О чем думают роботы
Как думают роботы?
Что такое робот?
Что мы понимаем под словом «робот»? Есть много определений для этого понятия. Среди моих коллег популярно такое: «Робот — это машина, которая воспринимает, мыслит и действует». Около 10 лет назад я добавил к этим трем характеристикам способность к коммуникации — и теперь многие говорят, что робот «воспринимает, мыслит, действует и коммуницирует». Хорошо ли это, или плохо — такое определение заставляет считать современную бытовую технику (стиральные машины и так далее) роботами. Возможно, для снятия противоречий стоит использовать подходящие прилагательные: мобильный робот, человекоподобный робот, сельскохозяйственный робот, робот-бомбардировщик и так далее. Я думаю, люди очень легко поймут и примут такие названия.
В 1980-е, когда я начал заниматься робототехникой, мы видели перспективу создания «умной» бытовой техники, которая могла бы «воспринимать, думать и действовать». В реальности ее еще не было. Я тогда говорил, что «умная» стиральная машина вполне попадает под определение робота. Сейчас, когда у нас действительно много «умных» приборов и машин, которые, без сомнения, можно назвать роботами, мне кажется, стоит использовать более узкое определение. В противном случае роботом будет называться любая вещь с микропроцессором — а скоро такими будут почти все, — и слово «робот» потеряет всякий смысл, станет синонимом к словосочетанию «сделано человеком». Поэтому я думаю, что аспект коммуникации, который я добавил в определение «воспринимать, думать, действовать» — очень важен для машины, которую мы хотим назвать роботом.
Роботы для сложных измерений в трудных условиях
Мы создаем роботов, чтобы они проводили измерения и представляли отчеты о своих наблюдениях из тех мест, куда мы можем добраться только с большим трудом, — например, исследуя Луну или другие планеты. Ни один инструмент не является универсальным, любой должен быть адаптирован к определенному типу измерений. В прошлом изменения и корректировки вносились людьми. Сегодня, с автоматизацией измерительных приборов, с внедрением в них искусственного интеллекта, роботы способны лучше адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам и уметь в этих условиях предоставить нужную нам информацию.
Роботы в поисково-спасательных работах
Мы должны вложить в робота достаточно сознания, интеллекта и способности к самообучению, чтобы он мог вовремя понять произошедшие динамические изменения и действовать по непредсказуемому алгоритму. Робот должен сам определить проблему, принять решение и поступать в соответствии с принятым решением независимо от человека, который ранее им управлял. Для создания поисково-спасательного робота такого уровня требуется большая команда специалистов: инженеры создают «тело», программисты кодируют алгоритмы, разработанные математиками, психологи и врачи «подготавливают» робота к встрече с жертвами аварий.
Антропоморфные роботы
Развитие робототехники долгое время определялось тем, с какой целью создавался каждый отдельный робот, предназначенной ему работой. Сегодня, когда мы стали задумываться о более комплексных задачах и их универсализации, на смену привычным пылесосам или роботам-сварщикам приходит антропоморфный робот, способный выполнять те же задачи, что и человек. Естественно, к такому роботу предъявляется огромное количество требований: возможность адаптации, самообучения, искусственный интеллект. Нас привлекают роботы, которые в состоянии показывать эмоции, разговаривать, воспринимать команды на слух и таким образом взаимодействовать с человеком.
Эмоциональные вычисления
Мы часто принимаем решения под воздействием того или иного эмоционального импульса. Не делая этого, мы не используем быстрые механизмы при принятии решений. Что это значит для робототехники? Это значит, что роботизированные системы, или системы искусственного интеллекта, становятся нежизнеспособными в условиях реального мира, в котором каждый раз, просто выходя на улицу, мы принимаем огромное количество спонтанных решений. Но внутри вычислительных систем нет нейронов, и воспроизведение эмоций на сегодняшний день связано со множеством трудностей.
