Boston Dynamics вместо кодирования Atlas просто показывает роботу, что делать

Работа с гуманоидом Atlas от Boston Dynamics открывает совершенно иной подход к обучению сложным задачам: теперь он учится, глядя на человека.

Запрограммировать машину так, чтобы она справлялась с бесконечным множеством человеческих ситуаций — от бережного обращения с хрупкими предметами до лавирования в тесных захламлённых пространствах, — всегда было делом почти непосильным. Но теперь на помощь приходят крупные поведенческие модели (large behavior models, LBM), которые обещают ускорить обучение роботов и сделать его куда более естественным.

В совместной демонстрации Boston Dynamics и Toyota Research Institute всего одна модель искусственного интеллекта ведёт Atlas через длинный цикл заданий под названием «Spot workshop». Робот задействует всё своё тело: берёт детали с тележки, складывает их и аккуратно помещает на полку. Затем он выдвигает низкий контейнер, чтобы уложить туда другие элементы, и под занавес выгружает остаток в огромный грузовик.

Но настоящее чудо начинается тогда, когда что‑то идёт не по плану. Первые версии ИИ пасовали перед неожиданностями. Решением оказалось вовсе не написание сложных новых алгоритмов: инженеры просто дали человеку‑оператору показать роботу, как выходить из неловких ситуаций — например, если деталь упала на пол или крышка контейнера вдруг захлопнулась. После переобучения на этих примерах Atlas научился самостоятельно реагировать и находить выход из затруднений.

Этот навык рождается из способности модели оценивать происходящее на основе сенсоров и действовать, опираясь на опыт, полученный в обучении. Теперь для того, чтобы задать новое поведение, уже не нужны годы инженерных усилий: достаточно пары новых примеров — и возможности Atlas начинают быстро расти.

Как же научить робота? Всё