今日まで、ロボットで使用される AI は、特定のタスクを担当する所定のソフトウェア コードに基づいています。 多くの場合、そのようなプログラムを作成することは、アクション自体よりも難しい作業です。 これが、単純で反復的な作業にロボットが適している理由の つです。
ブラウン大学とマサチューセッツ工科大学の科学者グループは、運動能力を通じて物体の抽象的な表現を開発することでタスクを計画できるシステムの作成に取り組んでいます。 このシステムの助けを借りて、ロボットは、アルゴリズムにわずかな偏差がある場合にアクションを個別に計算することにより、複雑なタスクを実行できるようになります。
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このシステムをテストするために、研究者は部屋に提示されたオブジェクトと対話するアナセマ デバイスまたは「アナ」と呼ばれる双腕ロボットをプログラムしました。 実行されたタスクには、さまざまな液体を保管するためのキャビネットとコンテナーの開閉、スイッチの「クリック」、およびボトルとのさまざまな相互作用が含まれていました。 割り当てられたタスクを実行するロボットは、デジタル空間でオブジェクトを視覚化し、研究者によって開発されたアルゴリズムの助けを借りて受け取った情報を処理しました。
開発者によると、ロボットはオブジェクトと環境に関連する抽象的な概念を学習できました。 たとえば、Anathema デバイスは、ドアを開く前にドアを閉じる必要があると判断できました。
「アナは、明かりを消すには食器棚のドアを閉めなければならないことを『学びました』。ドアが開いているとスイッチへのアクセスが妨げられるからです。」 - 開発者の 人を報告します。
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データを処理した後、ロボットはシンボルを取得した抽象概念の つに関連付けます。 これは、ロボットと人間の間の相互作用のために設計された一種の一般的なプログラミング言語であり、コーディング時に複雑なアルゴリズムを必要としません。 このような適応行動は、ロボットが特定の条件でとるべき行動を独自に選択することを意味します。
「私たちの目標は、ロボットにタスクを与え、独自の行動を生成する機会を与えることです」と、この研究を主導したブラウン大学の助教授であるジョージ コニダリスは述べています。
もちろん、各ロボットに同じタスクを実行させるのは非効率的です。研究者は、共通の言語を開発し、さまざまなタスク用の特定のアルゴリズムを作成できると考えています。
出典： techcrunch.com