Эмоциональный искусственный интеллект
Что нужно сделать для того, чтобы машина почувствовала эмоции? И зачем воспроизводить эмоции внутри вычислительных систем? Если мы пытаемся воспроизвести эмоции, мы создаем машины, которые адекватно взаимодействуют в обществе, способны помогать, способны испытывать эмпатию, любовь, сострадание и далее весь спектр эмоций, которые существуют в нашем социуме, что совершенно необходимо для воспроизведения и создания робототехнических агентов, которые могут помогать нам в повседневной жизни.
Роботов заставляют «мыслить»
Одно из определений понятия “мышление”, которые можно найти, гласит:
Мышление — это способность
человекарассуждать, представляющая собой процесс отражения объективной действительности в представлениях, суждениях, понятиях.
Мыслящий робот
Так что же такое мыслить, и можно ли научить этому робота?
«Научить робота», «робот мыслит»… ЧТО.
Исходя из определения понятия “мышление”, мыслить можно именно научить. Это подтверждают и наиболее успешные решения в области Искусственного интеллекта (ИИ), использующие именно возможность систем обучаться.
Так зачем нужен мыслящий робот
Мыслящий робот — это тот самый робот, которого ожидает “человек”. Робот, с которым будет достаточно просто взаимодействовать обычному человеку и который сможет взаимодействовать с меняющимся человеческим окружением. На сегодня создание такого робота — огромный вызов для любой компании.
Любая задача в человеческом окружении, например дома, становится невыполнимой сейчас даже для самого навороченного робота.
Для примера давайте рассмотрим команду “Приготовь чай”. Для понимания даже упростим ее до “Поставь чайник”. Это высоко-абстрактная команда, которая совершенно привычна для человека. “Думать” и “мыслить” совершенно обычные и понятные для человека процессы и часто множество задач люди выполняют на подсознательном уровне, т.е. не задумываясь сознанием.
Попробуем решить ее осознанно. Перед выполнением данной задачи необходимо ответить на вопросы: “Что?”, “Где?” и “Когда?” нужно сделать.
Абстрактное мышление
Так, а что значит “абстрактно” или “абстракция”?
Абстракция — мысленное отвлечение, обособление от тех или иных сторон, свойств или связей предметов и явлений для выделения существенных их признаков.
Получается, что абстрактные понятия в языке неразрывно связаны с терминологией.
Сегодня существуют довольно неплохие языковые модели для задач перевода и обработки речи, и очень часто в них применяется модель векторного представления слов, т.е. терминологическая модель, например, word2vec. Она не лишена недостатков, но очень любопытно, что она позволяет роботу “выучить” понимание однозначных слов в рамках одного терминологического поля, и может служить некоторой образной картой абстракций.
Такая модель, например, позволит алгоритму пройти по цепочке:
молоко → холодильник → кухня
или, как в нашем случае:
Существующие языковые модели также используют другие подходы, например, различные модели рекуррентных сетей RNN для задач обработки естественного языка. Такие модели способны обучиться выделять смысл и, после обучения, сказать:
поставить чайник ≈ включить чайник с водой
Итак, теперь робот знает что делать: ему необходимо безотлагательно включить чайник с водой на кухне, но пока еще не знает как.
Как же обычно мыслит человек? Необходимо:
Каждую из этих задач необходимо, кроме всего прочего, превратить в движение ног и рук или колес и манипуляторов. Можно заметить, что в процессе исполнения многое может пойти не по плану. Человек достаточно просто решает мелкие трудности:
А как будет действовать робот?
Роботы еще только учатся выполнять свои функции в непосредственной близости от людей. Они обучаются действовать, используя алгоритм планирования действий и абстрактное мышление. В этом процессе роботы исследуют свои возможности, а также изучают доступный им окружающий мир. Сначала случайным путем, а с появлением опыта — стремятся действовать наилучшим образом для достижения поставленной им локальной цели.
Функции выполняемые интеллектом
Можно заметить, что в голове у робота множество алгоритмов. Это алгоритмы восприятия окружающего мира, алгоритм обучения, различные механизмы обеспечения безопасности и многое другое. Также роботу необходимо пространство для обучения — школа нужна даже роботам. Для ускорения обучения на ранних этапах могут быть использованы различные виртуальные среды и среды симуляции.
Какие же функции, выполняемые интеллектом, нужны роботу?
