Armia USA tworzy roboty, które mogą wykonywać rozkazy

Robot Clearpath pod zdalnym sterowaniem Robotyka Clearpath

Roboty wojskowe zawsze były dość głupie. Na przykład PackBot, którego armia amerykańska używa do inspekcji i usuwania bomb, praktycznie nie ma wbudowanej inteligencji i jest sterowany zdalnie. Armia od dawna chciała zamiast tego inteligentnych członków drużyny robotów, którzy mogą wykonywać rozkazy bez stałego nadzoru.

To już krok bliżej. Laboratorium badawcze armii opracowało oprogramowanie, które pozwala robotom rozumieć instrukcje słowne, wykonywać zadania i składać raporty. Potencjalne nagrody są ogromne. Robot, który rozumie polecenia i posiada pewną inteligencję maszyny, pewnego dnia będzie w stanie wyprzedzić żołnierzy i sprawdzić, czy nie ma ładunków wybuchowych lub zasadzek. Może również zmniejszyć liczbę żołnierzy potrzebnych na ziemi.

Nawet autonomiczne samochody nie mają wystarczająco wysokiego poziomu zrozumienia, aby móc postępować zgodnie z instrukcjami innej osoby i wykonywać złożoną misję, mówi Nicholas Roy z MIT, który był częścią zespołu odpowiedzialnego za projekt. Ale nasz robot potrafi to zrobić.

Roy pracował nad tym problemem w ramach Sojusz w zakresie technologii współpracy w dziedzinie robotyki, 10-letni projekt prowadzony przez Wojskowe Laboratorium Badawcze (ARL). W skład zespołu projektowego weszli naukowcy z MIT i Carnegie Mellon współpracujący z instytucjami rządowymi, takimi jak Jet Propulsion Laboratory NASA i firmy zajmujące się robotyką, takie jak Boston Dynamics. Program zakończył się w zeszłym miesiącu serią wydarzeń, które miały pokazać, co udało się osiągnąć. Wiele robotów zostało poddanych próbie, pokazując swoje umiejętności manipulacji, poruszanie się po przeszkodach i umiejętność wykonywania poleceń werbalnych.

Chodzi o to, że są w stanie efektywniej pracować z ludźmi - podobnie jak pies wojskowy. Pies jest doskonałym przykładem tego, do czego dążymy, jeśli chodzi o współpracę z ludźmi, mówi kierownik projektu Stuart Young. Podobnie jak pies, robot może przyjmować instrukcje słowne i interpretować gesty. Ale można nim również sterować za pomocą tabletu i zwracać dane w postaci map i obrazów, dzięki czemu operator może na przykład dokładnie zobaczyć, co znajduje się za budynkiem.

Zespół zastosował podejście hybrydowe, aby pomóc robotom zrozumieć otaczający ich świat. Głębokie uczenie jest szczególnie dobre w rozpoznawaniu obrazów, więc algorytmy podobne do tych, których używa Google do rozpoznawania obiektów na zdjęciach, pozwalają robotom identyfikować budynki, roślinność, pojazdy i ludzi. Starszy robotnik ARL, Ethan Stump, mówi, że oprócz identyfikowania całych obiektów, robot obsługujący oprogramowanie może rozpoznawać kluczowe punkty, takie jak reflektory i koła samochodu, pomagając im określić dokładną pozycję i orientację samochodu.

Po wykorzystaniu głębokiego uczenia się do identyfikacji obiektu, robot korzysta z bazy wiedzy, aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje, które pomogą mu w realizacji jego poleceń. Na przykład, gdy identyfikuje obiekt jako samochód, sprawdza listę faktów dotyczących samochodów: samochód to pojazd, ma koła i silnik i tak dalej. Te fakty muszą być jednak ręcznie zakodowane, a ich kompilacja jest czasochłonna, a Stump twierdzi, że zespół szuka sposobów na usprawnienie tego. (Inni przyglądają się podobnym wyzwaniom: program Machine Common Sense (MCS) DARPA łączy głębokie uczenie się z podejściem skoncentrowanym na wiedzy, dzięki czemu robot może uczyć się i pokazywać coś w rodzaju ludzkiego osądu.)

Przeczytaj więcej w naszej ofercie
wojna i pokój wydanie

Young podaje przykład polecenia Idź za najdalszą ciężarówką po lewej stronie. Oprócz rozpoznawania obiektów i ich lokalizacji, robot musi rozszyfrowywać informacje z tyłu i w lewo, w zależności od tego, w którym miejscu mówca stoi, jest skierowany i wskazuje. Jego zakodowana wiedza o środowisku daje mu dalsze koncepcyjne wskazówki, jak wykonać swoje zadanie.

Robot może również zadawać pytania, aby poradzić sobie z niejednoznacznością. Jeśli kazano mu wyjść za budynek, może wrócić z: Masz na myśli budynek po prawej?

Zintegrowaliśmy podstawowe formy wszystkich elementów potrzebnych do działania jako kolega z drużyny, mówi Stump. Robot może tworzyć mapy, oznaczać obiekty na tych mapach, interpretować i wykonywać proste polecenia w odniesieniu do tych obiektów oraz prosić o wyjaśnienie, gdy w poleceniu występują niejasności.

Podczas ostatniego wydarzenia wykorzystano czterokołowego robota Husky, aby zademonstrować, jak dobrze oprogramowanie pozwala robotom rozumieć instrukcje. Dwie z trzech demonstracji poszły idealnie. Robot musiał zostać ponownie uruchomiony podczas trzeciego, kiedy jego system nawigacyjny się zablokuje.

Usłyszeliśmy komentarz, że gdyby robot nie zawiódł, wydawałoby się, że demo zostało zrobione w puszkach, więc myślę, że doceniono, że pokazujemy, że system faktycznie coś robi, mówi Stump.

Tak jak w przypadku psów wojskowych, mówi Young, zaufanie jest kluczem do współpracy robotów i ludzi. Żołnierze będą musieli poznać możliwości i ograniczenia robota, a jednocześnie maszyna nauczy się języka i procedur jednostki.

Ale dwa inne wielkie wyzwania pozostają. Po pierwsze, robot jest obecnie zbyt wolny do praktycznego zastosowania. Po drugie, musi być znacznie bardziej odporny. Wszystkie systemy AI mogą się nie udać, ale roboty wojskowe muszą być niezawodne w sytuacjach życia i śmierci. Wyzwaniom tym zajmiemy się w kolejnym programie ARL.

Zespół uważa, że ​​praca armii może mieć wpływ na szerszy świat. Jeśli autonomiczne roboty poradzą sobie ze złożonymi środowiskami rzeczywistymi, będą współpracować z ludźmi i słuchać instrukcji mówionych, będą miały niezliczone zastosowania, od przemysłu i rolnictwa po front domowy. Zaangażowanie wojska w projekt budzi jednak obawy robotników, takich jak Oren Etzioni, dyrektor generalny Allen Institute for Artificial Intelligence.

Obecne systemy sztucznej inteligencji i robotyki są kruche i podatne na nieporozumienia — pomyśl o Alexie lub Siri — mówi Etzioni. Więc jeśli umieścimy je na polu bitwy, mam nadzieję, że nie damy im żadnych destrukcyjnych zdolności.

Etzioni przytacza szereg kwestii związanych z autonomicznymi robotami wojskowymi, na przykład co się dzieje, gdy robot popełni błąd lub zostanie zhakowany. Zastanawia się również, czy roboty, które mają ratować życie, mogą zwiększać prawdopodobieństwo konfliktu. Sprzeciwiam się autonomicznym robo-żołnierzom, dopóki nie będziemy dobrze rozumieć tych kwestii – mówi.

ukryć