Эволюция роботов
Строя роботов и интеллектуальные машины десятилетиями, мы, наконец, пришли к выводу, что они могут начать развиваться сами или как-то приспосабливаться к условиям и улучшать себя.
Несколько месяцев назад инженеры Корнелльского университета создали синтетический материал, обладающий тремя ключевыми свойствами жизни — метаболизмом, самосборкой и самосборкой. Они назвали свой процесс DASH(). Однако цель ученых — сконструировать вовсе не искусственную форму жизни, а машину со свойствами, подобными живому существу.
Главное нововведение здесь запрограммированный метаболизм. Набор инструкций по метаболизму и автономной регенерации позволяет материалу развиваться самостоятельно. Ученые описывают метаболизм как систему, с помощью которой «материалы, из которых состоит жизнь, синтезируются, собираются, рассеиваются и разлагаются автономно контролируемым иерархическим образом с использованием биологических процессов».
Для этого живой организм должен иметь возможность генерировать новые клетки, отбрасывая старые клетки и отходы. Именно этот процесс воспроизвели ученые Корнелла с помощью DASH (1). Они разработали биоматериал, способный спонтанно возникать из строительных блоков на наноуровне. Сначала он может организоваться в полимеры, а затем в более крупные формы.
в материале они были продублированы сотни тысяч раз, в результате чего образовались цепочки повторяющейся ДНК длиной в несколько миллиметров. Раствор вводили в специальное устройство микропотоком, что облегчало биосинтез. У него даже был этот материал собственная мобильность — когда передняя часть росла, «хвост» деградировал, что приводило к «ползанию».
Объясняет Сёго Хамада, ведущий автор статьи, на веб-сайте Корнельского университета. -.
Сейчас инженеры выясняют, как заставить систему реагировать на раздражители и иметь возможность самостоятельно искать свет или пищу. Они также хотят, чтобы он мог избегать того, что вредно для него. Что это, как не роботизированная эволюция?
Роботизированные упражнения от Дарвина
Понятия эволюции роботов и машинного обучения связаны. В случае с машинами, в отличие от биологии, прогресс настолько стремителен, что разница между изучением новых навыков и эволюцией, преобразующей всю структуру, исчезает, особенно когда робот учится расширять и модифицировать собственное «тело», чтобы лучше выполнять задачи. .
В серии экспериментов, проведённых ещё в 2010 году, учёные Дарио Флореано из Политехнической школы в Лозанне и Лоран Келлер из тамошнего университета доказали, что передвигающиеся на колёсах роботы — по имени Хепера и Алиса — способны делать примерно за сотню «поколений » улучшить навыки например, вождение без столкновений.
Аналогия с биологической эволюцией здесь вполне точна, потому что нейронные сети, контролирующие работу этих машин, модифицировались случайным образом, под влиянием накопленного в ходе экспериментов опыта. Были отобраны лучшие маневренные роботы (имитация естественного отбора) для создания следующего «поколения». Их объединили в пары, а их нейронные сети соединили и передали как «наследство» следующему поколению. Сто таких «смены поколений».
Система, разработанная специалистами ETH в Цюрихе и Кембриджского университета, также работает на «поколенческой» основе. Они создали того, кто способен «развиваться» и совершенствоваться. На практике он выглядит большим робот-манипулятор строит своих «детей», т.е. более мелкие устройства, которые он потом наблюдает и на основе этих наблюдений делает вывод, что нужно улучшить в следующем поколении роботов.
2. Французский робот с интеллектуальным алгоритмом проб и ошибок.
Демонстрационная система, описанная в журнале «PLOS One», состоит из вышеупомянутой материнской руки и мини-роботов, собранных из пластиковых кубиков, с небольшим двигателем внутри. Система записывает ваш прогресс «Дети» и в следующем «поколении» строились плечом исправляет недостатки конструкцииблагодаря чему потомство более эффективно двигается и преодолевает большее расстояние. В соответствии с предположениями системы, «мать» таким образом создает десять поколений «детей» — роботов, а конечный продукт в два раза лучше первого, например, преодолевает вдвое больший маршрут.
Робот, способный оправиться от повреждений примерно за 2 минуты и возобновить выполнение своих задач. несмотря на частичную неисправность, представленный дизайнерами из французского Университета Петра и Марии Кюри.
Алгоритм, отвечающий за эти новые возможности машины, получил название (2). Представленный конструкторами шестиногий робот способен двигаться дальше, несмотря на повреждение обеих ног. В другом примере алгоритма мы видим, как робот учится правильно позиционировать объект, когда несколько его двигателей, приводящих в движение движущиеся части, повреждены. Авторы алгоритма утверждают, что их вдохновили адаптивные механизмы, наблюдаемые в природе.
Аналогичный проект предприняли Джош Бонгард, Виктор Зыков и Ход Липсон из Корнельского университета, которые считают, что для того, чтобы машина могла самостоятельно справляться в различных ситуациях, она должна уметь анализировать не только окружающую среду, но и себя. Они построили маленького четвероногого робота морская звезда (3) запрограммировав его необычным образом. В его память вносилась информация о его частях, в результате чего он должен был создать внутреннюю модель своего «тела».
3. Starfish — robot Josha Bongarda, Viktora Zykova i Hoda Lipsona
Робот, двигая моторы, проверял, как отдельные движения влияют на взаимное расположение частей, и таким образом научился пользоваться своими элементами. Потом пришло время учиться ходить. Задача робота состояла в том, чтобы двигаться в определенном направлении, а машина должна была планировать последовательность движений. Робот с этим справился, хотя нельзя сказать, что двигался плавно и грациозно. Тогда экспериментаторы усложнили ему задачу… открутив одну из ножек. Машина должна была как-то восполнить эту потерю, и на этот раз она тоже справилась с задачей — кроме того, гораздо быстрее, чем потребовалось бы заново научиться ходить.
Вместо того, чтобы просто изучать новые задачи — знакомим вас с роботом мотивация к развитиючтобы он мог преодолевать новые проблемы и развиваться. Так можно описать проект, возглавляемый французскими учеными из Парижского института интеллектуальных систем и робототехники (ISIR). Созданный ими робот созданный он должен быть оснащен специальным алгоритмом, позволяющим «развиться» в новых ситуациях.
Шестиногий Креадапт может ездить на колесах по ровному, без неровностей рельефу, а в более сложных условиях менять колеса на другой способ передвижения, более подходящий для грунта. Робот сам должен принимать решения и «знать», когда менять технику и тип ног. В этом суть проекта — алгоритм, над которым работают французы. Машина должна сама находить оптимальное решение, иначе говоря: приспосабливаться, «вырабатывать» лучшую технику в данной ситуации.
Работа потомство
Конечная цель исследователей — разработать искусственный интеллект для роботов, чтобы они могли анализировать собственный исходный код и сотрудничать с другими, связывая фрагменты кода с кодом других машин. Таким образом могло быть создано «потомство», как и в случае органической жизни.
Ученые-компьютерщики из Vrije Universiteit Amsterdam создали упрощенную систему, которая показывает, как будущие роботы могут обмениваться и комбинировать свою «генетическую» информацию. Их последнее исследование, о котором сообщается в журнале Nature Machine Intelligence, включало программирование двух родительских роботов в определенных цветах для кодирования нового «потомства». Эксперименты показали, что получившиеся «потомки» содержат смесь родительского кода (и цветов модулей), а также некоторые модули, которые мутировали или смешивались автономно (4).
4. Роботы и их потомство z VU University Amsterdam
