Почему гуманоидных роботов так трудно сделать полезными? (2 фото + 2 фото) - «Новые технологии» » «Территория Заблуждений»
Меню

Новые технологии

Добавлено: 05-дек-2018, 16:59

Почему гуманоидных роботов так трудно сделать полезными? (2 фото + 2 фото) - «Новые технологии»







Представьте себе робота. Вероятнее всего, вы представили гладкого, металлического или хромированного гуманоида. Тем не менее в нашем мире нет ничего подобного; роботов делают предназначенными для выполнения конкретных задач, а не для имитации голливудских фантазий. Наше культурное представление о роботах уходит корнями в чешскую пьесу Карела Чапека «Россумские Универсальные Роботы», где те были по сути синтетическими людьми.


Представить гуманоидного робота не так-то просто. Инженеры постоянно пытаются создать что-то подобное роботам из научной фантастики. Недавно на поле вернулся старый конкурент — Toyota представила T-HR3. Для робота-гуманоида он довольно ловкий, с приличной хваткой, несколькими степенями свободы и с приятными для наблюдения движениями.


Работает этот робот в основном с помощью системы дистанционного управления, которая позволяет пользователю контролировать конечности робота, оказывая разное давление на его каркас. Довершает картину гарнитура виртуальной реальности, позволяющая пользователю управлять телом робота. О цене ни слова, но вряд ли машина с такой сложной системой управления появится в списке ваших подарков к Новому году, если вы не миллиардер.


Toyota знакома с роботами не понаслышке. Она представила серию Partner Robots, роботы которой прекрасно справлялись с игрой на инструментах, но ничего особо больше не делали. Поскольку похожих успехов добился еще Леонардо да Винчи сотни лет назад, серия ожидаемо растворилась. Но T-HR3 стал продолжением этих роботов, которые появились вскоре после ASIMO в 2003 году.


Робот Toyota HSR-2 — это роботизированное основание на колесах с простым механическим манипулятором. Он напоминает более ранние машины, выпускаемые фабрикой Willow Garage, вроде PR-2. Идея недорогого робота, который мог бы просто кататься на колесах и поднимать всякие штуки, не имеющий никаких амбиций делать что-то еще, оказалась довольно успешной.




Причина, по которой человекоподобные роботы остаются неуловимыми и недостижимыми для нас, заключается в простой когнитивной ошибке. Мы делаем два плохих предположения. Во-первых, мы предполагаем, что если построить робота-гуманоида, сделать его суставы достаточно гибкими, добавить немного ИИ и, возможно, запрограммировать поведение, он сможет делать все то же, что и человек. Когда вы видите робота, который хорошо двигается и кажется гуманоидным, кажется, что самая сложная часть выполнена; конечно, этот робот может делать что угодно. Но в реальности все намного сложнее.


Мы также делаем и обратное предположение: мы допускаем, что когда нас, наконец, будет чем заменить, это будут совершенные копии наших собственных тел и мозгов, которые могут осуществлять все функции, к которым мы привыкли. Возможно, на самом деле будущее роботов и ИИ похоже на их настоящее: специализированные алгоритмы и специализированные машины, постепенно обучающиеся превосходить людей в любых мыслимых задачах, при этом и близко не похожие на людей.


Вполне возможно, что T-HR3 ориентируется на эту концепцию машинного обучения как платформу для будущих исследований. Вместо того чтобы пытаться программировать всемогущего робота из коробки, он постепенно учится у своих контроллеров в лице людей. В этом смысле можно увидеть платформу, используемую для изучения пределов того, чему люди могут научить роботов, просто позволив им имитировать последовательности движения наших тел так же, как эксплуатация нейронных сетей определяет пределы обучения алгоритмов по данным. Ни одна машина не сможет делать все, что может делать человек, но вместе они будут намного превосходить нас во всем.


Поэтому, когда вы увидите нового андроида вроде того, что представила Toyota, не стесняйтесь восхищаться его техническими возможностями и размышлять о том, является ли это трюком или революционным шагом на пути к замене человека. Просто помните, что мы уже идем по этому пути.


