ロボットが道具の使い方を理解した

アニーXIE アニー謝

ツールの使い方を学ぶことは、人間の知性の進化において重要な役割を果たしました。それは、よりスマートでより有能なロボットの出現にも不可欠であることがまだ証明されるかもしれません。

新しい研究によると、ロボットは、実験と人の観察を組み合わせることで、少なくともツールの使用の基本を理解できることがわかっています。

チェルシーフィン 、Google Brainの研究者、および セルゲイ・レヴィン カリフォルニア大学バークレー校の助教授は、レバインの学生数名と一緒にロボットシステムを開発しました。 （フィンとレバインは35歳未満のイノベーターズに選ばれました MITテクノロジーレビュー 2018年と2016年にそれぞれ。）

セットアップは、人またはコンピューターで制御できる既製のロボットアームで構成されています。また、腕の届く範囲にある環境を監視するカメラも含まれています。最も重要なのは、ロボットが学習できる非常に大規模なニューラルネットワークを実行しているコンピューターです。

ロボットは、ちりとりやほうき、ダスターなどの簡単な道具を使って、他の物体を動かす方法を考え出しました。この作業は、ロボットがいつの日か高度な操作を実行し、抽象的な問題を自分で解決する方法を学ぶ可能性があることを示唆しています。ロボットがこれまでに見たことのない状況でツールをどうするかを理解できることを意味するので、それはエキサイティングです、とフィンは言います。ロボットが1つのツールの使い方を学ぶのではなく、そのような一般性を研究したいと思っています。

研究者は以前、ロボットが明示的な指示なしにオブジェクトを動かすことを学ぶ方法を示しました。ロボットは、観察と実験を行うことで、原因と結果の単純なモデルを作成します（このようにオブジェクトを押すと、そこに到達します）。新しいロボットも同様の方法で学習しますが、物理的な世界のより複雑なモデルを構築します（このアイテムを移動すると、他のアイテムを移動できます）。

ロボットシステムはいくつかの方法で学習します。原因と結果の基本的な理解を得るために、オブジェクト自体を実験し、オブジェクトを少しずつ動かして結果を確認します。また、以前の多くのロボット学習からのデータも提供されます。全体を通して、リカレントニューラルネットワークは、ロボットが特定のアクションを実行した場合にシーンで何が起こるかを予測することを学習します。

ツールの使用を習得するために、ロボットは人間の行動も観察します。次に、2種類の学習から得た教訓を組み合わせることで、ロボットは新しい状況でオブジェクトを使用する方法を決定できます。

アニー謝 プロジェクトに関わったカリフォルニア大学バークレー校の学部生は、関連するブログ投稿でこの作業について書いています。デモンストレーションデータと監視されていない経験を組み合わせることで、ロボットは新しいオブジェクトをツールとして使用できます。 即興 従来のツールがない場合のツール。

ロボット学習の第一人者であるLevineは、ロボットの即興能力に驚いたと言います。たとえば、あるケースでは、ロボットは、その形状とサイズのために、水筒を使用してオブジェクトを表面全体に掃引できると判断しました。

実際にはツールではないものを見せると、少し意外な使い方が思い浮かぶかもしれません、とLevine氏は言います。

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