Употребата на роботски раце не е ништо ново. Разни фабрики и производствени погони ги користат за остварување на некои задачи кои се преопасни, претешки или препрецизни за луѓето. Тие често лемат, склопуваат, брусат, сечат и прават други активности.
Сепак, роботски раце кои се имаат научено себеси да дигаат предмети е нешто кое не го гледаме секој ден (но изгледа сè почесто во иднина). Во експеримент на Google 14 роботски раце и камери се поврзани преку конволуциона неврална мрежа и со текот на времето учат како да бидат поефикасни во подигнување предмети.
Роботите прават околу 800 илјади подигнувања, а разликата е очигледна од почетокот и крајот на експериментот.
Целата активност изгледа како мали деца кои ја учат фината моторика и координацијата меѓу очите и екстремитетите, нешто што изгледа интересно и застрашувачко во исто време. Имено, тоа значи дека роботските раце со нивната конволуциона неврална мрежа имаат интелектуален капацитет сличен на мало дете, барем во делот за подигнување предмети.
Инаку, конволуционите неврални мрежи ги имитираат биолошките мозочни модули задолжени за визуелизација. Тие се базираат на збирови клетки кои меѓу себе се поклопуваат во некои региони, а се поставени на начин кој им овозможува да ги распознаат карактеристиките на гледаните предмети, и тоа во 3Д простор. Ова им овозможува тренирање за извршување задачи кои традиционално се сметаат во доменот на биолошките „машини“, како што се препознавање предмети, позиција во простор, препознавање места, цртање и така натаму.
Во експериментот на Google роботските раце не само што фаќаат предмети туку ја проценуваат нивната позиција и големина во 3Д простор, што е значајно достигнување.
На што друго покажува експериментот на Google
Интересното е што веста која се рашири е околу способноста на роботските раце да фаќаат предмети во 3Д простор, што како што напоменав погоре е големо достигнување, но не е единственото и најзначајното во овој експеримент.
Имено, второто, скриено, достигнување е што инженерите и научниците успеале да ги мотивираат невралните мрежи да прават некаква задача и тоа да го прават 800 илјади пати. Зошто е ова значајно? Имајте предвид дека вештачките неврални мрежи се базираат на емулација на биолошки неврални системи како мозоци. За ваквите сложени системи да превземат некоја акција тие треба да бидат мотивирани за тоа и да ја сфатат што се бара од нив, нешто што е надвор од стандардното програмирање во кое програмерот ги специфицира сите команди и функции кои програмот или роботот ќе ги прави, а потоа корисникот само издава наредби.
Кога се работи за вештачки неврални мрежи наредбите треба да се поклопат со нивниот мотивацискиот склоп, што значи дека инженерите на Google успеале да го постигнат ова т.е. да разговараат со невралната мрежа на „органски“ начин, иако прилично прост и рудиментиран.
Во превод: синтетичката интелигенција започнува да размислува и да превзема акции. Време е да се замислиме.
Дополнителни информации: The Next Web, ArsTechnica, Next Big Future