Представьте себе робота. Вероятнее всего, вы представили гладкого, металлического или хромированного гуманоида. Тем не менее в нашем мире нет ничего подобного; роботов делают предназначенными для выполнения конкретных задач, а не для имитации голливудских фантазий. Наше культурное представление о роботах уходит корнями в чешскую пьесу Карела Чапека «Россумские Универсальные Роботы», где те были по сути синтетическими людьми. Представить гуманоидного робота не так-то просто. Инженеры постоянно пытаются создать что-то подобное роботам из научной фантастики. Недавно на поле вернулся старый конкурент — Toyota представила T-HR3. Для робота-гуманоида он довольно ловкий, с приличной хваткой, несколькими степенями свободы и с приятными для наблюдения движениями. Работает этот робот в основном с помощью системы дистанционного управления, которая позволяет пользователю контролировать конечности робота, оказывая разное давление на его каркас. Довершает картину гарнитура виртуальной реальности, позволяющая пользователю управлять телом робота. О цене ни слова, но вряд ли машина с такой сложной системой управления появится в списке ваших подарков к Новому году, если вы не миллиардер. Toyota знакома с роботами не понаслышке. Она представила серию Partner Robots, роботы которой прекрасно справлялись с игрой на инструментах, но ничего особо больше не делали. Поскольку похожих успехов добился еще Леонардо да Винчи сотни лет назад, серия ожидаемо растворилась. Но T-HR3 стал продолжением этих роботов, которые появились вскоре после ASIMO в 2003 году. Робот Toyota HSR-2 — это роботизированное основание на колесах с простым механическим манипулятором. Он напоминает более ранние машины, выпускаемые фабрикой Willow Garage, вроде PR-2. Идея недорогого робота, который мог бы просто кататься на колесах и поднимать всякие штуки, не имеющий никаких амбиций делать что-то еще, оказалась довольно успешной. Причина, по которой человекоподобные роботы остаются неуловимыми и недостижимыми для нас, заключается в простой когнитивной ошибке. Мы делаем два плохих предположения. Во-первых, мы предполагаем, что если построить робота-гуманоида, сделать его суставы достаточно гибкими, добавить немного ИИ и, возможно, запрограммировать поведение, он сможет делать все то же, что и человек. Когда вы видите робота, который хорошо двигается и кажется гуманоидным, кажется, что самая сложная часть выполнена; конечно, этот робот может делать что угодно. Но в реальности все намного сложнее. Мы также делаем и обратное предположение: мы допускаем, что когда нас, наконец, будет чем заменить, это будут совершенные копии наших собственных тел и мозгов, которые могут осуществлять все функции, к которым мы привыкли. Возможно, на самом деле будущее роботов и ИИ похоже на их настоящее: специализированные алгоритмы и специализированные машины, постепенно обучающиеся превосходить людей в любых мыслимых задачах, при этом и близко не похожие на людей. Вполне возможно, что T-HR3 ориентируется на эту концепцию машинного обучения как платформу для будущих исследований. Вместо того чтобы пытаться программировать всемогущего робота из коробки, он постепенно учится у своих контроллеров в лице людей. В этом смысле можно увидеть платформу, используемую для изучения пределов того, чему люди могут научить роботов, просто позволив им имитировать последовательности движения наших тел так же, как эксплуатация нейронных сетей определяет пределы обучения алгоритмов по данным. Ни одна машина не сможет делать все, что может делать человек, но вместе они будут намного превосходить нас во всем. Поэтому, когда вы увидите нового андроида вроде того, что представила Toyota, не стесняйтесь восхищаться его техническими возможностями и размышлять о том, является ли это трюком или революционным шагом на пути к замене человека. Просто помните, что мы уже идем по этому пути.



Исторический факт

Прокомментировать статью

Комментарии для сайта Cackle

Похожие новости



Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика