жизненно важную необходимость в автономном контроле – на случай, если за время прохождения сигнала робот сорвался бы со скалы или врезался в камень. Предикативная архитектура позволила марсоходу самостоятельно выполнять навигацию, обнаруживать опасности и избегать их.

По большому счету предикативная архитектура была получена путем упрощения комбинации конечных автоматов до поведенческих деревьев (довольно элегантный способ представления одних и тех же понятий). Их использовали в индустрии компьютерных игр, чтобы управлять поведением «виртуальных роботов» – пришельцев, монстров и других персонажей, что бросают нам вызов. Unity и Unreal – две крупнейшие программные платформы (так называемые игровые движки), на основе которых создано две трети компьютерных игр по состоянию на 2019 год. Обе используют поведенческие деревья.

Легкие сверхбыстрые модули управления, которые объединяют восприятие и действие и при необходимости активизируются, легли в основу практического роботостроения. Компания Boston Dynamics показала ряд замечательных примеров того, насколько эффективным может быть такой тип управления, особенно в сочетании с более упругими элементами в приводах (частях робота, обуславливающих движение), имитирующими движение мышц. Собаки-роботы и двуногие модели Boston Dynamics способны противостоять ударам и при этом сохранять равновесие благодаря умным системам управления (которые сочетаются также с другими технологиями ИИ, такими как планировщики и оптимизаторы).

Получается, что с такой удивительной технологией, более совершенными приводами, датчиками, батареями и ИИ мы уже как никогда близки к появлению человекоподобных роботов, которые будут помогать нам дома и на рабочих местах? Не совсем. ИИ и роботы умны, но они не проходят один простой тест. Ни один робот с искусственным интеллектом не может ходить по дому, ни во что не врезаясь и не падая. Простая прогулка без остановки может казаться гораздо менее сложным занятием, чем распознавание речи. Но на самом деле это не так. Управление роботами в меняющейся обстановке остается одной из ключевых проблем, и это обусловлено рядом факторов.

Чтобы иметь возможность плавно и легко перемещаться, роботу требуется все больше исполнительных механизмов (двигателей, пневматических поршней или других мускулоподобных приводов) и датчиков. Но увеличение первых в среде с большим количеством помех означает появление хаотично возникающих, непредсказуемых проблем с управлением, а вторых – растущий объем данных, которые необходимо обрабатывать и распознавать. Причем обработка этих данных должна происходить достаточно быстро, поскольку если для выяснения того, где находится конечность, роботу понадобится слишком много времени или конечность будет неправильно размещена, то, прежде чем робот узнает об этом, он окажется на полу. Поэтому большинство роботов с ногами по-прежнему падают. И довольно часто, надо сказать.

Сегодня и в обозримом будущем самые эффективные роботы не человекоподобные, а такие, форма которых идеально соответствует их функциям. Наши заводы полны роботизированных рук, спроектированных для сборки разнообразных массовых продуктов. В новейших операционных стоят медицинские роботизированные аппараты для жизнеобеспечения и помощи при сложных операциях. Ваша стиральная машина – робот. Ваша система центрального отопления и кондиционер – тоже роботы. И пусть они не могут ходить по нашим домам, у нас есть роботы-пылесосы, работающие большую часть времени, не застревая при этом слишком часто.

На что, как все думали, будет похож робот-пылесос? Наверняка все представляли Рози – робота-домработницу из The Jetsons [8] The Jetsons («Джетсоны») – американский комедийный научно-фантастический мультсериал. Был очень популярен в 1960-х годах. , которая сама управляла пылесосом. Что ж, этого никогда не произойдет.

Возможно, самый захватывающий вид роботов, управляемых ИИ, который начал становиться реальностью в последние несколько лет, – это автономные, или беспилотные, автомобили. Впервые их продемонстрировали еще в 1980-х годах, когда в рамках ряда американских проектов были разработаны автомобили, способные проехать автономно несколько тысяч километров и ездить как днем, так и ночью. Однако компьютерное зрение все еще оставалось примитивным, а потому – несмотря на значительное финансирование со стороны Управления перспективных исследовательских проектов, армии и флота США – настоящий прорыв произошел лишь тогда, когда методы вроде глубокого обучения усовершенствовали способность ИИ обрабатывать изображения, полученные с камер и с помощью системы LIDAR (лазерное 3D -сканирование). Многие компании ( Tesla, Waymo, Uber, General Motors, Ford, Volkswagen, Toyota, Honda, Volvo и BMW ) вкладывают значительные средства в развитие этой технологии: к 2019 году более 40 компаний уже разрабатывали собственные автономные транспортные средства. Благодаря тому что ИИ теперь способен лучше разбираться в запутанной обстановке, автономные автомобили могут справляться со многими ситуациями, начиная от простого торможения, чтобы избежать столкновений, и заканчивая сложной парковкой, что обеспечивает возможность использовать эти автомобили в качестве такси в контролируемых условиях. Потенциал этой технологии удивителен, но при появлении таких продуктов, конечно же, возникает и множество проблем.