В зависимости от назначения робота могут понадобиться разные интеллектуальные алгоритмы. Среди них могут быть алгоритмы:
Процесс создания мыслящих роботов достаточно сложный, но и очень интересный. Каждый робот обязательно включает программную и аппаратную начинку. Множество компаний в мире работают над созданием роботов и их различных частей. Одни производят компоненты, вроде приводов и различных сенсоров, другие разрабатывают новые типы приводов и сенсоров. Кто-то учит своих роботов ходить и кувыркаться, иные стараются наделить их антропоморфными признаками. Есть еще компании, которые работают над тем, чтобы наделить роботов и другие устройства интеллектом.
Всем нам еще предстоит пройти длинный путь, и на этом пути самых серьезных результатов смогут добиться те, кто не боится мечтать и стремится работать сообща, в партнерстве с другими коллективами.
Заставь машину думать: как развивают искусственный интеллект у роботов
Понятие искусственного интеллекта неразрывно связано с робототехникой. По сути, робот — машина, умеющая воспринимать окружающую действительность, ее интерпретировать и действовать соответствующим образом, то есть думать.
Появление терминов «робот» и «искусственный интеллект» сильно разнесено по времени (1921 и 1956 годы соответственно), а за последние полвека пути развития двух областей то сходились, то расходились. Но сейчас прогресс вычислительных мощностей, солидный объем практических наработок и доступность информации вынуждают эти дисциплины вновь объединиться, пишут аналитики Сбербанка в ежегодном обзоре рынка робототехники за 2019 год.
В определении авторов исследования ИИ — это способность программ и устройств интерпретировать данные, обучаться на них и использовать полученные знания для достижения целей, в том числе самостоятельно. В свою очередь ИИ делится на два типа:
Сегодня, пишут аналитики Сбербанка, сильного ИИ в природе пока не существует и вообще есть обоснованные сомнения в возможности его реализации. Поэтому искусственный интеллект сейчас и в ближайшем будущем — это слабый ИИ, занимающийся отдельными проблемами и задачами. Решить их помогает набор технологий, сгруппированный авторами доклада по пяти видам.
Технологии искусственного интеллекта
1. Компьютерное зрение
Это обработка визуальной информации для получения знаний. Базовая задача внутри этой технологии — детектирование объекта на изображениях и видео, то есть осознание того, что на одной фотографии в углу изображен автомобиль, а на другой — компьютер, клавиатура и телефон. В робототехнике результаты обнаружения объектов дают роботу понимание, что и как делать, а также способствуют его обучению.
Логическим продолжением детектирования является трекинг, то есть вначале объект обнаружен, затем начинается отслеживание его перемещений. Роботам это нужно, чтобы понимать визуальную сцену и учиться прогнозировать действия других объектов, что незаменимо, например, для беспилотных автомобилей.
Другие задачи компьютерного зрения — это сегментация изображения (понимание, где пол, где стена, а где дверь) и оценка глубины. Последнее подразумевает понимание расстояния до того или иного объекта и решается восстановлением трехмерной геометрии по серии двухмерных фотоснимков.
2. Обработка естественного языка
Коммуникация с человеком невозможна без понимания его языка. Специалисты в области ИИ разбирают по частям отдельные морфемы, даже эмоциональный окрас слов в тексте, зашивая это в программу. Роботы нуждаются в таких технологиях, для них это как диалоговое окно с человеком, причем речь идет не просто о понимании, но и об ответной реакции и обучении новым понятиям.
3. Речевая аналитика
Если обработка языка касается текстовой информации, то речевая аналитика — звуковой. В первую очередь это распознавание речи, которое к 2019 году уже прочно вошло в быт людей. Следующий шаг — синтез речи, совершенствование голосовых качеств самого робота и/или программы до уровней человеческого общения.
4. Принятие решений
По-другому эту технологию можно назвать автоматизацией процессов, когда они проходят без участия человека. Поскольку опять же мы говорим о слабом ИИ, заточенном под решение отдельных задач, технологии принятия решений являются едва ли не самыми понятными по своему назначению. Авторы обзора выделяют несколько сфер применения таких технологий:
Разумеется, такие технологии должны применяться совместно с другими: самостоятельная навигация вместе с компьютерным зрением, а эмоции — вместе с речевой аналитикой.
