Optimus Gen 2 от Tesla, Atlas от Boston Dynamics, Ameca от Engineered Arts, Sophia от Hanson Robotics: человекоподобные роботы мелькают в сети все чаще и чаще. Как создаются подобные роботы, задействован ли там искусственный интеллект и где такие машины могут пригодиться — спрашиваем у Татьяны Ким, младшего научного сотрудника лаборатории робототехнических систем ОИПИ НАН Беларуси.
— Почему вы вообще решили изучать роботов?
— Это пришло с детства. Моими детскими игрушками были не куклы, а дрель, гвозди, паяльники и т. д. Папа ремонтировал бытовую технику, а я сидела рядом и наблюдала за процессом. А потом и играла с этими инструментами, пока папа был на работе.
А началась моя карьера с лаборатории. Я три года училась в аспирантуре, разрабатывала систему управления для мобильных роботов. И мне так понравилась робототехника, что я решила остаться в качестве младшего научного сотрудника в лаборатории и параллельно писать диссертацию. Сейчас все проекты, которыми я занимаюсь, связаны либо с руками, либо с ногами антропоморфных роботов.
Роботы стали моей основной сферой деятельности. Мой научный руководитель говорил, что у каждого сотрудника лаборатории должен быть свой любимый робот. И я своего нашла: это антропоморфный Ньюман. Именно о нем и о сфере робототехники в целом я буду рассказывать на ближайшем Фестивале науки.
— Как был разработан этот робот?
Функциональный концепт Ньюмана был создан французским дизайнером. Мы доработали общую конструкцию робота, усилили определенные узлы и механизмы. Отдельные элементы, наиболее подверженные повреждениям, были заменены на алюминиевые.
Также нами был разработан дизайн ног Ньюмана. Сейчас я занимаюсь расчетом кинематической и динамической модели движения ног для эффективной и безопасной работы робота.
— В чем заключается главная задача Ньюмана?
— Это безграничное поле для исследований. Можно изучать отдельные части тела робота: например, только суставы рук. Или взять голову робота, оснастить ее камерами глубины и применить компьютерное зрение для распознавания объектов. Или изучить электронную «начинку» робота. Ньюман — это поле экспериментов для аспирантов, магистрантов и студентов, которые приходят к нам на практику.
— Можно ли почерпнуть из научной фантастики идеи для апгрейда робота?
— Об этом можно подумать во время отпуска. Но в рабочее время так сильно затягивает процесс поступающих задач, что на фантазию не остается времени. Когда ты занят рабочей задачей, ты думаешь о ней постоянно, для нас это ценность. А реализации фантазии — это история про свободное время.
— Искусственный интеллект — важная часть робототехники?
— Вообще, искусственный интеллект зародился в 60-х годах прошлого века, но хайповой эта тема стала благодаря ChatGPT. До этого интерес к ИИ мелькал после того, как программа AlphaGo победила профессионального игрока в го, китайскую настольную стратегическую игру. Тогда люди поверили в то, что ИИ может победить людей. Моя диссертация связана с нейронными сетями, и сейчас мы внедряем искусственный интеллект в нашего робота.
— Как именно вы обучаете роботов?
— Я использую один из методов машинного обучения — обучение с подкреплением. Одним из преимуществ этого метода является то, что робот помнит весь предыдущий опыт.
Попытаюсь объяснить на примере из жизни. Когда ребенок рождается, он ничего не умеет. И в какой-то момент пытается встать на ноги. Пытается, но падает. И если падение было болезненным, то для него оно становится отрицательным опытом.
После многочисленных попыток встать ребенок где-то на базе интуиции думает, как подняться так, чтобы не упасть. А через несколько месяцев его мышцы стабилизируются: подключается мышечная память, мышцы начинают работать слаженно. А стимулом для ходьбы может стать условная конфета.
Суть обучения с подкреплением точно такая же. Антропоморфный робот, перед которым стоит цель пройти два метра, — как ребенок, который ничего не знает. И мне нужно заложить в него мотивацию, при которой он должен пройти два метра, сгибая ноги, подобно человеку.
— Как мотивировать робота что-то делать?
— Должны быть введены два вида награды, положительная и отрицательная. Например, если его центр тяжести продвинется вперед по оси Х, то он получит одно очко. Если центр тяжести сместится назад, то одно очко отнимается. Если робот кренится вбок, то его также ждет штраф. Ходьба должна быть максимально естественной.
В обучении с подкреплением есть агент — робот, который учится, и окружающая среда, с которой он взаимодействует. От последней он получает награду, когда выполняет определенное действие правильно. Нейронная сеть робота делает выводы насчет того, что нужно делать, а что — не стоит, и просчитывает действия на пару шагов вперед. Также при обучении с подкреплением робот запоминает предыдущий опыт.
