Воспитание детей 3

Люди — социальные существа и учатся друг у друга, даже с раннего возраста. Младенцы внимательно наблюдают за своими родителями, братьями и сестрами или лицами, осуществляющими уход. Они смотрят, имитируют и воспроизводят то, что видят, чтобы освоить навыки и модели поведения.

То, как младенцы учатся и исследуют свое окружение, вдохновило исследователей из Университета Карнеги-Меллона и компании Meta AI на разработку нового способа обучения роботов одновременному освоению нескольких навыков и использованию их для решения невидимых повседневных задач. Исследователи намеревались разработать робота-агента с искусственным интеллектом, способным манипулировать, как у трехлетнего ребенка.

Команда анонсировала RoboAgent, агента искусственного интеллекта, который использует пассивные наблюдения и активное обучение, чтобы позволить роботу приобретать способности манипулирования наравне с малышом.

«RoboAgent — это важная веха на пути к роботам-агентам общего назначения, которые эффективно обучаются, эффективны в новых ситуациях и способны со временем расширять свое поведение», — сказал Викаш Кумар, дополнительный преподаватель факультета робототехники Школы компьютерных наук (открывается в новом окне). Институт(откроется в новом окне). «Современные роботы узкоспециализированы и обучены выполнять отдельные задачи изолированно. Напротив, мы намеревались создать единого агента искусственного интеллекта, способного демонстрировать широкий спектр навыков в невидимых сценариях. RoboAgent учится, как человеческие младенцы, используя сочетание обильных пассивных наблюдений и ограниченной активной игры».

RoboAgent может освоить 12 навыков манипуляции в разных сценах. Это исследование указывает на создание роботизированной обучающей платформы, адаптируемой к меняющейся среде. В отличие от прошлых исследований, команда продемонстрировала свою работу в реальных условиях, а не в симуляции, и сделала это с гораздо меньшим количеством данных, чем в предыдущих проектах.

«Робоагенты способны на гораздо более сложные навыки, чем те, которых достигли другие», — сказал Абхинав Гупта (открывается в новом окне), доцент Института робототехники. «Мы продемонстрировали большее разнообразие навыков, чем когда-либо было достигнуто одним реальным роботом-агентом, с эффективностью и уникальным масштабом обобщения для невидимых сценариев».

Агент команды учится посредством сочетания собственного опыта и пассивных наблюдений, содержащихся в интернет-данных. Поскольку родитель направлял своего ребенка, исследователи телеуправляли роботом, выполняя задания, чтобы дать ему полезный опыт.

«Эффективность и действенность нашего подхода проистекают из нашей новой политической архитектуры, которая позволяет нашим агентам рассуждать даже с ограниченным опытом», — сказал Хоманга Бхарадвадж, доктор философии. студент в робототехнике. «RoboAgent действует в ответ на заданные текстовые/визуальные цели, прогнозируя и агрегируя решения с точки зрения временных фрагментов движений вместо обычно используемых действий для каждого временного шага».

Роботы в первую очередь учатся на собственном опыте, а не на том, что пассивно происходит вокруг них. Эта присущая роботам слепота к тому, что происходит в их среде, фундаментально ограничивает как разнообразие опыта, которому подвергаются роботы, так и их способность адаптироваться к новым ситуациям. Чтобы преодолеть эти ограничения, RoboAgent учится на видео в Интернете — подобно тому, как дети приобретают знания и модели поведения, пассивно наблюдая.их окружение.

«RoboAgent использует информацию, содержащуюся в этих видеороликах, чтобы узнать, как люди взаимодействуют с объектами, и использовать различные навыки для успешного выполнения задач», — сказал Мохит Шарма, доктор философии. студент в робототехнике. «Кроме того, наблюдение за схожими навыками в нескольких сценариях позволяет ему узнать, что необходимо, а что нет для выполнения задачи. Он использует эти уроки, когда сталкивается с неизвестными задачами или невидимыми условиями».

«Агент, способный к такому обучению, приближает нас к обычному роботу, который может выполнять множество задач в различных невидимых условиях и постоянно развиваться по мере накопления большего опыта», — сказал Шубхам Тулсиани (открывается в новом окне), доцент. в Институте робототехники. «RoboAgent может быстро обучить робота, используя ограниченные внутренние данные, полагаясь в первую очередь на доступные бесплатные данные из Интернета для изучения различных задач. Это может сделать роботов более полезными в неструктурированных условиях, таких как дома, больницы и другие общественные места».