Дрессировка роботов как альтернатива программированию

В ближайшее время следует ожидать массового выпуска роботов различных моделей. Наделенных вполне дееспособными «нервными системами» – основами которых будут и нейрочипы, и сверхчувствительные датчики и сверхкомпактные и сверхдешевые микросхемы для «интернета вещей». И роботы эти смогут взять на себя большую часть тяжелой, грязной и рутинной работы. Только нужно, чтобы роботов кто-то научил это делать…

В пьесе Карела Чапека “R.U.R”, собственно и введшей в лексикон человечества слово «робот», это обучение осуществлялось на складе, куда поступали с фабрики свежеизготовленные искусственные работники. Там «идет их окончательная отделка». Там они «учатся говорить, писать и считать. … А потом их сортируют и рассылают заказчикам.» В результате поступающий к потребителю робот был похож на идеально вышколенного дворецкого, с которым можно говорить на естественном языке и давать самые обычные приказания.

Но это – в фантастике. Причем социально-философской, а не в «твердой». В реальности же робот – цеховой сварщик там, или складской погрузчик – подлежит программированию. Примерно так же, как станок с ЧПУ. И примерно так же представляли работу с роботами отечественные писатели «золотого века» фантастики.

«В общем, я сел за свой пульт, развернул программу и принялся ее вылизывать — команду за командой, группу за группой, поле за полем. Надо сказать, никаких дефектов я не обнаружил. За эту часть программы, которую составлял я сам, я и раньше готов был отвечать головой, а теперь готов был отвечать и своим добрым именем вдобавок. Со стандартными полями дело обстояло хуже. Многие из них были мне знакомы мало, и если бы я взялся каждое такое стандартное поле контролировать заново, обязательно бы сорвал график работ. Поэтому я решился на компромисс. Я временно выключил из программы все поля, которые пока не были нужны, упростил программу до наивозможнейшего предела, ввел ее в систему управления и положил было палец на пусковую клавишу…»

Не правда ли, ситуация, описанная братьями Стругацкими в повести «Малыш» весьма знакома многим из наших читателей. Несмотря на то, что дело там происходит на далеких мирах, а роботы-строители, которых программирует герой-рассказчик, в значительной степени построены из живых тканей – почти как прародители жанра, «чудовище Франкенштейна» Мэри Шелли и роботы Чапека…

Но для массового потребителя – а роботы имеют шансы прижиться в быту лишь при массовых объемах сбыта – программирование дело неподъемное. Советский эксперимент с массовым преподаванием основ программирования в школах – причем на высоком научном уровне и прекрасным методическим обеспечением – канул в лету. Детей нынче принято не напрягать лишними знаниями, а в джентльменский набор «квалифицированного потребителя» умение программировать на алгоритмических языках не входит; наоборот, предлагается не проверять грамотность выпускников…

Так что – намечается противоречие. Готов новый потребительский товар, который потенциально может иметь самый массовый спрос. Но, в то же время, уровень грамотности потребителей исключает возможность для большинства пользоваться этим товаром… Однако противоречие это оказалось диалектическим, порождающим развитие. Каковое мы и наблюдаем в виде калифорнийской фирмы Brain Corporation.

Целью работ этой корпорации является избавить владельцев и пользователей роботов от потребности в программировании. Позволить им не программировать, а обучать робота примерно так, как дрессируется собака. Использовать пульт дистанционного управления для того, чтобы сервисный робот выполнил несколько повторяющихся действий, например по уборке мусора. Ну а потом он сможет выполнять их самостоятельно…

Старший вице-президент Brain Corporation Тодд Хилтон демонстрирует колесного робота, способного обучаться следовать жестам владельца.
Старший вице-президент Brain Corporation Тодд Хилтон демонстрирует колесного робота, способного обучаться следовать жестам владельца.

В настоящее время разработана операционная система BrainOS, пребывающая в стадии бета-версии. Ее возможностей, как это недавно было продемонстрировано на конференции разработчиков мобильных систем в Сан-Франциско, хватает для того, чтобы научить колесного и стереоскопически видящего (благодаря двум видеокамерам) робота EyeRover следовать жестам владельца. Машинка живо подползала к хозяину.

На первом этапе Brain Corporation надеется зарабатывать поставками BrainOS фирмам, желающим наделить своих низкобюджетных роботов интеллектом домашнего любимца. Чуть позже, но в течение года, начнутся поставки партнерам одноплатного «бортового компьютера», в котором на плату смартфона будет предустановлена BrainOS, и способных работать в качестве «мозга» робота.

В качестве центрального процессора будет использоваться кристалл фирмы Qualcomm, по странному совпадению являющейся инвестором в этот стартап. Именно он позволяет роботу распознавать жесты, связывать их с надлежащими действиями и в дальнейшем реагировать на них подобно дрессированному животному.

Выглядит все это очень просто. Но под простыми на первый взгляд действиями крохотных систем лежит огромный теоретический задел. Генеральный директор и соучредитель Brain Corporation Евгений Ижикевич несколько лет назад создал самую большую на тот момент модель коры головного мозга, которая смогла воспроизвести ряд свойств реального мозга. Он же тесно сотрудничал с Qualcomm в работе над нейроморфными кристаллами.

Но текущая версия BrainOS будет производится для работы на классических, фоннеймановских, многоядерных процессорах. Видимо такой путь был выбран для того, чтобы в кратчайшее время довести новый продукт для потребителей. Переход на перспективные нейроморфные процессоры следует ждать в ближайшем будущем. При этом будут значительно увеличены «интеллектуальные» возможности роботов.

Подход с демонстрацией роботу правильного поведения пришел на смену исследовавшемуся ранее Brain Corporation методу «обучения с подкреплением», в котором робот демонстрировал в случайном порядке различные модели поведения, а правильные из них поощрялись и закреплялись обучающим. (Мартин Гарднер когда-то описывал автомат для игры в «крестики-нолики», сделанный из спичечных коробков и обучаемый по такой методике…)

Но то, что хорошо при работе с математическими моделями, куда менее пригодно для мира реального. Роботы, пробуя случайные алгоритмы поведения, по словам Ижикевича вредят сами себе. «Через год рыбак не вытерпел и бросился с лодки в озеро, связав себе ноги веревкой, чтобы нечаянно не поплыть. Втайне он вообще не верил в смерть, главное, же, он хотел посмотреть — что там есть: может быть, гораздо интересней, чем жить в селе или на берегу озера;…» Так что, все же лучше делать то, что делают другие. Даже роботам.

Подход к обучению роботов, основанный на принципе «делай, как я», может существенно ускорить массовое внедрение сервисной робототехники буквально во все области рутинной человеческой деятельности, в том числе и уборки помещений и дворов, и сбору ягод… Достаточно один раз показать машине, что нужно делать, а дальше она станет справляться сама. Впрочем, и тут нужна осторожность – как писал Марк Твен «Китайца обычно не приходится учить чему-либо дважды. Он очень переимчив. Если хозяину случилось бы при своем слуге китайце в порыве гнева разломать стол и бросить щепки в печку, то его слуга китаец в дальнейшем всегда стал бы топить печку мебелью.». Не вышло бы так и с роботом…

Что будем искать? Например,ChatGPT

Мы в социальных сетях