Интеллектуальные роботы будущего, Интеллектуальные домашние роботы

Что такое искусственно интеллектуальные роботы?

Д.А. Добрынин

ВИНИТИ РАН

https://www.youtube.com/watch?v=ytcreators

Робот – это машина с антропоморфным

(человекоподобным) поведением, которая

частично или полностью выполняет функции

человека (иногда животного) при

взаимодействии с окружающим миром

Программные. Жестко заданная программа (циклограмма).

Адаптивные. Возможность автоматически перепрограммироваться

(адаптироваться) в зависимости от обстановки. Изначально задаются

https://www.youtube.com/watch?v=ytadvertise

лишь основы программы действий.

Интеллектуальные. Задание вводится в общей форме, а сам робот

обладает возможностью принимать решения или планировать свои

действия в распознаваемой им неопределенной или сложной обстановке.

Исполнительные органы

Датчики

Система управления

Модель мира

https://www.youtube.com/watch?v=ytabout

Система распознавания

Система планирования

действий

Система выполнения действий

Система управления целями

Искусственно интеллектуальные роботы — это мост между робототехникой и искусственным интеллектом. Это роботы, которые контролируются программами ИИ.
Многие роботы не используют ИИ. До недавнего времени все промышленные роботы были запрограммированы только для проведения повторяющихся серий движений. Как мы уже говорили, повторяющиеся движения не требуют искусственного интеллекта.

Неинтеллектуальные роботы довольно ограничены в своей функциональности. Алгоритмы ИИ часто необходимы, чтобы робот мог выполнять более сложные задачи.

Давайте посмотрим примеры.

Пример 1: Робот без ИИ

Например, вы можете легко запрограммировать робота, чтобы забрать объект и поместить его в другое место. Робот будет продолжать выбирать и размещать объекты одинаково, пока вы не отключите его. Это автономная функция, так как робот не требует человеческого вмешательства после того, как вы его запрограммировали. Однако задача не требует никакого интеллекта.

Пример 2: Искусственно интеллектуальный робот

https://www.youtube.com/watch?v=https:tv.youtube.com

Представьте, что вы хотели добавить камеру к вашему роботу. Взгляд робота подпадает под категорию «восприятия» и обычно требует алгоритмов ИИ.

Например, скажем, вы хотите, чтобы робот обнаружил объект, который он собирал, и поместил его в другое место в зависимости от типа объекта. Это предполагает подготовку специализированной программы видения для распознавания различных типов объектов.

I тип ИИ: реактивные машины

Самые базовые типы систем ИИ сугубо реактивны и не могут ни формировать воспоминания, ни использовать прошлый опыт для информирования текущих решений. Deep Blue, играющий в шахматы суперкомпьютер IBM, который обыграл гроссмейстера Гарри Каспарова в конце 1990-х, — это прекрасный пример такого типа машин.

Deep Blue может идентифицировать фигуры на шахматной доске и знает, как они двигаются. Он может делать прогнозы ходов, как своих, так и оппонента. И выбирает наиболее оптимальные ходы из возможных.

Однако он не имеет никакого представления о прошлом и памяти произошедшего. Если не считать редко используемого специфического для шахмат правила не повторять один и тот же ход три раза, Deep Blue игнорирует все, что было до текущего момента. Он просто смотрит на фигуры на шахматной доске и выбирает следующий ход.

Такой тип интеллекта включает компьютер, непосредственно воспринимающий мир и действующий на основании того, что он видит. Он не опирается на внутреннюю концепцию мира. В своей работе исследователь ИИ Родни Брукс утверждал, что мы должны строить только такие машины. По его мнению, люди не очень хороши в программировании точных моделируемых миров для компьютеров, как говорят, в создании «репрезентации», представления мира.

Современные интеллектуальные машины, которыми мы восхищаемся, либо не имеют такой концепции мира, либо она очень ограничена и касается определенных задач. Инновации в дизайне Deep Blue заключались не в том, чтобы расширить число возможных ходов, которые рассматривает компьютер. Вместо этого разработчики нашли способ сузить его видение, чтобы отказаться от некоторых возможных ходов в будущем в зависимости от того, как они оцениваются.

Точно так же и AlphaGo Google, который обыграл чемпиона мира по го, не может оценивать возможные будущие ходы. Его метод анализа более изощренный, чем у Deep Blue: он использует нейронную сеть для оценки разворачивания игры.

Эти методы улучшают возможности систем ИИ, позволяют лучше играть в определенные игры, но их непросто изменить или применить к другим ситуациям. Эти компьютерные типы воображения не имеют концепции мира в целом — и значит, они не могут выходить за рамки выполнения определенных задач, для которых их сделали, и их легко одурачить.

