Budúcnosťou umelej inteligencie môžu byť škôlky pre roboty

Frédérique Hazéová

Rozprávajúce roboty, s ktorými sa dnes môžete bežne stretnúť, sú naprogramované tak, aby vedeli reagovať na konkrétne otázky a požiadavky. To, že vám hlas v mobile vie povedať, kde sa nachádza najbližšia kaviareň, však neznamená, že „robot“ vašej otázke rozumie.

Budúcnosťou umelej inteligencie môžu byť škôlky pre roboty

Robot iCub minulý rok oslávil už desiate narodeniny. Jeho schopnosti sa však stále vyvíjajú. Zdroj fotografie: icub.org

Proces vývoja robotov, ktoré budú chápať svet okolo seba, môže byť v konečnom dôsledku omnoho priamočiarejší ako by sme si mysleli. Dokázali to európski vedci, ktorí roboty začali viesť k porozumeniu tým najzákladnejším spôsobom – učením.

Rozprávacie škatuľky už nestačia

Schopnosť porozumieť zadaniu je podľa Angela Cangelosiho z britskej Plymouthskej univerzity pre robotov nevyhnutná, ak majú byť človeku nejako nápomocní.

„Keď ide o robotov, tak sa nemôžeme spoľahnúť na rozprávaciu škatuľku, ktorá nám odpovedá zmysluplné vety bez ozajstného porozumenia. Ak mám doma robota a potrebujem, aby mi niečo doniesol, alebo mi uvaril šálku kávy, naozaj by som chcel, aby rozumel čo to znamená,“ vyjadril sa Cangelosi pre magazín Horizontu 2020.

Cangelosi v minulosti viedol projekt ITALK, ktorý bol financovaný z prostriedkov Európskej únie. V rámci neho bol v priestoroch talianskeho technologického inštitútu IIT vytvorený iCub – humanoidný robot, ktorý sa dokáže učiť.

Malý robot sa od začiatku učí rozprávať úplne iným spôsobom ako napríklad všeobecne známy systém Siri. Slová si viaže k audiovizuálnym podnetom a učí sa im rozumieť. Dokáže tak napríklad pochopiť aj rozdiel medzi prídavnými a podstatnými menami, i keď by ho nevedel zdôvodniť.

Ak mu totiž vedci ukážu a zároveň pomenujú žltý pohár a modrý pohár a následne pred neho položia zelený, iCub vie, že ide o pohár, aj keď zatiaľ nemusí poznať jeho novú farbu. Rovnako ak by pred neho položili žltý tanier, v prípade, že taký predmet ešte nevidel, vedel by identifikovať jeho farbu.

Systém, ktorý replikuje mozog

Schopnosť učiť sa je možná vďaka umelej neurónovej sieti. Tento typ počítačového systému sa v mnohom podobá nášmu mozgu, keďže napodobňuje jeho štruktúru. Pravidlá a vedomosti doňho nie sú naprogramované od začiatku, systém sa ich postupne učí a upravuje ich.

Znamená to, že keď sa robot niečo naučí, systém si vytvorí spojenie. Napríklad medzi zvukom slova „pohár“ a jeho reálnym výzorom. Čím viac sa konkrétna skúsenosť opakuje, tým je asociácia pevnejšia.

Ideálnym výsledkom by podľa Cangelosiho bolo vytvorenie komerčne dostupného robota, ktorý by mal základnú úroveň vzdelania, no stále by sa vedel učiť nové veci. Zrýchleniu učenia by podľa neho mohli pomôcť „robotie škôlky“, kde by mohli stroje vzájomne interagovať a zhromažďovať nové poznatky.

Súčasné modely robota iCub zatiaľ zvládajú len dvadsať slov, no vedci na ich zlepšení stále pracujú. Napriek tomu, že sa projekt ITALK už skončil, z iCub-a sa stala voľne dostupná technológia, ktorú v súčasnosti ďalej rozvíja viac ako dvadsať laboratórií po celom svete.


iCub sa učí rozoznávať farby a predmety. Zdroj: youtube.com/iTalk Project Video Channel

Trpezlivosťou k pochopeniu

Metóda učenia je prirodzene časovo omnoho náročnejšia než len naprogramovanie chodiaceho slovníka. Katerina Pastraová z gréckeho Výskumného inštitútu kognitívnych systémov (CSRI) pre magazín Horizontu 2020 uviedla, že reálnu konverzáciu by sme s robotom mohli viesť najskôr za desať až pätnásť rokov.

Pastraová je vedúcou európskeho projektu POETICON++, ktorý nadväzuje na projekty ITALK a POETICON.

Projekt sa zameriava na ďalšiu vlastnosť, ktorá by roboty priblížila k umelej inteligencii – schopnosť zovšeobecniť svoje vedomosti a uplatniť ich v nových situáciách.

Robot by tak mal byť schopný využiť napríklad svoju schopnosť zdvihnúť nejaký predmet aj vtedy, ak pôjde o vec, ktorú nikdy predtým „nevidel“. Rovnako by mohol byť schopný pomenovať túto činnosť u druhého človeka, či dokonca predpokladať, čo sa bude diať ďalej.

Po kognitívnej stránke sa vedcom v projekte darí zatiaľ veľmi dobre. Problémom sa paradoxne stávajú motorické funkcie. Podľa Pastraovej je momentálne najťažšie dosiahnuť, aby bol robot schopný zvládať niektoré zadania z motorického hľadiska. „Svojím spôsobom mozgové schopnosti robota pokročili rýchlejšie ako tie telesné,“ vyjadrila sa Katerina Pastraová.

Odporučiť e-mailom

Komentáre

Prihláste sa na odber noviniek zo sveta vedy priamo do Vášho e-mailu

* povinné polia