Я хочу провести вас через распространенное среди робототехников упражнение: притвориться роботом. Сожмите доминирующую руку в кулак. Затем позвольте большому и указательному пальцам свободно двигаться, оставив три других пальца сомкнутыми. Теперь ваша рука представляет собой роботизированный захват с двумя пальцами. Попробуйте заниматься своими обычными делами с этим ограничением. Что делать легко, а что сложно? Проделайте то же самое другой рукой. Вы можете обнаружить, что мытье посуды становится довольно трудным.
Отдельно пройдитесь по жилому пространству. Обратите внимание, как ваши ноги поднимаются и опускаются с каждым шагом. Это даже не сложно. А теперь постарайся хорошенько обдумать это. Вместо того, чтобы полагаться на интуицию или что-то еще, к чему вы привыкли, сознательно двигайте каждой мышцей ноги. Это сложно сделать, особенно в течение длительного времени.
Какой в этом смысл?
Убедительный робот-гуманоид, показанный в Ex Machina или Westworld, просто нереален. Если я догадываюсь, нам нужно не менее пятидесяти лет (по очень скромной оценке, если честно), прежде чем роботы начнут выглядеть и вести себя как мы.
Но фундаментальные особенности нашего тела хорошо переносятся на более практичных роботов. Наши машины уже давно собирают роботизированные манипуляторы. Теперь робототехники тренируют аналогичные руки для выполнения сложных задач. Я рекомендую ознакомиться со следующим исследованием - совместным проектом Принстонского университета и Google AI, в котором роботизированная рука использовала нейронные сети, чтобы научиться бросать предметы.
Что касается отрасли, Boston Dynamics добилась больших успехов в создании роботов на ножках. Их проект Atlas дал робота, который может ходить, бегать трусцой и делать сальто. Компания Agility Robotics создала робота Digit, оптимизированного для того, чтобы подойти к дому и доставить посылку.
Трудно быть роботом. В то время как люди могут быстро изучать задачи, а затем довольно хорошо их выполнять, роботам требуется очень много времени, чтобы чему-то научиться. И когда они, наконец, узнают, они не очень точны.
Но даже это бледнеет по сравнению с этим: роботы не могут хорошо обобщать. Представьте, что вы едете на велосипеде. Приходилось ли вам проводить сотни или тысячи часов, садясь на велосипед, пытаясь крутить педали, падая и пытаясь снова? Я очень надеюсь, что нет. Как ты узнал? Скорее всего, вы начали с тренировочных колес, а затем обобщили метод езды без тренировочных колес.
Если вы попросите робота сделать то же самое, он, возможно, никогда не научится ездить без тренировочных колес!
В исследованиях, особенно в университетах, робототехники продолжают приближаться к алгоритмам, которые могут достаточно хорошо обобщаться. У этих методов есть классные названия: метаобучение, причинный вывод, обучение с подкреплением. Несмотря на впечатляющий прогресс каждую неделю, даже если мы применяем «машинное обучение» (чем бы оно ни было на самом деле), роботы просто не учатся так хорошо, как мы.
И последнее: сегодня каждый день делайте то, что не может сделать робот. Учиться. Конверс. Создавать. Способствовать. В эти неопределенные времена мы все могли бы использовать больше человечности. Теперь, когда у многих из нас больше свободного времени, давайте максимально использовать его. Это меньшее, что мы можем сделать.
