Главная / Сколько времени пройдет, прежде чем можно будет построить R2-D2 и C-3PO?
15.01.2016 |
|
 Вселенная Звездных войн полна дроидов. Там можно увидеть медицинских дроидов, разведывательных дроидов, трудовых дроидов, пилотных дроидов и даже боевых дроидов. Они несут четко определенные задачи, часто с определенной степенью независимости, без необходимости взаимодействовать с людьми. В реальной жизни, у нас теперь есть технологии, для создания многих из них. Но что насчет роботов, которые также могут взаимодействовать с людьми? Когда дело доходит до подобных R2-D2, C-3PO и BB-8, то это гораздо более сложная картина.
Два самых известных робота Звездных войн сами предназначены для выполнения различных задач - R2-D2 официально является астромехаником, для пилотирования и обслуживания кораблей; C-3PO является протокольный дроидом, со знанием языка и этикета. Они на вид очень отличаются друг от друга – гуманоид размером со взрослого человека против небольшой мусорной корзины на колесах. Но, очевидно, именно их социальный интеллект делает их полностью реализованными и хорошо почитаемыми членами команды.
Когда дело доходит до основных возможностей, таких, как ходьба, разговор и зондирование местности, мы все ближе и ближе подходим к тому, что потребуется. Продвинутые человекоподобные роботы, такие, как Atlas от Google и Valkyrie от НАСА уже хорошо показывают себя в ходьбе (и даже в танцах). Искусство в распознавания и синтеза речи тоже стремительно развивается: Microsoft недавно даже добавила перевод речи в Skype, например. И технологии зондирования, такие как компьютерное зрение и даже искусственные носы, также становятся все более человекоподобными.
Создание основных технических строительных блоков для любого гуманоида C-3PO или робота R2-D2 является легкой частою. Реальная проблема заключается в том, чтобы заставить этих роботов взаимодействовать социально интеллектуальным путем.
Чтобы понять, почему это так трудно, представьте себе то, что происходит, когда люди общаются лицом к лицу. Мы используем наши голоса, лица и языки жестов вместе самым разнообразным и непрерывным путем. Удивительно большой объем информации передается с помощью невербальных сигналов. Поэтому робот должен не только полностью понять все нюансы коммуникативных сигналов человека - он также должен предъявить понятные и адекватные сигналы в ответ. Речь идем об несоизмеримой задаче.
По этой причине даже самые передовые роботы обычно работают в стесненных условиях, например, в лаборатории. Они способны к ограниченном возможностям общения, и вообще могут взаимодействовать только в очень специфических ситуациях. Все эти ограничения уменьшают количество сигналов, которые робот должен понимать и производить, но за счет естественного социального взаимодействия.
Однако уже существует четко крупный потребительский аппетит к более социально интерактивных роботов. Уже на полках продается робот Pepper, в натуральную величину производимый в Японии, который может отвечать на вопросы, следовать инструкциям, и реагировать на чувства и выражения лица. Потребительский спрос был настолько высок в Японии, что с июля 2015 года, за каждый ежемесячный пробег около 1000 единиц было продано в течение одной минуты.
Между тем, робот Jibo побил рекорды на сайте Crowdfunding Indiegogo в июле 2014 года, когда он собрал $1 млн менее чем за неделю в рамках сбора средств, который в настоящее время достиг $60 млн. Изобретенный в Массачусетском технологическом институте в США, робот будет иметь способности общения с людьми, их распознавания и вспоминания своих предпочтений.
Эти потребительские роботы, однако до сих пор не могут взаимодействовать так же эффективно, как наших любимые дроиды из Звездных войн. Решение, заключающееся в разработке истинно социальных интеллектуальных роботов, таких как C-3PO, R2-D2 и BB-8, кажется, лежит в другой высоко активной научно-исследовательской сфере: науке данных.
Наши первые попытки создания интерактивных роботов, как правило, основаны на запрограммированных правилах (Если человек говорит Х, ответьте Y. В противном случае скажите Z). Совсем недавно, однако, разработчики роботов перешли к машинному обучению: записывая взаимодействий между людьми или между людьми и роботами, затем «обучая» робота, как вести себя на основе того, что показывают данные. Это позволяет роботу быть гораздо более гибким и адаптивным.
В машинном обучении также наблюдаются большие улучшения. Ранее роботы могли обучаться только после того, как записи были обработаны, но новые методы глубокого обучения включают в себя роботов, познающих, узнать, как себя вести на основе исходных данных, что делает их потенциал намного больше открытого состава. Эти методы уже оказали глубокое влияние на распознавание речи и компьютерное зрение, и Google недавно опубликовала открытый код своего инструментария TensorFlow, который должны принести пользу исследователям по всему миру.
Короче говоря, еще много работы предстоит сделать, прежде чем мы сможем разработать полностью социально интерактивных роботов, таких как R2-D2 и C-3PO. Маловероятно, что мы увидим полную версию любого из них в течение наших жизней. Хорошей новостью является то, что это очень активная область исследований, и методы науки данных стремительно увеличивают социальный интеллект роботов. Вполне вероятно, что человечество сможет достичь интересных вещей в не слишком отдаленном будущем.
|
|
