Boston Dynamics известна яркими видеороликами о своих роботах, совершающих впечатляющие подвиги. Среди творений Boston Dynamics — Atlas, робот-гуманоид, который стал популярным за то, что продемонстрировал непревзойденные способности перепрыгивать через препятствия, делать сальто назад и танцевать. Видео с роботами Boston Dynamics обычно становятся вирусными, собирая миллионы просмотров на YouTube и вызывая обсуждения в социальных сетях.
И последнее видео компании, занимающейся робототехникой, демонстрирует, как Атлас успешно пробегает паркур, не является исключением. Через несколько часов после его выпуска он получил сотни тысяч просмотров и стал одним из десяти самых популярных трендов Twitter в США.
Но более интересным видео было беспрецедентное закулисное повествование о том, как инженеры Boston Dynamics разработали и обучили Atlas управлять паркур-треком. Видео демонстрирует некоторые неудачи Atlas и является отходом от традиции компании демонстрировать безупречные результаты этой работы.
Видео и сопутствующее сообщение в блоге дают очень важное представление о проблемах создания роботов-гуманоидов.
Научные исследования против коммерческих роботов
Официально Boston Dynamics — это коммерческая организация. Компания хочет коммерциализировать свои технологии и продавать продукцию. Но по своей сути Boston Dynamics — это исследовательская лаборатория, в которой работают инженеры и ученые, которые также хотят раздвинуть границы науки независимо от коммерческих выгод. Согласовать эти две цели очень сложно , и доказательством этого является то, что Boston Dynamics несколько раз меняла владельца за последнее десятилетие, перейдя с Google на SoftBank на Hyundai.
Компания стремится создать успешную бизнес-модель и уже выпустила несколько коммерческих роботов, в том числе многоцелевую роботизированную собаку Spot и мобильную роботизированную руку Stretch , которая может перемещать ящики. Оба нашли интересные применения в разных отраслях, и с производственными мощностями Hyundai Boston Dynamics может превратить их в прибыльные предприятия.
С другой стороны, Atlas не входит в число коммерческих проектов Boston Dynamics. Компания описывает это как «исследовательскую платформу».
Это не потому, что двуногие роботы-гуманоиды коммерчески бесполезны. Мы, люди, спроектировали свои дома, города, фабрики, офисы и объекты в соответствии с нашим телосложением. Двуногий робот, который может ходить по поверхности и обращаться с объектами, как мы, может иметь неограниченную полезность и быть одной из — если не самой — прибыльной бизнес-возможностью для индустрии робототехники. Это будет иметь большое преимущество перед современными мобильными роботами, которые ограничены определенными средами (плоская площадка, равномерное освещение, плоские объекты и др.) Или требуют изменения окружающей среды в соответствии с их ограничениями.
Однако создать двуногих роботов тоже очень сложно. Даже Atlas, который на сегодняшний день является самым продвинутым двуногим роботом, все еще далек от достижения плавных и универсальных моторных навыков человека. И взгляд на некоторые из неудач в новом видео Атласа показывает, что еще предстоит заполнить пробел.
Проблемы двуногих роботов
У животных и людей рост и обучение происходят вместе . Вы учитесь ползать, стоять, ходить, бегать, прыгать и заниматься спортом по мере развития вашего тела и мозга.
Но выращивать роботов невозможно (по крайней мере, в обозримом будущем). Инженеры-робототехники начинают с полностью разработанного робота (который итеративно корректируется по мере того, как они экспериментируют с ним), и должны научить его всем навыкам, необходимым для эффективного использования своего тела.
В робототехнике, как и во многих других областях науки, инженеры ищут способы избежать репликации природы во всех деталях, выбирая короткие пути, создавая модели и оптимизируя для достижения целей.
В случае с Atlas инженеры и ученые Boston Dynamics считают, что оптимизация робота для работы в паркуре поможет им достичь всех нюансов двуногой моторики (и создать сенсационные видеоролики, которые собирают миллионы просмотров на YouTube).
Как пишет Boston Dynamics в своем блоге: «Способность робота выполнять сальто назад может никогда не оказаться полезной в коммерческих условиях… Но не требуется большого воображения или отраслевых знаний, чтобы понять, почему это может быть полезно, чтобы Atlas мог выполнять тот же диапазон движений и физических задач, что и люди. Если роботы в конечном итоге смогут реагировать на окружающую среду с тем же уровнем ловкости, что и средний взрослый человек, диапазон потенциальных приложений будет практически безграничным».
Итак, основная предпосылка заключается в том, что если вы можете заставить робота делать сальто назад, прыгать по платформам, перепрыгивать через препятствия и бегать по очень узким дорожкам, вы также можете научить его всем другим базовым движениям и физическим навыкам, которыми обладают все люди.
В блоге далее говорится: «Паркур, каким бы узким и конкретным он ни казался, дает команде Atlas идеальную песочницу для экспериментов с новым поведением. Это деятельность всего тела, которая требует от Атласа поддержания баланса в различных ситуациях и плавного переключения между одним поведением и другим ».
