Bước đi đầu tiên hướng tới quyền tự chủ của robot là bắt chước con người

Một đứa trẻ học cách buộc giày không bắt đầu bằng suy luận độc lập. Các em quan sát, sao chép chuyển động, mắc lỗi ở một vài lần thử, điều chỉnh tay, rồi lặp lại quá trình cho tới khi hành động trở nên quen thuộc đủ để có thể thực hiện mà không cần hướng dẫn. Quyền tự chủ của robot cũng đi theo lối tương tự.

Robot không thể chỉ được giao một nhiệm vụ và kỳ vọng sẽ tự phát triển khả năng phán đoán vật lý chỉ từ các chỉ dẫn. Trước khi có thể hành động một cách đáng tin cậy mà không cần người hỗ trợ, robot cần các ví dụ về cách các hành động phức tạp được thực hiện trong thế giới vật lý. Đây là lúc điều khiển từ xa của con người trở nên có giá trị.

Một người vận hành có thể trình diễn cách tiếp cận một vật thể, điều chỉnh lực nắm, phản ứng trước lực cản, khắc phục khi có sai sót và hoàn thành nhiệm vụ trong bối cảnh điều kiện thay đổi.

Những hành động đó không chỉ tạo ra kết quả thành công. Chúng nắm bắt mối quan hệ giữa chuyển động, thời điểm, lực, phản hồi và điều chỉnh. Đó là kiểu trải nghiệm đa phương thức mà AI dựa trên mô phỏng cần.

@InvLambda đang xây dựng dựa trên lớp “con người trong vòng lặp” này bằng cách cho phép người vận hành điều khiển robot trong cả môi trường mô phỏng lẫn môi trường vật lý. Dữ liệu điều khiển từ xa thu được có thể giúp tạo ra các màn trình diễn từ đó các hệ thống robot học được, dần dần phát triển các hành vi ngày càng phức tạp.

Người vận hành cung cấp màn trình diễn, trong khi robot thu thập trải nghiệm.

#AI sau đó có thể học từ các màn trình diễn đó, dần dần chuyển đổi hành vi do con người hướng dẫn thành các chính sách có khả năng đưa ra quyết định với mức can thiệp trực tiếp ít hơn.

Bắt chước không phải đích đến; đó là cây cầu giúp một cỗ máy đi từ việc được dẫn dắt qua thế giới vật lý đến việc cuối cùng hiểu cách tự mình điều hướng nó.

#InvertedLambdaTheBreach #InvertedLambda #Robotics #Teleoperation #SecondContact #SecondContactTheBreach