5. Рекомендательные системы
Отдаленно эта технология схожа с принятием решений, но аналитики Сбербанка выделили ее отдельным пунктом. Причина — потенциал широкого применения именно рекомендательных систем в сервисной робототехнике. Речь идет о предложении товаров и услуг, таргетированной рекламе, подборке кинофильмов и музыки. Применительно же к роботам технология может привести к распространению роботов-официантов или продавцов-консультантов.
Настоящее и будущее
Многие из указанных выше технологий уже применяются в робототехнике, причем не только в прототипах, но и в массовом производстве. Наибольший путь на данный момент пройден в областях компьютерного зрения и обработки естественного языка — другими словами, в распознавании визуальной и текстовой информации.
Уже сейчас существуют роботизированные системы, успешно применяющие те или иные наработки в области искусственного интеллекта. К самым известным аналитики Сбербанка относят три типа роботов:
В будущем развитие робототехники будет происходить в первую очередь за счет более широкого и глубокого внедрения ИИ, а не совершенствования материально-технической базы, уверены авторы обзора. Перспективы развития рынка они разделяют на краткосрочные и долгосрочные, правда, конкретных дат не называют.
1. Краткосрочные инновации:
Думающий робот – возможно ли это?
Что для роботов значит «мышление»?
Чем робот отличается от любой другой металлической конструкции? Он может воспринимать, мыслить, действовать. В последние 10 лет разработчики к этому списку добавляют еще одно свойство: способность коммуницировать. В наши дни мы окружены умной бытовой техникой, которая воспринимает, думает и действует, а значит, в какой-то степени может называться роботами. К таким устройствам можно отнести и компьютер, оснащенный программным обеспечением, который «мыслит образами». Графический интерфейс — составляющая «интеллектуального интерфейса», комплекса средств, который позволяет поставить задачу, не покидая рамки естественного языка, знакомого специалистам той или иной сферы. Системы переводят информацию о задаче (текст или графику) в машинный код, затем ищут способы ее решить, определив и сформировав цели и стратегии для их достижения.
Число разработок с микропроцессором непрерывно растет, именно поэтому для машины, претендующей на звание робота, очень важна коммуникация. Она должна уметь «договориться» с человеком, продуктивно и двусторонне взаимодействовать с ним, чтобы повысить качество работы, сделать ее в разы лучше, нежели если бы она выполнялась человеком в одиночку.
Перед современными разработчиками стоит цель – создавать такие компьютеры и программы, у которых был бы «здравый смысл».
Роботы и ЧП
Лучше всего оценить, как мыслят роботы, можно в трудных условиях — например, в опасных для человека местах, куда отправляют роботов телеприсутствия. Процесс их мышления строится на сенсорах. Они используются в самих машинах, а также ими оснащаются автоматизированные системы, где сенсорам отводится роль датчиков.
Так у роботов появляется обоняние, зрение, слух, вкус, осязание, ощущения положения частей тела. Вдобавок они могут делать измерения, проводить наблюдения и отчитываться о результатах своих самостоятельных путешествий.
Именно по этой причине такие машины используются для отправки в труднодоступные для человека места. Например, сенсоры позволили людям получить огромное количество информации о Луне и Марсе — местах, куда отправлять людей слишком дорого и небезопасно. Также сегодня ученные нашли способ встраивать микропроцессоры в инструменты и компьютеры небольших размеров.
За счет автоматизации измерительных приборов, внедрения искусственного интеллекта у машин повышается уровень адаптации к непредвиденным обстоятельствам и увеличивается возможность получать новую информацию.
На первый взгляд все кажется простым, но, как показала практика, на деле приходится сталкиваться с трудностями.
Например, отправив робота телеприсутствия на место землетрясения, можно наблюдать помехи в подаче сигналов из-за огромного количества железных обломков. Чтобы избежать этого, перед отправкой в здание робота цепляют на кабель ограниченной длины. Передвигаясь, машина постоянно цепляется кабелем за острые углы в зданиях.
