Здібні роботи

Ларс Шиллінгманн сортує іграшкові горнятка. У напівтемній кімнаті лабораторії дослідження роботів «Research Institut for Cognition and Robotics» університету Білефельда (CoR-Lab) інформатик сидить за столом, оточений моніторами, на яких мерехтять програмні коди та графіки. Він вкладає горнятко за горнятком одне в одне. «Поглянь-но!» - повільно та чітко промовляє він, звертаючись до когось навпроти і по черзі демонструючи горнятка. «Червоне горнятко вкладаємо у жовте, а жовте – у синє». «Червоне! Жовте! Синє!» - відгукується хтось механічним голосом. Цей хтось – робот ICub. Розміром з дитину дошкільного віку, з білою пластиковою головою, широко розплющеними очима та пухкенькими щічками, а також ногами та руками, ICub розроблений спеціально, аби досліджувати розвиток та сприйняття.

Робот, запрограмований на навчання

ICub може бачити через спеціальні камери, а завдяки мікрофону він може чути, що йому говорять. До того ж він запрограмований так, що може реагувати на зміни навколо, наприклад, рух, підвищення чи зниження гучності голосу. Ларс Шиллінгманн показує на один з графіків: «Тут можна побачити, які вказівки опрацьовує ICub. Він реєструє, коли в полі його "зору" щось змінюється. Він впізнає, наприклад, коли з'являється щось яскраве, і може слідкувати, куди воно рухається. Також він звертає увагу, коли я щось починаю говорити чи знову замовкаю».

При цьому чим більше змін навколо відбувається одночасно, тим цікавіше для самого робота і тим активніше він розпізнає логічні зв'язки між зареєстрованими сигналами. Таким чином він поступово вчиться, як правильно проаналізувати та скласти в одну картину всю надіслану людиною візуальну та звукову інформацію.

Затрати на програмування поки зависокі

З 2007 року інформатики з CoR-Lab працюють разом з інженерами, неврологами, психологами та лінгвістами над розробкою роботів, які б могли пристосовуватися до поведінки людини та вчитися в неї. Адже, чим більше функцій роботи виконуватимуть на робочому місті чи вдома, тим вищим має бути їхній рівень інтерактивності та вміння контактувати з людьми. І хоча нині вже тестують цілу низку різноманітних моделей роботів, які можуть допомагати людям у господарстві чи працювати у сфері послуг, ефективно використовувати їх поки здебільшого не виходить, наголошує Свен Бенке, професор прикладної інформатики Боннського університету.

Сам він разом із студентами розробляє робота-помічника Cosero і тому знає межі можливосте роботів. «Наприклад, минулого року на всесвітньому чемпіонаті роботів Cosero приготував млинці», - розповідає Бенке. Робот, за словами інформатика, взяв пляшку із готовим тістом, увімкнув плиту, на якій стояла сковорідка, і налив у сковорідку тісто. «Але це чітко запрограмований алгоритм дій, який вимагає дуже багато передумов. Наприклад, плита повинна бути саме такого розміру та форми, а не іншого». Тож, хоча це все виглядає досить гарно і демонструє можливості роботів, до реального їх використання ще далеко.

Слухати та наслідувати: роботи мають вчитися, як діти

У CoR-Lab у Білефельді натомість досліджують можливості розвитку пізнавальних можливостей самими роботами. «Люди, життя яких у майбутньому буде тісно пов'язане з роботами, не будуть експертами з програмування, - пояснює Ларс Шиллінгманн. – Тобто якщо ми хочемо, аби роботи багато чого вміли і без попереднього програмування, то маємо знайти прості методи для навчання роботів».

Теоретично роботів можна запрограмувати так, щоб вони могли сприймати все, що людина може від природи, а саме - слухати, наслідувати та відтворювати. Тож ICub вчиться за таким же принципом, як діти вчаться у батьків – вони слухають, повторюють, помиляються і знову пробують. Структура та послідовність експерименту з горнятками ґрунтуються на наукових дослідженнях про когнітивну поведінку трьохрічних малюків.

Тим часом білефельдський робот впорався з черговим завданням. Він не лише розрізнив, яке горнятко якого кольору і в якому порядку їх варто складати, а й сам тепер майже без помилок може посортувати й вставити одне в одне горнятка. Таким чином робот сам може впорядкувати всі предмети навколо, а також розрізнити кольори та місця після того, як йому все показали. Щоправда, згодом цей етап повинен стати непотрібним. Адже далі ICub повинен навчитися повторювати рухи та наслідувати певну поведінку самостійно. «На разі це перші кроки до того, щоб робот робив висновки з того, що я йому сказав та пояснив, та сам діяв», - каже Шиллінгманн. А згодом, можливо, спілкуватися з роботами стане так само просто, як і з людьми.