reklama

Pohled do robotické mysli pro lepší umělou inteligenci

Vědci se zaměřili na zkoumání toho, co přesně se děje v robotické „mysli“. Díky vizualizaci je možné mnohem rychleji odhalit problémy a zlepšit tak danou dovednost umělé inteligence.

Vyvinout základy umělé inteligence u jakéhokoli robota, který reaguje na různá vstupní data, je náročné, obzvláště při střetu s reálným světem. Nový výzkum vědců z MIT se proto zaměřil na mnohem jednodušší a rychlejší virtuální pohled do robotické mysli, aby bylo možné jasně vidět, jak robot v dané situaci uvažuje a proč.

Virtuální realita pro roboty

Jeden z hlavních problémů při vývoji umělé inteligence, která má ovládat stroje v reálném světě, je testování. V případě aut bez řidiče, inteligentních dronů a podobně je poměrně náročné testovat v reálných podmínkách, protože především v počátcích jsou algoritmy nedokonalé a může docházet k řadě chyb.

Klepněte pro větší obrázek
Roboti reagují na situace a objekty ve virtuálním prostředí

Vědci ale tento problém relativně snadno vyřešili – roboti se pohybují třeba v nějakém uzavřeném skladu, v rámci senzorů ale dostávají data z virtuální reality a musí tak reagovat stejně, jako by byli v reálném prostředí. Díky tomu lze velmi dobře simulovat různá prostředí i v omezené a hlídané oblasti, což sníží riziko poškození nebo nebezpečné situace.

Reálnému prostředí se samozřejmě nic nevyrovná, ale než je umělá inteligence pro daného robota a dané prostředí dostatečně odladěná a „inteligentní“, je nutné vše testovat v kontrolovaném prostředí.

Pohled do robotické mysli

Vzhledem k senzorům a množství dat, které je nutné vyhodnocovat, je poměrně složité a zdlouhavé hledat v tolika informacích chyby a konkrétní místa, kde je chyba v programu a proč.

Klepněte pro větší obrázek
Roboti a jejich pozice je podrobně sledována pomocí kamer

Vědci tak vytvořili systém, který zahrnuje přesné sledování pozice robota pomocí 18 kamer doplněný několika projektory, které zobrazují co vlastně roboti svým senzory vidí a jak reagují v reálném čase.

Klepněte pro větší obrázek
Projekce se pak stará o zobrazení robotické mysli, aby vědci okamžitě viděli, co a proč se děje

Je tak možné velmi rychle a snadno vidět, jak robot reaguje na okolí, na další roboty a jak probíhá jeho rozhodování, co udělat dál. Chování ve složitém prostředí už je totiž poměrně komplexní a robot musí často vyhodnocovat reakci na bázi procent. Rozhodování tak pracuje podobně jako u člověka, kdy zvítězí možnost, která je vyhodnocena jako nejlepší možná.

To vše vykresluje systém projektorů, takže je možné vidět jak a proč se robot právě rozhoduje, na co přesně reaguje a co právě dělá.

Rychlejší vývoj umělé inteligence

Spojením těchto systémů mohou vědci velmi rychle zjistit, kde přesně je problém v programu či konkrétním algoritmu, snadno a rychle ho opravit a opět stejně rychle otestovat.

Vědci to nazývají jako měřitelnou virtuální realitu (MVR), kdy je možné obrazově sledovat, co se přesně děje v robotickém „mozku“. Díky tomu je možné zkrátit cyklus „nalezení problému v kódu – opravení problému“ třeba i z měsíce na pár dní, což výrazně urychlí celkový vývoj schopností dané umělé inteligence.

Donáškové drony se učí s Google Maps a Street View

S rychlým prototypováním ve virtuální realitě je možné i rychle postupovat při základním učení robotických dronů, které jsou určené například pro rozvoz nakoupeného zboží nebo třeba i hašení požárů.

Klepněte pro větší obrázek

Základní výuka tak může probíhat na reálných snímcích z reálného prostředí – Google Maps a Street View. Lze tak simulovat a testovat na reálných datech a vyzkoušet si tak dovážku na takřka jakékoli místo na Zemi, aniž by bylo nutné poslat neodladěné prototypy na reálné místo a případnými problémy tak někoho či něco ohrozit.

Pokud se tak budoucí stroje s umělou inteligencí budou vyskytovat v reálném prostředí, měly by mít už poměrně rozsáhlé zkušenosti se všemi možnými kombinacemi objektů v prostředí, na které budou reagovat okamžitě a bez jakýchkoli výrazných chyb.

Video

Témata článku: Technologie, Roboti, Umělá inteligence, Robota, Reading

reklama
Určitě si přečtěte

Facebook o nás ví vše. Díky dobře skrytému vyhledávači se to dozví i ostatní

Facebook o nás ví vše. Díky dobře skrytému vyhledávači se to dozví i ostatní

** Facebook o nás ví vše, protože mu to sami řekneme ** V jeho nitru se skrývá mocný vyhledávač ** Mohou jej zneužít stalkeři, sociální inženýři a další nezbedníci

16.  2.  2017 | Jakub Čížek | 76

Vybíráte herní periferii nebo hardware? Pak zapomeňte na nálepku Gaming

Vybíráte herní periferii nebo hardware? Pak zapomeňte na nálepku Gaming

** Herní hardware se od toho běžného často liší jen vzhledem ** Při výběru stále nezapomínejte na základní parametry ** Poradíme jak vybrat herní hardware i periferie

20.  2.  2017 | Stanislav Janů | 35

10 nejhorších produktů v historii Microsoftu

10 nejhorších produktů v historii Microsoftu

20.  2.  2017 | Karel Javůrek | 128

Pojďme programovat elektroniku: Žádný bastlíř se neobejde bez armády švábů

Pojďme programovat elektroniku: Žádný bastlíř se neobejde bez armády švábů

** Každý bastlíř se po čase neobjede bez armády švábů ** Dnes si některé z nich vyzkoušíme ** Třeba zázračný posuvný registr

19.  2.  2017 | Jakub Čížek | 38


Aktuální číslo časopisu Computer

Stavba 3D tiskárny

Výbava domácí elektrodílničky

Budoucnost 5G sítí

Velké testy microSD karet a vodních chladičů

Přehled mobilních tarifů

reklama
reklama