Перший крок до автономності роботів — наслідування людини

Дитина, яка вчиться зав’язувати шнурки, не починає з незалежних міркувань. Вона спостерігає, копіює рухи, припускається помилок у деяких спробах, коригує руки й повторює процес, доки дія не стане достатньо знайомою, щоб виконувати її без підказок. Автономність робота йде подібним шляхом.
Роботу не можна просто поставити завдання і очікувати, що він розвинe фізичне судження лише з інструкцій. Перш ніж він зможе надійно діяти самостійно, йому потрібні приклади того, як виконуються складні дії у фізичному світі. Саме тут людська телоперація стає цінною.
Оператор може продемонструвати, як підходити до об’єкта, коригувати хват, реагувати на опір, відновлюватися після помилки та завершувати завдання, змінюючи умови.
Ці дії створюють більше, ніж просто успішний результат. Вони фіксують взаємозв’язок між рухом, таймінгом, силою, зворотним зв’язком і корекцією. Саме такий тип мульти модального досвіду потрібен втіленому ШІ.
@InvLambda будує це людське втручання як проміжний шар, даючи змогу операторам керувати роботами в змодельованому та фізичному середовищах. Отримані дані телоперації можуть допомогти створювати демонстрації, з яких робототехнічні системи навчаються все більш складної поведінки.
Людські оператори надають демонстрацію, тоді як робот збирає досвід.
#AI системи можуть тоді навчатися на цих демонстраціях, поступово перетворюючи поведінку, керовану людьми, на політики, здатні приймати рішення з менш прямим втручанням.
Наслідування — це не кінцева мета; це міст, який дозволяє машині перейти від керованого руху у фізичному світі до зрештою розуміння того, як навігувати в ньому самостійно.
#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach