Iespējams, ka ļoti drīz roboti dzīvos mājās kopā ar cilvēkiem, palīdzot vecākiem cilvēkiem dzīvot patstāvīgi. Bet, lai to izdarītu, viņiem būs jāiemācās veikt visus mazos darbus, ko cilvēki varētu darīt bez vilcināšanās. Daudzas mūsdienu mākslīgā intelekta sistēmas ir apmācītas veikt noteiktus uzdevumus, analizējot tūkstošiem parakstītu konkrētas darbības attēlu. Kaut arī šīs metodes palīdz atrisināt arvien sarežģītākas problēmas, tās joprojām risina tikai ļoti specifiskas problēmas un mācībām prasa daudz laika un apstrādes jaudas.
Ja robots rūpējas par vecāka gadagājuma cilvēkiem, šāda darba problēmas būs ļoti atšķirīgas, salīdzinot ar tipiskām situācijām mācību procesā. Dienas laikā robotiem ir jādara daudz lietu, sākot no tējas pagatavošanas un beidzot ar gultasveļas nomaiņu sarunas laikā. Šie ir sarežģīti uzdevumi, kuru apvienošana kļūst grūtāka. Divas mājas nav līdzīgas, kas nozīmē, ka robotiem būs ātri jāiemācās un jāpielāgojas viņu videi. Un kā tas bieži notiek, ja jūs dzīvojat kopā ar kādu citu, lietām ir tendence migrēt. Robotam būs jāiemācās tos atrast pats.
Viena pieeja ir attīstīt mūžizglītības robotu, kas var uzglabāt zināšanas, pamatojoties uz pieredzi, un izstrādāt veidus, kā tās pielāgot un piemērot jauniem uzdevumiem. Kad iemācīsities pagatavot tasi tējas, šīs prasmes var pielietot arī kafijai.
Cilvēka smadzenes mācās visu savu dzīvi, pastāvīgi pielāgojoties sarežģītiem un mainīgiem apstākļiem un katru dienu risinot visdažādākās problēmas. Imitējot to, kā cilvēki mācās, varētu palīdzēt izveidot robotus, ar kuriem mēs varam mijiedarboties dabiski, it kā mēs būtu ar citu cilvēku.
Bērna attīstības simulācija, lai apmācītu robotu
Pirmais jautājums, kas jāuzdod, modelējot cilvēkus, ir kur sākt? Alans Turings, slavens matemātiķis un mākslīgā intelekta pionieris, reiz teica:
Viņš salīdzināja bērna smadzenes ar tukšu piezīmju grāmatiņu, kuru var aizpildīt izglītības laikā, un izstrādāja inteliģentu pieaugušo "sistēmu". Bet kādam jābūt bērna vecumam modelēšanai? Kādas zināšanas un prasmes jums vispirms jāveido?
Jaundzimušie ir ļoti ierobežoti, ko viņi var darīt un kā viņi uztver apkārtējo pasauli. Muskuļu spēks bērna kaklā nav pietiekams, lai atbalstītu galvu, un viņš nav iemācījies kontrolēt rokas un kājas.
Sākot no nulles mēneša - šāds solis var nopietni ierobežot robotu. Bet bērna fiziskie ierobežojumi faktiski palīdz viņam koncentrēties uz nelielas problēmu apakšklases risināšanu, piemēram, viņš iemācās saistīt savas acis ar to, ko dzird un redz. Šīs darbības bērna modeļa veidošanas sākotnējos posmos veido viņa ķermeni pat pirms viņš sāk saprast apkārtējās pasaules sarežģītību.
Inženieri robotam piemēroja līdzīgus ierobežojumus, sākotnēji bloķējot dažādu locītavu kustību, lai atdarinātu muskuļu vadības trūkumu. Viņi arī pielāgoja attēlus no robota kameras tā, lai tas "redzētu" pasauli caur jaundzimušā acīm - ar izplūdušām un vājām perifērijām. Tā vietā, lai pastāstītu robotam, kā pārvietoties, tika ļauts to izdomāt pats. Šeit priekšrocība ir tāda, ka mainoties kalibrēšanai vai bojājot ekstremitātes, robots spēs pielāgoties šīm izmaiņām un turpināt strādāt.
Mācīšanās spēlējot
Pētījumi ir parādījuši, ka, piemērojot ierobežojumus mācību procesā, palielinās ne tikai jaunu zināšanu un prasmju iegūšanas ātrums, bet arī apgūtā precizitāte.
Piešķirot robotam kontroli pār ierobežojumu atbrīvošanu - dodot tam kontroli pār locītavām un uzlabojot redzi - robots var pats kontrolēt savu mācīšanās ātrumu. Zinātnieki ir modelējuši "bērniņu" un tā izaugsmes pirmos 10 mēnešus. Tā kā robots iemācījās saistīt kustības un saņemto maņu informāciju, tas ieguva stereotipisko izturēšanos, ko novēro zīdaiņiem, piemēram, kad bērni ilgu laiku pavada, skatoties uz rokām, pārvietojoties.
Kad robots iemācās koordinēt savu ķermeni, nākamais svarīgais pagrieziena punkts, kuru tas iziet, ir tas, ka viņš sāk saprast apkārtējo pasauli. Spēle ir svarīga bērna mācīšanās sastāvdaļa. Viņa palīdz viņam izpētīt vidi, pārbaudīt dažādas iespējas un izpētīt rezultātus.
Sākumā tas var būt tikpat vienkāršs kā ar karoti pieskaroties galdam vai ieliekot priekšmetu mutē. Bet tad tas attīstās par bloku blokiem vai priekšmetu ievietošanu piemērotos caurumos. Visas šīs darbības rada pieredzi, kas turpmāk sniegs pamatu prasmēm, piemēram, pareizās atslēgas atrašanai, lai atvērtu slēdzeni, un smalkās motorikas, lai ievietotu atslēgu atslēgas caurumā un pēc tam to pagrieztu.
Nākotnē šo paņēmienu izmantošana robotiem dos līdzekļus, lai mācītos un pielāgotos izaicinošajai videi un uzdevumiem, kurus cilvēki ikdienā uzskata par pašsaprotamiem. Vienu dienu roboti varēs palīdzēt vecāka gadagājuma cilvēkiem, bet pat bērni bērnudārzā varēs tos mācīt.
Iļja Khel