Они не могут интерактивно участвовать в мире, а нам хотелось бы однажды увидеть именно такие системы ИИ. Вместо этого машины будут вести себя точно так же, как и всегда, сталкиваясь с одной и той же ситуацией. Если мы хотим сделать систему ИИ надежной и заслуживающей доверия, то это хорошо: вы хотели бы, чтобы ваш автономный автомобиль был надежным.

II тип ИИ: ограниченная память

II тип включает машины, которые могут заглядывать в прошлое. Самоуправляемые автомобили уже немного способны на это. К примеру, они наблюдают скорость и направление других автомобилей. Это нельзя делать одномоментно, для этого нужно идентифицировать конкретные объекты и наблюдать за ними с течением времени.

Эти наблюдения добавляются к заранее запрограммированным у самоуправляемых автомобилей репрезентациям мира, которые включают дорожную разметку, светофоры и другие важные элементы. Они подключаются, когда автомобиль решает изменить полосу движения и не столкнуться с другим.

Но эти простые частички информации о прошлом лишь временные. Они не будут сохранены как часть библиотеки опыта автомобиля, в которой он сможет учиться, как это делают люди-водители, накапливая опыт в течение многих лет за рулем.

Как же нам построить системы ИИ, которые выстраивают полные представления, помнят о своем опыте и учатся справляться с новыми ситуациями? Брук был прав в том, что сделать это очень сложно. Возможно, стоит поискать вдохновения в дарвиновской эволюции?

9. Домашние роботы

Задачи домашних

Ориентация и перемещение в

ограниченном пространстве с

https://www.youtube.com/watch?v=ytpress

меняющейся обстановкой (предметы в

доме могут менять свое

местоположение), открывание и

закрывание дверей при перемещении

по дому.

Манипулирование объектами сложной и

иногда заранее неизвестной формы,

например посудой на кухне или вещами

в комнатах.

Активное взаимодействие с человеком

на естественном языке и принятие

команд в общей форме

Mahru и Ahra (Корея, KIST)

PR2 умеет втыкать вилку в розетку

https://www.youtube.com/watch?v=upload

Учёные из Калифорнийского университета в

Беркли (UC Berkeley) впервые обучили робота

взаимодействию с деформирующимися

объектами. Как ни странно, но только сейчас

удалось научить машину работать с мягкими и,

главное, легко и непредсказуемо меняющими

форму предметами.

III тип ИИ: теория разума

Здесь нужно сделать небольшую остановку и назвать этот момент важным разрывом между машинами, которые у нас есть, и машинами, которые мы хотели бы строить в будущем. Тем не менее сперва стоит конкретнее очертить представления, которые придется создавать машинам.

Машины следующего, более продвинутого класса не только формируют представления мира, но и других агентов или сущностей мира. В психологии это называется «теория разума» — понимание того, что у людей, существ и предметов в мире могут быть мысли и эмоции, которые влияют на их собственное поведение.

Это важно для того, как мы, люди, формируем общество, поскольку обеспечивает нам социальные взаимодействия. Без понимания мотивов и намерений друг друга и не принимая во внимание то, что кто-то еще знает обо мне или об окружающей среде, работать вместе в лучшем случае трудно, а в худшем — невозможно.

Если системы ИИ действительно когда-нибудь будут бродить среди нас, они должны будут понимать, что мы думаем и чувствуем, хотя бы на уровне предположений. И соответственно подстраивать свое поведение.

IV тип ИИ: самосознание

Конечная цель развития искусственного интеллекта — создание систем, которые могут формировать представления о себе. В конечном счете исследователи ИИ должны не только понять сознание, но и создать машин с сознанием.

Это в некотором смысле расширение «теории разума», которая упоминалась в предыдущем типе ИИ. Говоря о сознании, также имеют в виду и самосознание. «Я хочу эту вещь» отличается от «я знаю, что хочу эту вещь». Сознательные существа осознают себя, знают о своих внутренних состояниях и могут предчувствовать поведение или чувства других.

Хотя мы, вероятно, далеки от создания самосознательных машин, мы должны сосредоточить наши усилия на пути к пониманию памяти, обучения и способности принимать решения относительно прошлого опыта. Это важный шаг к пониманию человеческого разума самого по себе. И это очень важно, если мы хотим разрабатывать или развивать машины, которые могут не только классифицировать то, что видят перед собой, но и многое другое.

14. Военные роботы (Россия)

Планы DARPA по

https://www.youtube.com/watch?v=ytpolicyandsafety

К 2015 году одна треть

транспортных средств будет

беспилотной

За 6 лет с 2006 г. планируется

потратить $14.78 млрд

К 2025 году планируется переход

к полноценной

робототехнической армии

Имеется много разработок

БПЛА различных типов

Имеются единичные образцы

наземной техники

Нет концепции применения

БПЛА в армии

Нет массового производства

ТУ-300

Дозор-600

БЛА-05 «Типчак»

МРК-27 – БТ

11. Беспилотные летательные аппараты (БПЛА)

2000 г. – 50 единиц

2010 г. – 6800 единиц (136 раз)

В 2010 г. командование ВВС США

впервые в своей истории намерено

приобрести больше беспилотных

аппаратов, нежели пилотируемых

самолетов. К 2035 все вертолеты станут

беспилотными.

X47B UCAS

RQ-7 Shadow

RQ-4 Global Hawk

RQ-11 Raven

2010 г. – 4.4 млрд. $

2020 г. – 8.7 млрд. $

Доля США – 72% всего рынка

32 страны мира производят около 250 типов

беспилотных самолетов и вертолетов

A160T Hummingbird

12. Наземные боевые роботы

-разминирование

-разведка

-прокладка линий связи

-транспортировка военных грузов

-охрана территории

Робот-танк BlackKnight

Транспортный робот BigDog

(Boston Dinamics)

13. Морские роботы

https://www.youtube.com/watch?v=ytcopyright

Обнаружение и уничтожение подлодок

Патрулирование акватории

Борьба с морскими пиратами

Обнаружение и уничтожение мин

Картография морского дна

катер ВМС США Protector

К 2020 г. в мире будет выпущено 1142 аппарата на

общую сумму 2,3 млрд. долл., из которой 1,1

млрд. потратят военные. Произведено будет 394

крупных, 285 средних и 463 миниатюрных

подводных устройства. В случае оптимистичного

развития событий объем продаж достигнет 3,8

млрд. долл., а в “штучном” выражении — 1870

роботов.

Подводный робот

REMUS 100 (Hydroid)

создано 200 экз.

15. Промышленные роботы

К 2010 г. в мире разработано более 270

моделей промышленных роботов, выпущено

1 млн. роботов

В США внедрено 178 тысяч роботов

В 2005 году в Японии работало 370 тысяч

роботов – 40 процентов от общего

количества во всем мире. На каждую тысячу

заводских сотрудников-людей приходилось

32 робота

К 2025 году из-за старения населения

Японии 3,5 миллиона рабочих мест будет

приходиться на роботов

Современное высокоточное производство

невозможно без использования роботов

Россия в 90-е годы потеряла свой парк

промышленных роботов. Массовое

производство роботов отсутствует.

17. Роботы-охранники

Патрулирование улиц

Охрана помещений и зданий

Воздушное наблюдение (БПЛА)

SGR-1

(охрана корейской границы)

Робот-охранник Reborg-Q (Япония)

30. Первые Международные Олимпийские Игры человекоподобных роботов 

Роботы-животные

Роботы-игрушки

Робот-собака AIBO (Sony)

2000-2007 г.

Робот-динозавр PLEO

Роботы-собаки

Первые Международные Олимпийские Игры

человекоподобных роботов

Первые Международные Олимпийские Игры

22. Роботы для медицины – протезы

Обслуживание больниц

Наблюдение за больными

Развозчик лекарств MRK-03

(Япония)

Робот-хирург Da Vinci

Разработчик – INTUITIVE SURGICAL INC (USA)

2006 год – 140 клиник

2010 год – 860 клиник

В России – 5 установок

Оператор работает в нестерильной зоне у

управляющей консоли. Инструментальные

манипуляторы активизируются только в том

случае, если голова оператора правильно

позиционируется роботом.

Используется 3D изображение операционного поля. Движения рук оператора

аккуратно переносятся в очень точные

движения операционных инструментов.

Семь степеней свободы движения

инструментов предоставляют оператору

невиданные до сих пор возможности.

Робот-пациент STAN (США)

Робот дышит и говорит. И многих

студентов регулярно шокирует

“смерть” манекена — настолько он

реалистичен.

Используется в 370 госпиталях и

медицинских школах.

Робот для стоматологов Hanako

(Япония)

Она может изображать боль,

закатывать глаза и даже пускать

слюни. Кроме того, Hanako может

общаться с врачом и говорить,

например, «Мне больно».

Бионический протез руки i-Limb (Touch Bionics)

удерживает до 90 килограммов нагрузки

Серийно производится с 2008 г., 1200 пациентов по всему

миру.

Протез управляется

миоэлектрическими токами в

конечности, а для человека это

выглядит почти как управление

настоящей рукой. Вместе с

“пульсирующим захватом” это

позволяет инвалиду

производить более точные

манипуляции, вплоть до

завязывания шнурков или

https://www.youtube.com/watch?v=https:accounts.google.comServiceLogin

застёгивания пояса.