Имеющийся уровень интеллектуального развития такого робота не позволяет ему самостоятельно определять момент утери кабеля. В идеале он должен был бы сразу определить месторасположение кабеля, затем вернуться за ним. Как видим, в поисковых операциях необходима не просто возможность телеприсутствия, а роботы, обладающие более высоким интеллектом, позволяющим им находить людей. В этом случае не помешала бы возможность принятия импульсивных решений, залогом которых нередко становятся эмоции.
Эмоции у роботов
Человек действует импульсивно или же за счет быстрых механизмов по принятию решений. А как это происходит у роботов? В условиях реального мира их жизнеспособность снижается: вряд ли машина может принять столько решений, сколько человек, просто выйдя из дому на улицу. Вычислительные системы не обладают нейронами, а поэтому воспроизведение эмоций для них – затруднительный процесс.
Понятие «эмоциональные вычисления» появилось в 2000 году, когда на прилавках книжных магазинов появилась книга «Affective Computing» (автор — Розалинд Пикард), ставшая толчком к началу исследований этой тематики.
Сегодня уже точно ясно, что в естественном интеллекте эмоции играют немаловажную роль, и, не имея этой составляющей, его искусственный аналог многое упускает и не дает возможности воплотить то, что связанно с эмоциями внутри человека. Современные системы искусственного интеллекта пока еще не вышли на тот уровень развития, чтобы функционировать в условиях реального мира.
Розалинд Пикард со своей командой активно изучает процесс определения эмоций внутри человека, оценивая его лицо, жестикуляцию и т. д. Параллельно в лабораторных условиях исследуют, как человеческие эмоции могут воспроизводиться внутри вычислительных систем.
Понимая, что эмоции серьезно влияют на мышление человека, перед разработчиками стоит задача найти способ добавить их в вычислительные системы (интеллектуальные системы, направленные на социальное взаимодействие). Очень долгое время ученые совершенно не уделяли должного внимания этому аспекту. Сегодня стало ясно, что воспроизведение эмоций, способных стимулировать взаимодействие в обществе (эмпатия, любовь, сострадание и пр.), — необходимая задача для создания робототехнических агентов, которые станут помощниками человека в реальной жизни.
Для этого необходима модель, в которой объединятся способы воспроизведения всех эмоций и которая сможет быть отображена внутри вычислительных систем.
К примеру, в 2011 году в IBM был разработан чип, способный воспроизвести 256 нейронов, и хотя человеческий мозг воспроизводит миллион, это уже большой скачок, позволяющий в скором времени достичь масштабов коры человеческого мозга. Системы, которые существуют сегодня, могут самообучаться без дополнительного программирования. В этом случае необходимо будет задействовать техники, которые сейчас используют в педагогике, детских садах. Таким образом, многие агенты искусственного интеллекта становятся подобными детям (как это показано в фильме «Робот Чаппи»).
Разработкой идеала среди мыслящих машин занимается когнитивная робототехника
Как известно, понятие «когнитивная деятельность» подразумевает процесс, в котором автономная система может изучать окружающий ее мир, обучаясь на собственном опыте, стремясь просчитать, какими будут последствия собственных действий, найти возможные пути, позволяющие достигнуть поставленных задач, адаптироваться к меняющимся обстоятельствам. Такое количество характеристик, приписываемых машинам, становится одной из причин, почему создание когнитивных роботов – очень сложная задача.
В заключение
Желание и стремление построить машину, которая сможет думать как человек, не покидает ученых уже несколько десятков лет. Но, несмотря на достижения, в отрасли больше вопросов, нежели ответов на них. Многие вещи, которые человеку сделать легко, робот выполняет с трудом. Например, машине не так-то просто пересечь улицу без неприятностей или взять в руки хрупкий предмет, не сломав его. Для человека взять в руки яйцо — простейшая задача, но робот, не оснащенный вычислительным компонентом, пока не в состоянии это сделать, не прибегнув к посторонней помощи. Другой пример — мозг Google — по сути, первая искусственная нейронная сеть, которая может распознавать объекты без человеческих подсказок, но до уровня мозга ему еще расти и расти. Уже давно изучено такое явление, как парадокс Моравека, согласно которому машину сложнее научить простым вещам вроде распознавания изображения кошек, чем делать вещи, которые человеку даются с трудом (например, играть в шахматы).