Эволюция Atlas была впечатляющей. Помимо ярких движений, он демонстрирует некоторые очень интересные фундаментальные возможности, такие как регулировка баланса при неловком приземлении.
Согласно Boston Dynamics, инженерам также удалось обобщить поведение Atlas, предоставив ему набор шаблонных поведений, таких как прыжки и прыжки, и позволив ему адаптировать это поведение к новым сценариям, с которыми он сталкивается.
Но робот все еще борется с некоторыми очень простыми навыками, присущими всем приматам. Например, в некоторых случаях Atlas падает ничком, когда он пропускает прыжок или теряет равновесие. В таких случаях приматы инстинктивно вытягивают руки, чтобы смягчить удар при падении и защитить свою голову, шею, глаза и другие жизненно важные части. Мы изучаем эти навыки задолго до того, как начнем бегать по узким уступам или прыгать по платформам.
Сложная среда, такая как дорожка для паркура, помогает обнаружить и исправить эти проблемы намного быстрее, чем плоская и простая среда.
Моделирование и обучение в реальном мире
Одна из ключевых проблем робототехники — это опыт физического мира. Видео об Atlas очень хорошо это показывает. Команда инженеров должна регулярно ремонтировать Атлас после его повреждения. Этот цикл увеличивает расходы и замедляет обучение.
Тренировка роботов на физическом уровне также имеет проблему масштаба. Системы искусственного интеллекта, управляющие движениями роботов, такие как Атлас, требуют огромного количества тренировок, на порядки больше, чем нужно человеку.
Тысячи раз проезжать Atlas по паркур-треку невозможно, потребуются годы тренировок и огромные затраты на ремонт и настройку. Конечно, исследовательская группа могла бы сократить время обучения, используя несколько прототипов параллельно на разных трассах. Но это значительно увеличит расходы и потребует огромных инвестиций в оборудование и недвижимость.
Альтернативой обучению в реальном мире является моделирование обучения. Инженеры-программисты создают трехмерные среды, в которых виртуальная версия робота может проходить обучение в очень быстром темпе и без затрат физического мира. Имитационное обучение стало ключевым компонентом робототехники и беспилотных автомобилей, и существует несколько виртуальных сред для обучения воплощенного ИИ .
Но виртуальные миры — это всего лишь приближение к реальному миру. Они всегда упускают из виду мелкие детали, которые могут оказать существенное влияние, и не избавляют от необходимости обучать роботов в физическом мире.
В физическом мире возникают проблемы, которые очень трудно смоделировать в виртуальной среде, например, соскальзывание с неустойчивого уступа или застревание кончика стопы в расщелине.
На видео было показано несколько таких случаев. Один примечательный пример имеет место, когда робот Atlas достигает барьера и его рука хватается за него. Это простой случай, не требующий больших физических сил. Но хотя Атлас справляется с этим подвигом, его рука неловко трясется.
«Если бы мы с вами перепрыгнули через барьер, мы бы воспользовались некоторыми свойствами наших тел, которые не передались бы роботу», — говорит Скотт Куиндерма, руководитель группы Atlas. «Например, у робота нет позвоночника или лопаток, поэтому у него нет такого же диапазона движений, как у нас с вами. У робота также тяжелый торс и сравнительно слабые суставы рук».
Такие детали сложно смоделировать и они нуждаются в реальных испытаниях.
Восприятие мира у роботов
Согласно Boston Dynamics, Atlas использует «восприятие» для навигации по миру. На веб-сайте компании указано, что Atlas использует «датчики глубины для создания облаков точек окружающей среды и обнаружения ее окружения». Это похоже на технологию, используемую в беспилотных автомобилях для обнаружения дорог, объектов и людей в их окрестностях.
Это еще один ярлык, выбранный сообществом ИИ. Человеческое зрение не полагается на датчики глубины. Мы используем стереозрение, параллаксное движение, интуитивную физику и обратную связь от всех наших сенсорных систем, чтобы создать мысленную карту окружающей среды. Наше восприятие мира несовершенно и его можно обмануть, но оно достаточно хорошее, чтобы большую часть времени делать из нас превосходных навигаторов в физическом мире .
Будет интересно посмотреть, хватит ли одних только датчиков зрения и глубины, чтобы вывести Atlas на один уровень с человеческой навигацией, или же Boston Dynamics разработает более сложную сенсорную систему для своего флагманского робота.
Роботу Atlas предстоит пройти долгий путь. Во-первых, для работы с объектами роботу потребуются руки, а это само по себе является очень сложной задачей. Возможно, в ближайшее время Atlas не станет коммерческим продуктом, но он предоставляет Boston Dynamics и индустрии робототехники отличную платформу для изучения проблем, которые решила природа.
«Мне трудно представить себе мир через 20 лет, в котором не было бы способных мобильных роботов, которые двигались бы с изяществом, надежностью и работали бы вместе с людьми, чтобы обогатить нашу жизнь», — сказал Куиндерма из Boston Dynamics. «Но мы все еще находимся в начальной стадии создания этого будущего. Я надеюсь, что подобные демонстрации дают небольшое представление о том, что возможно».
Новые комментарии: