Berta Sándor
Amikor sütni tanul a robot
Nem a gépek elterjedése változtathatja meg a társadalmat, hanem az, ha képesek lesznek tanulni.
A Brémai Egyetem Mesterséges Intelligencia Intézetének szakemberei Michael Beetz professzor vezetésével az idei CeBIT-en akarják bemutatni, hogy miként tanulhatnak egymástól a robotok. Beetz és kollégái évek óta próbálják tanulóképessé tenni a gépeket. Amíg korábban minden egyes lépést felügyelniük kellett, addig most már a robotok akár egymástól is tudnak tanulni.
Az emberek könnyen megtalálják az információkat az olyan tudásbázisokban, mint a wikiHow vagy a Wikipédia. A cél az, hogy a gépek is ugyanígy cselekedhessenek és ezt a tudást az interneten tárolják, hogy világszerte más robotok is hozzáférhessenek a többi gép döntéseihez vagy mozdulataihoz. Megőriznék például, hogy mikor, miért és milyen sikerrel tett valamit egy robot, s a folyamat során milyen döntéseket hozott. Ezáltal a jövőben más gépek gyorsabban célba érhetnek majd.
Az ötlet egyszerűnek tűnik, de a megvalósítása már koránt sem az. A Brémai Egyetem kutatói ezért hozták létre az openEASE nevű tudásbázist. Azonban nem csupán a robotok tanulhatnak más gépektől, hanem a tudósoknak is lehetőségük nyílik a folyamatok elemzésére. Miután az openEASE nyílt eszköz, ezért ingyenesen elérhető és a segítségével gyorsabban gyűjthetők össze a tapasztalatok és a robotikai innovációk is gyorsabban átvihetők az elméletből a gyakorlati alkalmazásba.
Michael Beetz és csapata olyan képességeket tanítanak meg a különböző gépeknek - Boxy, Pepper, PR2 -, mint a sütés, vagy lyan mindennapi tevékenységek, mint egy asztal megtérítése vagy a pattogatott kukorica készítése. (A PR2-ről 2013 márciusában írtunk, akkor tanult meg néhány fontos alapkészséget.) A professzor szerint az emberek nem is tudják, hogy mindezek mennyire összetett dolgok. Amennyiben egy kisgyermeknek azt mondják, hogy igyon, akkor minden erejével azon lesz, hogy ne borítsa ki az üdítőt. Egy robotnak ezt meg kell tanulnia. Eddig ezeket a mozdulatsorokat lépésről-lépésre le kellett programozni, de a tudósok azon dolgoznak, hogy a gépeket megtanítsák az önálló tanulásra.
Brémában az Európai unió által támogatott RoboHow projekt keretében a robotokat internetes útmutatókkal segítik. Beetz és kollégái virtuális valóság szemüveggel és kézi vezérlőegységekkel modelleznek le mozdulatsorokat, amelyeket azután a gépek számára olvasható adatokká alakítanak át. Ennek célja az, hogy a robotokat megtanítsák ne csupán az utasítások szó szerinti végrehajtására, hanem az eredményorientált cselekvésre is.
Alexis Maldonado laboratóriumvezető pontosan tudja, hogy mennyi minden romolhat el akkor, ha egy gép túlzottan rugalmatlan utasításokat követ. Az első változatok még képesek voltak lyukakat ütni az asztalokba, az újabb modellek ilyet már nem tesznek. Ahhoz, hogy egy robot képes legyen problémákat felismerni és megoldani, tanulni kell a hibákból és a sikerekből - éppúgy, ahogy egy gyermek is tanul. Az emberek ösztönösen cselekednek, míg a gépek egy kérdéssort válaszolnak meg azért, hogy eredményeket érjenek el.
Beetz az openEASE kapcsán hangsúlyozta, hogy amíg az ágazat sikeres óriáscégei, például a Google a kutatásaikat nagyrészt zárt ajtók mögött végzik, addig ők olyan adatokat szállítanak, amelyek mindenki számára hozzáférhetők. A kutató hozzátette, hogy biztos abban, hogy a robotok forradalmasítani fogják az ember mindennapjait, például az ápolásra szoruló emberek esetében a gépek gondoskodhatnak a jövőben a magasabb életminőségről.
A Brémai Egyetem Mesterséges Intelligencia Intézetének szakemberei Michael Beetz professzor vezetésével az idei CeBIT-en akarják bemutatni, hogy miként tanulhatnak egymástól a robotok. Beetz és kollégái évek óta próbálják tanulóképessé tenni a gépeket. Amíg korábban minden egyes lépést felügyelniük kellett, addig most már a robotok akár egymástól is tudnak tanulni.
Az emberek könnyen megtalálják az információkat az olyan tudásbázisokban, mint a wikiHow vagy a Wikipédia. A cél az, hogy a gépek is ugyanígy cselekedhessenek és ezt a tudást az interneten tárolják, hogy világszerte más robotok is hozzáférhessenek a többi gép döntéseihez vagy mozdulataihoz. Megőriznék például, hogy mikor, miért és milyen sikerrel tett valamit egy robot, s a folyamat során milyen döntéseket hozott. Ezáltal a jövőben más gépek gyorsabban célba érhetnek majd.
Az ötlet egyszerűnek tűnik, de a megvalósítása már koránt sem az. A Brémai Egyetem kutatói ezért hozták létre az openEASE nevű tudásbázist. Azonban nem csupán a robotok tanulhatnak más gépektől, hanem a tudósoknak is lehetőségük nyílik a folyamatok elemzésére. Miután az openEASE nyílt eszköz, ezért ingyenesen elérhető és a segítségével gyorsabban gyűjthetők össze a tapasztalatok és a robotikai innovációk is gyorsabban átvihetők az elméletből a gyakorlati alkalmazásba.
Michael Beetz és csapata olyan képességeket tanítanak meg a különböző gépeknek - Boxy, Pepper, PR2 -, mint a sütés, vagy lyan mindennapi tevékenységek, mint egy asztal megtérítése vagy a pattogatott kukorica készítése. (A PR2-ről 2013 márciusában írtunk, akkor tanult meg néhány fontos alapkészséget.) A professzor szerint az emberek nem is tudják, hogy mindezek mennyire összetett dolgok. Amennyiben egy kisgyermeknek azt mondják, hogy igyon, akkor minden erejével azon lesz, hogy ne borítsa ki az üdítőt. Egy robotnak ezt meg kell tanulnia. Eddig ezeket a mozdulatsorokat lépésről-lépésre le kellett programozni, de a tudósok azon dolgoznak, hogy a gépeket megtanítsák az önálló tanulásra.
Brémában az Európai unió által támogatott RoboHow projekt keretében a robotokat internetes útmutatókkal segítik. Beetz és kollégái virtuális valóság szemüveggel és kézi vezérlőegységekkel modelleznek le mozdulatsorokat, amelyeket azután a gépek számára olvasható adatokká alakítanak át. Ennek célja az, hogy a robotokat megtanítsák ne csupán az utasítások szó szerinti végrehajtására, hanem az eredményorientált cselekvésre is.
Alexis Maldonado laboratóriumvezető pontosan tudja, hogy mennyi minden romolhat el akkor, ha egy gép túlzottan rugalmatlan utasításokat követ. Az első változatok még képesek voltak lyukakat ütni az asztalokba, az újabb modellek ilyet már nem tesznek. Ahhoz, hogy egy robot képes legyen problémákat felismerni és megoldani, tanulni kell a hibákból és a sikerekből - éppúgy, ahogy egy gyermek is tanul. Az emberek ösztönösen cselekednek, míg a gépek egy kérdéssort válaszolnak meg azért, hogy eredményeket érjenek el.
Beetz az openEASE kapcsán hangsúlyozta, hogy amíg az ágazat sikeres óriáscégei, például a Google a kutatásaikat nagyrészt zárt ajtók mögött végzik, addig ők olyan adatokat szállítanak, amelyek mindenki számára hozzáférhetők. A kutató hozzátette, hogy biztos abban, hogy a robotok forradalmasítani fogják az ember mindennapjait, például az ápolásra szoruló emberek esetében a gépek gondoskodhatnak a jövőben a magasabb életminőségről.