Из этого можно сделать вывод, что в парадигме «воспринимать, думать, действовать и коммуницировать» автоматизация — это «действие», а «мышлением» становится искусственный интеллект. И хотя в робототехнике активно развивается «коммуникативность», восприятие по-прежнему остается теорией, а значит, задача робототехников — развивать воспринимающие устройства.
Почему невозможно создать мыслящего робота?
Создатели многих передовых проектов по разработке искусственного интеллекта говорят, что их работа заключается в создании особой машины, обладающей неким аналогом сознания, которое могло бы быть разработано с учетом идеи о том, что мозг человека попросту кодирует и обрабатывает мультисенсорную информацию, полученную из разных источников. Таким образом, предполагается, что как только основные функции мозга по получению и обработке информации будут полностью изучены, аналогичные алгоритмы можно будет запрограммировать в компьютере. Недавно компания Microsoft объявила, что на разработку такого искусственного ”сознания” она готова потратить 1 миллиард долларов США. Однако большинство специалистов из области робототехники считает, что по-настоящему мыслящего робота создать невозможно по ряду причин.
Мечта о создании первого в истории самостоятельно мыслящего робота не дает покоя современным специалистам из компании Microsoft
Может ли робот мыслить?
Несмотря на то, что попытки построить первое “механически-разумное существо” насчитывают уже не один десяток лет, ни одна из этих попыток так и не увенчалась каким-либо значительным успехом. Из-за того, что живые организмы накапливают опыт в своем мозге, приспосабливая нейронные связи в активном процессе между субъектом и окружающей средой, а не записывают данные в краткосрочные и долгосрочные блоки памяти, нейробиологи до сих пор так и не научились создавать хотя бы частично разумные механизмы. Человеческий ум активно исследует окружающую среду для того, чтобы найти те или иные элементы, направляющие нас на выполнение какого-либо действия. Даже самая обычная и повседневная задача, не требующая больших энергозатрат со стороны организма, связана с задействованием сразу нескольких областей головного мозга. Обучение навыкам и накопление жизненного опыта включают в себя определенную реорганизацию структуры головного мозга и некоторые физические изменения, такие как изменение силы связей между нейронами. Подобные сложные преобразования не могут быть полностью воссозданы на компьютере с фиксированной архитектурой, что сильно усложняет задачу разработчикам и нейробиологам, находящихся в поиске решения столь сложной проблемы.
Создание мыслящего робота можно назвать настоящей проблемой XXI века
Можно ли вычислить сознание?
Каждый психически здоровый человек способен осознавать то, о чем он думает в настоящий момент времени. Несмотря на то, что подобное качество может показаться нам простым и незатейливым, именно оно становится невозможным для мозга компьютера.
А как считаете вы? Сможет ли однажды человек создать мыслящую машину? Давайте попробуем обсудить данный вопрос в нашем Telegram-чате.
В середине XX века немецкий квантовый физик Вернер Гейзенберг, который в настоящее время считается одним из создателей современной квантовой механики, показал, что существует явная разница в природе физического события и сознательном знании его наблюдателем. Данное наблюдение было более подробно истолковано знаменитым австрийским физиком Эрвином Шредингером, который утверждал, что сознание не может возникнуть просто из какого-либо физического процесса, подобного компьютерному, сводящего все операции к основным логическим аргументам.
Последние медицинские исследования также подтверждают тот факт, что в мозге нет уникальных структур, которые исключительно управляют сознанием. Как сообщает livescience.com, проведенный недавно опыт МРТ-визуализации показал, что различные когнитивные задачи происходят в разных областях мозга. Благодаря эксперименту, нейробиологи смогли прийти к выводу о том, что сознание может не являться чем-то единым целым, но вполне может существовать как целое множество сознаний, распределенных во времени и пространстве внутри одного и того же организма.
А вот к такому повороту робототехника точно не была готова.