 Почти каждый день появляются статьи о пришествии революции роботов. Но является ли вся эта шумиха и ажиотаж, а иногда и страх, оправданными? Действительно ли может наступить революция роботов?
Ответ, вероятно, заключается в том, что в некоторых областях нашей жизни мы увидим больше роботов в ближайшее время. Но в реальности мы, скорее всего, не увидим десятки роботов, бродящих по улицам и офисам в самом ближайшем будущем. Одной из основных причин является лишь то, что роботы не имеют возможность действительно видеть мир. Но прежде чем говорить о том, как роботы в будущем смогут видеть, сначала следует рассмотреть то, что на самом деле может подразумеваться под зрением.
Каждый человек имеет пару глаз, и мы используем эти глаза, чтобы собрать свет, который отражается от объектов вокруг нас. Наши глаза конвертируют этот свет в электрические сигналы, которые посылаются по нашим зрительным нервам, что сразу же обрабатываются нашим мозгом.
Наш мозг работает за счет всех этих электрических импульсов и из собственного опыта. Это создает представление о мире, которое мы используем, чтобы ориентироваться, подбирать вещи, увидеть друг друга лица, и делать миллион других вещей, которые мы считаем само собой разумеющимся. Вся эта деятельность от сбора света в наших глазах до понимания мира вокруг нас как раз и подразумевает собой зрение.
Исследователи подсчитали, что до 50% нашего мозга участвует в процессе видения. Почти все животные в мире имеют глаза и видят в некотором роде. Большинство из этих животных, в частности насекомые, имеют гораздо более простые мозги, чем у людей, и они хорошо работают. Это показывает, что некоторые формы зрения могут быть достигнуты без массивной компьютерной мощности. Ясно определено, что зрение оказалось весьма полезным в процессе эволюции.
Поэтому неудивительно то, как многие исследователи робототехники прогнозируют, что если робот сможет видеть, то мы, скорее всего, на самом деле увидим бум в робототехнике, и роботы смогут, наконец, стать желаемыми помощниками человека.
Как же заставить робота видеть? Первая часть очень проста. Просто используется видеокамера, такую, как в обычном смартфоне, чтобы собрать постоянный поток изображений. Технология камеры для роботов является крупной научно-исследовательской областью сама по себе, но речь сейчас просто идет об стандартной видеокамере. Изображения обрабатываются компьютером, и затем появляются варианты.
С 1970 года инженеры по робо-видению думали о возможностях изображений. Они могут бы быть строками, или интересными точками, как углы или некоторые текстуры. Инженеры пишут алгоритмы, чтобы найти эти функции и отслеживать их от кадра к кадру в видеопотоке. Этот шаг существенно сокращает объем данных от миллионов пикселей в изображении до нескольких сотен или тысяч особенностей.
В недавнем прошлом, когда вычислительная мощность была ограничена, это было важным шагом в процессе. Инженеры потом стали думать о том, что робот может видеть, и том, что он должен делать. Они пишут программное обеспечение, которое распознает закономерности в мире, чтобы помочь роботу понять, что он видит вокруг себя.
Программное обеспечение может создать очень простую карту окружающей среды, с которой робот работает, или же он может попытаться соответствовать функциям, которые он находит с библиотекой функций, необходимых программному обеспечению.
В сущности, роботы программируются человеком, чтобы увидеть вещи, которые, согласно человеку, роботу будет нужно видеть. Ранее было много успешных примеров этого типа системы зрения для робота, но практически ни один робот, который известен сегодня, не способен к ориентированию в мире, используя только видение.
Такие системы еще не являются достаточно надежными, чтобы удержать робота от спотыканий или падений, чтобы дать роботу практическое применение. Автономные автомобили, о которых так часто говорят в средствах массовой информации, используют лазеры или радар в дополнение к их системам видения.
В последние пять-десять лет новое исследование по робо-видению начало обретать форму. Исследователи показали возможность создания системы, которая познает то, как видеть мир. Они разработали системы видения, структура которых вдохновлена тем, как, по мнению ученых, видят мир животные. То есть - они используют понятие слоев нейронов, как в мозге животного. Инженеры программируют структуру системы, но они не развивают алгоритм, который работает в этой системе. Все остальная задача отводится именно роботу
Этот метод известен как машинное обучение, и поскольку у людей теперь есть легкий доступ к значительной вычислительной мощности по разумной стоимости, эти методы начинают работать. Инвестиции в эту технологию быстро ускоряются.
Важность самообучения роботов заключается в том, что они могут легко обмениваться своими знаниями. Одному робот не придется познавать мир с нуля, как новорожденному. Новый робот может учитывать опыт других роботов и опираться на них.
Один робот может узнать, как выглядит кошка, и передать эти знания тысячам других роботов. Что более существенно, один робот может решить сложную задачу, например, навигацию вокруг части города, и мгновенно поделиться своим решением со всеми другими роботами.
Не менее важно и то, что роботы, которые разделяют опыт, могут учиться вместе. Например, одна тысяча роботов может наблюдать за разными кошками, поделиться данными друг с другом через Интернет, и вместе обучаться классифицировать всех кошки. Это является примером распределенного обучения.
Вполне возможно, что транзакции по кредитным картам проверяются на мошенничество прямо сейчас, с помощью самообучения машины центра обработки данных. Эти системы могут определить возможное мошенничество, которое ни один человек не может обнаружить.
Первые применения роботов, которые могут видеть, скорее всего, будут в отраслях, которые либо имеют проблемы нехватки рабочей силы, таких как сельское хозяйство, или по своей сути являются непривлекательными для человека и, возможно, опасными.
Примеры включают в себя поиск в завалах после стихийных бедствий, эвакуация людей из опасных ситуаций или работа в замкнутых и труднодоступных пространствах. Приложения, которые требуют очень длительного периода внимания, также будут развиваться с помощью робота, который может видеть.
|
