211service.com
Minecraft pokazuje robotom, jak powstrzymać dithering
Gra komputerowa Minecraft , który przedstawia świat złożony z retro, pikselowych bloków, które można modyfikować i przestawiać w nieskończone konfiguracje architektoniczne, był chwalony za uczenie młodych graczy kreatywności, rozwiązywania problemów i umiejętności przetrwania (w niektórych trybach trzeba unikać zagrożeń, w tym zombie ). Okazuje się, że nawet niedoświadczone roboty mogą się czegoś nauczyć, grając w tę grę.
Minecraft został wykorzystany do nauczenia wirtualnego agenta, jakie kroki należy wykluczyć, gdy próbuje umieścić złoty blok w piecu.
Stephanie Tellex , profesor na Brown University, wykorzystuje Minecraft, a także maszyny ze świata rzeczywistego, do odkrywania sposobów, w jakie roboty mogą szybciej i wydajniej rozwiązywać nowe problemy. To nie jest coś, co większość robotów musi robić, ponieważ pracują w ustalonym środowisku, wykonując prace, które zostały wcześniej starannie zaprogramowane. Ale może to być ważne, ponieważ roboty zaczynają wykonywać bardziej złożone, otwarte zadania w mniej ustrukturyzowanych warunkach. Na przykład robot zaprojektowany do pomocy w domu musiałby wymyślić, jak wykonywać różne obowiązki.
Możesz powiedzieć robotowi „Zrób mi kawę”, ale w następnej minucie możesz powiedzieć „Zrób pranie”, mówi Tellex. W tym kontekście, gdy nie znasz z góry celu, pojawia się problem z planowaniem. Znalezienie sekwencji działań, które będą działać w tym konkretnym środowisku, jest bardzo trudne. Nasze podejście polega na uczeniu się tego szybciej.
Algorytm naukowców został przetestowany na prawdziwym robocie zaprogramowanym do pomocy przy gotowaniu.
Wyzwaniem dla robota jest brak kontekstowego zrozumienia świata. Oznacza to, że musi przejść przez wszystkie możliwe działania, które mogą pomóc w osiągnięciu celu. Aby zrobić pranie, robot może zastanowić się, czy użycie ekspresu może pomóc. A w przypadku wyrafinowanego robota pracującego w złożonym środowisku liczba scenariuszy, które należy wziąć pod uwagę, może być ogromna i wymagać dużej mocy obliczeniowej.
Tellex, wraz z jednym ze swoich absolwentów, Davidem Abelem, i kilkoma innymi kolegami z Brown, opracowali algorytm, który pozwala robotowi odcinać pewne możliwe ścieżki działania poprzez zrozumienie kierunku, w którym wskazuje konkretne zadanie. Uzbrojony w taki algorytm robot może zrozumieć, że robienie prania nie wymaga używania żadnego sprzętu kuchennego ani przyborów — wiedzy, którą można zaprogramować lub nauczyć się poprzez doświadczenie.
Minecraft został użyty do przetestowania podejścia do uczenia się. Badacze kontrolowali wirtualną postać, której zadaniem było włożenie wirtualnego złotego bloku do wirtualnego pieca, unikając jednocześnie wirtualnej kałuży lawy. Po wykonaniu zadania w ograniczonym otoczeniu, poprzez długie próby i błędy, algorytm kontrolujący postać dowiedział się, że pewne zachowania, takie jak umieszczanie złotych klocków na ziemi, mogą zostać wykluczone podczas próby osiągnięcia celu.
Poproszona o wykonanie tego samego zadania w bardziej złożonym otoczeniu, postać może następnie przejść przez znacznie mniejszy zestaw potencjalnych scenariuszy. Podejście to może umożliwić robotom nauczenie się wykonywania zadań w środowisku wirtualnym, zanim przystąpią do scenariuszy ze świata rzeczywistego (patrz Nawet roboty mają teraz swój własny świat wirtualny ).
Manuela Veloso , profesor specjalizujący się w robotyce na Uniwersytecie Carnegie Mellon, twierdzi, że wirtualne uczenie się jest już ważnym obszarem dla robotyki. Najwyraźniej robot nie może używać prób i błędów, aby nauczyć się schodzić po schodach, ponieważ pęknie przy pierwszej próbie, mówi. Ogólnie rzecz biorąc, symulacja może pomóc w wytrenowaniu modelu, który może być następnie wykorzystany przez prawdziwego robota.
Naukowcy z Brown przetestowali również to podejście z prawdziwą maszyną: robotem Baxter firmy Przemyśl robotykę . Przydzielili robota do pomocy w gotowaniu i zaprogramowali w zrozumieniu działań, które można przecenić w przypadku niektórych przepisów. To sprawiło, że maszyna była bardziej wydajna podczas określania własnego sposobu działania podczas przygotowywania ciasteczek.
Podejście przyjęte przez badaczy Browna jest nie tylko bardziej efektywne, ale w pewnym sensie bardziej ludzkie, ponieważ wymaga głębszego zrozumienia zadania i jego kontekstu. Zainspirowała nas część literatury na temat „afordancji”, czyli tego, jak ludzie patrzą na świat, gdy próbują coś osiągnąć, mówi Tellex.
Korzystanie z Minecrafta do uwolnienia umysłu robota z Uniwersytet Browna na Vimeo .