Когда робот учится, он взлетает вверх, падает, кренится вбок. За каждое ошибочное действие он получает штраф и старается это действие не повторять. В нашем случае после шести тысяч попыток Ньюман прошел вперед на два метра, но эта походка не была естественной. И теперь моя задача состоит в том, чтобы заставить Ньюмана ходить так, как обычно ходят люди.
— Зачем вообще миру нужны антропоморфные роботы?
— Одна из моих работ была посвящена созданию цифровых двойников. Это модель, которая повторяет все физические характеристики робота в виртуальной среде. Происходит обмен информации: я могу спроецировать то, что делает робот на мониторе, на его физическую модель. Это своеобразное дистанционное управление, которое может быть полезно в том же космосе.
Например, условная колонизация Марса. В первую очередь там нужно создать среду, подходящую людям. И антропоморфный робот в этом будет полезен как в глобальных вещах, так и в мелочах вроде того, как там будут нажиматься дверные ручки. Это многофункциональные машины: их не создают для того, чтобы мести пол, потому что для этого уже есть роботы-пылесосы.
— Потеряют ли люди работу из-за таких роботов?
— Тут проще всего заглянуть в прошлое и вспомнить, как пахарей в поле заменили комбайны. Люди боялись, что за них все будут делать машины, но последние не могут двигаться сами по себе: им нужны люди, которые будут их обслуживать, ремонтировать и управлять.
Роботы — это современные комбайны. Например, на заводах в Китае и Японии уже давно установлены роботы-манипуляторы, без которых их производства уже не могут обойтись. В хороших руках от роботов будет только польза.
В 2023-м говорили, что тот же ChatGPT заменит дизайнеров. Но он не создает что-то сам: лишь генерирует шаблоны, созданные на базе того, что сделали люди. Такие навыки, как креативность, эмоциональный интеллект и критическое мышление, пока сложно автоматизировать.
— Для выступления на Фестивале науки вы изучали правила Dota 2. Зачем?
— Я искала примеры обучения с подкреплением в жизни. Сначала мне об этой игре рассказал мой молодой человек: я неделю слушала о том, как устроена эта игра, а позже поиграла сама. И это тяжело, когда ты обращаешься к игре с научным подходом, потому что сама себе задаешь очень много вопросов.
Я также анализировала, как в 2018 году нейросети OpenAI побеждали профессиональных игроков Dota 2. Это было знаковое событие для киберспорта: искусственный интеллект тогда действовал так, как себя не повел бы человек.
Сначала живые игроки не понимали, зачем в моменте боты тратят так много ресурсов на то, чтобы быстрее вернуться в игру. Но затем эта стратегия приглянулась и живым игрокам.
— Вас не пугает тот факт, что искусственный интеллект обучается в сотни раз быстрее человека?
— У бота только одна функция, а человек многофункционален. Условно, чтобы научиться играть в Dota 2, OpenAI Five испытала около 45 000 лет самостоятельной игры за 10 месяцев реального времени. И даже если переставить ИИ из Dota 2 в другую игру, то он не поймет, что ему там делать: ему придется учиться заново.
— Может ли ИИ создать другой ИИ?
— В теории возможно все, а вот на практике я не могу дать положительный ответ. Для меня искусственный интеллект — это не что-то абстрактное, фантастическое. Это математика, многослойность примеров, на базе которых обучается искусственный интеллект.
Искусственный интеллект запоминает предыдущий опыт: это я говорю, опираясь на метод обучения с подкреплением. С этим методом для обучения не нужна подготовительная база. Нужен робот, сенсоры для обратной связи с окружающей средой, сама окружающая среда и цель. С первой до последней итерации робот помнит опыт, который он заработал.
— Какие задачи в будущем будут стоять перед человекоподобными роботами?
— Совместно с китайскими коллегами мы разрабатываем проект, в котором антропоморфный робот внедряется в медицину, для санитарных и транспортных задач. Фактически в будущем он может взять на себя часть функционала медсестер: приносить медикаменты, необходимые больным вещи и т.д. Все для того, чтобы минимизировать рутинную работу.
В будущем антропоморфные роботы могут пригодиться там, где человек не может действовать. В труднопроходимых пространствах, в местах, в которых нет воздуха, в очень холодной местности и т. д. В принципе, у каждой популярной компании сейчас есть человекоподобный робот, как Optimus у Илона Маска или Atlas у Boston Dynamics. Это тренд будущего.
Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро
Перепечатка текста и фотографий Onlíner без разрешения редакции запрещена. ga@onliner.by
