On tõenäoline, et varsti elavad robotid inimestega majades, aidates vanematel inimestel iseseisvalt elada. Kuid selleks peavad nad õppima, kuidas teha kõik väikesed tööd, mida inimesed võiksid kõhkluseta ära teha. Paljusid tänapäevaseid tehisintellekti süsteeme koolitatakse konkreetsete ülesannete täitmiseks, analüüsides tuhandeid allkirjastatud pilte konkreetsest toimingust. Kuigi need meetodid aitavad lahendada üha keerukamaid probleeme, tegelevad nad siiski ainult väga spetsiifiliste probleemidega ja vajavad õppimiseks palju aega ja töötlemisjõudu.
Kui robot hoolitseb eakate inimeste eest, siis on sellise töö probleemid õppeprotsessis tüüpiliste olukordadega võrreldes väga erinevad. Päeva jooksul peavad robotid tegema palju asju, alates tee valmistamisest kuni voodipesu vahetamiseni rääkimise ajal. Need on keerulised ülesanded, mida on koos raskendada. Kaks maja pole ühesugused, mis tähendab, et robotid peavad kiiresti õppima ja oma keskkonnaga kohanema. Ja nagu sageli juhtub, kui elad kellegi teise juures, kipuvad asjad rändama. Robot peab õppima neid iseseisvalt leidma.
Üks lähenemisviis on arendada elukestvat õpperobot, mis suudaks kogemustele tuginevaid teadmisi talletada ja töötada välja viisid, kuidas neid uute ülesannete jaoks kohandada ja rakendada. Kui olete õppinud, kuidas tassi teed valmistada, saab neid oskusi rakendada ka kohvi valmistamisel.
Inimese aju õpib kogu oma elu, kohanedes pidevalt keerukate ja muutuvate tingimustega ning lahendades iga päev mitmesuguseid probleeme. Inimeste õppimise simuleerimine võiks aidata kujundada roboteid, millega saaksime loomulikult suhelda, justkui oleksime teise inimesega.
Lapse arengu simuleerimine roboti koolitamiseks
Esimene küsimus, mida inimestelt modelleerima hakates küsitakse, on kust alustada? Tunnustatud matemaatik ja tehisintellekti teerajaja Alan Turing ütles kord:
Ta võrdles lapse aju tühja märkmikuga, mida saab hariduse ajal täita, ja töötas välja intelligentse täiskasvanute "süsteemi". Kuid milline peaks olema lapse vanus modelleerimiseks? Milliseid teadmisi ja oskusi peate kõigepealt üles ehitama?
Vastsündinud lapsed on väga piiratud sellega, mida nad saavad teha ja kuidas nad ümbritsevat maailma tajuvad. Lapse kaela lihasjõust ei piisa pea toetamiseks ning ta pole õppinud oma käsi ja jalgu kontrollima.
Alustades nullkuust - selline samm võib robotit tõsiselt piirata. Kuid lapse füüsilised piirangud aitavad tal tegelikult keskenduda väikese probleemide alamklassi lahendamisele, näiteks õpib ta oma silmi seostama sellega, mida ta kuuleb ja näeb. Need sammud lapse mudeli ehituse algfaasis ehitavad tema keha juba enne, kui ta hakkab mõistma ümbritseva maailma keerukust.
Insenerid kohaldasid roboti suhtes sarnaseid piiranguid, blokeerides algul erinevate liigeste liikumise, et jäljendada lihaste kontrolli puudumist. Samuti kohandasid nad roboti kaamerast pilte nii, et see "nägi" maailma vastsündinu silmade läbi - hägusate ja nõrkade äärealadega. Selle asemel, et robotile öelda, kuidas liikuda, lubati tal see ise välja mõelda. Selle eeliseks on see, et kui kalibreerimine muutub või jäsemed on kahjustatud, on robot võimeline nende muutustega kohanema ja jätkama tööd.
Õppimine mängides
Uuringud on näidanud, et õppeprotsessis piiranguid rakendades ei suurene mitte ainult uute teadmiste ja oskuste omandamise määr, vaid ka õpitava täpsus.
Andes robotile kontrolli piirangute vabastamise üle - andes talle kontrolli oma liigeste üle ja parandades nägemist - on robotil võimalik oma õppimiskiirust ise kontrollida. Teadlased on modelleerinud "beebi" ja selle kasvu esimese 10 kuu. Kui robot õppis liikumist ja saadud sensoorset teavet omavahel korreleerima, omandas ta imikutel täheldatud stereotüüpse käitumise, näiteks kui lapsed veedavad pikka aega liikumise ajal kätt.
Kui robot õpib oma keha koordineerima, on järgmine oluline teetähis, mida see läbib, see, et ta hakkab mõistma ümbritsevat maailma. Mäng on lapse õppimise oluline osa. Ta aitab tal keskkonda uurida, katsetada erinevaid võimalusi ja uurida selle tulemusi.
Alguses võib see olla nii lihtne kui lusikaga laua koputamine või eseme suhu panemine. Kuid siis areneb see plokkide ehitamiseks või objektide paigutamiseks sobivatesse aukudesse. Kõik need tegevused loovad kogemusi, mis loovad veelgi aluse sellistele oskustele nagu luku avamiseks õige võtme leidmine ja peenmotoorika oskused võtme sisestamiseks võtme auku ja selle keeramiseks.
Tulevikus annab nende tehnikate kasutamine robotitele võimaluse õppida ja kohaneda keeruliste keskkondade ja ülesannetega, mida inimesed peavad igapäevaelus enesestmõistetavaks. Ühel päeval saavad robotid aidata eakaid, kuid isegi lasteaias käivad lapsed saavad neid õpetada.
Ilja Khel
