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Ein Roboter hat herausgefunden, wie man Werkzeuge benutzt
ANNIE XIE Annie Xie
Das Erlernen des Umgangs mit Werkzeugen spielte eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung der menschlichen Intelligenz. Es könnte sich auch für die Entstehung intelligenterer, leistungsfähigerer Roboter als entscheidend erweisen.
Neue Forschungsergebnisse zeigen, dass Roboter durch eine Kombination aus Experimentieren und Beobachten von Menschen zumindest die Grundlagen des Werkzeuggebrauchs herausfinden können.
Chelsea Finn , ein Forscher bei Google Brain, und Sergej Levine , ein Assistenzprofessor an der UC Berkeley, entwickelte das Robotersystem zusammen mit mehreren Studenten von Levine. (Finn und Levine wurden von Innovators Under 35 genannt MIT Technology Review 2018 bzw. 2016.)
Das Setup besteht aus einem handelsüblichen Roboterarm, der von einer Person oder einem Computer gesteuert werden kann. Es enthält auch eine Kamera, die die Umgebung in Reichweite des Arms sieht – und vor allem einen Computer, auf dem ein sehr großes neuronales Netzwerk läuft, das den Roboter lernen lässt.
Der Roboter hat herausgefunden, wie man einfache Geräte, darunter eine Kehrschaufel, einen Besen und einen Staubwedel, verwendet, um andere Objekte zu bewegen. Die Arbeit deutet darauf hin, wie Roboter eines Tages lernen könnten, ausgefeilte Manipulationen durchzuführen und abstrakte Probleme selbst zu lösen. Es ist aufregend, weil es bedeutet, dass der Roboter herausfinden kann, was er mit einem Werkzeug in Situationen tun soll, die er noch nie zuvor gesehen hat, sagt Finn. Wir wollen wirklich diese Art von Allgemeingültigkeit studieren, anstatt dass ein Roboter lernt, ein Werkzeug zu benutzen.
Die Forscher haben zuvor gezeigt, wie ein Roboter lernen kann, Objekte ohne explizite Anweisung zu bewegen. Durch Beobachten und Experimentieren entwickelt der Roboter ein einfaches Modell von Ursache und Wirkung (Schieben Sie ein Objekt in diese Richtung, und es landet dort drüben). Der neue Roboter lernt auf ähnliche Weise, aber er erstellt ein komplexeres Modell der physischen Welt (Durch Bewegen dieses Gegenstands können die anderen Gegenstände dorthin verschoben werden).
Das Robotersystem lernt auf verschiedene Weise. Um ein grundlegendes Verständnis von Ursache und Wirkung zu erlangen, experimentiert es selbst mit Objekten und schiebt sie herum, um die Ergebnisse zu sehen. Es wird auch mit Daten aus vielen früheren Roboterlernvorgängen gefüttert. Währenddessen lernt ein rekurrentes neuronales Netzwerk vorherzusagen, was in einer Szene passieren wird, wenn der Roboter eine bestimmte Aktion ausführt.
Um den Werkzeuggebrauch zu beherrschen, beobachtet der Roboter auch menschliches Verhalten. Durch die Kombination seiner Lektionen aus den beiden Lernarten kann der Roboter dann bestimmen, wie er ein Objekt in einer neuen Situation verwendet.
Annie Xie , ein an dem Projekt beteiligter Student an der UC Berkeley, schreibt in einem verwandten Blogbeitrag über die Arbeit: Mit einer Mischung aus Demonstrationsdaten und unbeaufsichtigter Erfahrung kann ein Roboter neuartige Objekte als Werkzeuge und sogar verwenden improvisieren Werkzeuge in Ermangelung traditioneller.
Levine, ein führender Forscher auf dem Gebiet des Roboterlernens, sagt, er sei von der Improvisationsfähigkeit des Roboters überrascht gewesen. In einem Fall entschied der Roboter beispielsweise, dass eine Wasserflasche aufgrund ihrer Form und Größe verwendet werden könnte, um Gegenstände über eine Oberfläche zu fegen.
Wenn Sie ihm Dinge zeigen, die eigentlich keine Werkzeuge sind, könnte es Wege finden, sie zu verwenden, die ein wenig überraschend waren, sagt Levine.