Robotlar bilinçlidir, yapay zekayı aşan kendi kendine öğrenen robotlar ortaya çıkıyor
Son birkaç on yılda, özbilinçli robotlar her zaman bilim kurgunun en sevilen konularından biri olmuştur.Şimdi, geçmişte sadece bilim kurguda var olan bu şey bize daha da yaklaşıyor.
Columbia Üniversitesi'nin mühendislik bölümünden araştırmacılar, kendisini "sıfırdan" tanıyan bir robot yarattı. Bu robotun fizik, geometri veya hareket dinamiği hakkında önceden bilgisi yok, hatta neye benzediğini bile biliyor. Ancak, 35 saatlik "ilk öğrenmeden" sonra, robot bir dizi kendi kendine simülasyon yarattı. Ardından, farklı durumları dikkate almak ve bunlara uyum sağlamak, yeni görevleri yerine getirmek ve hatta vücut hasarını tespit etmek ve onarmak ve görevleri işlemeye devam etmek için kendi kendine simülatörü kullanın.
Hem insanlar hem de hayvanlar düşünerek kendi kendini düzenleyebilse de, çoğu robot hala insanlar tarafından sağlanan simülatörleri ve modelleri kullanmayı veya zahmetli ve zaman alan deneylerle hataları düzeltmeyi öğreniyor. Robotlar, kendilerini insanlar gibi simüle etmeyi henüz öğrenmediler.
Columbia Üniversitesi'nde makine mühendisliği profesörü ve Yaratıcı Makine Laboratuvarı'nın yöneticisi olan Hod Lipson ve doktora öğrencileri, dört derecelik bir serbestlik derecesine sahip eklemli robotik kolun düşünmesine izin verdi. Spesifik süreç şu şekildedir:
Ancak oluşturulan ilk model çok yanlış, robot ne olduğunu veya eklemlerinin nasıl bağlandığını bilmiyor. Ancak 35 saatten kısa bir eğitimden sonra, öz model robotun gerçek durumuyla oldukça tutarlı oldu.
Açık döngü sisteminde bile, robot, herhangi bir dış geri bildirim olmaksızın görevleri yerine getirmek için tamamen dahili öz modeline dayanmaktadır, robotun toplama görevini tamamlama başarı oranı% 44'tür.
Çok basit görünüyor, ancak robot kolu montaj hattındaki robot kolundan farklı. İkincisi, sabit bir program iken, birincisi tamamen bağımsız öğrenmedir.
Bu robotun gücü, kendi hasarını tespit edebilmesidir.
Hod Lipson, şu ana kadar robotların operasyonları başarmak için insanlar aracılığıyla açık bir şekilde talimatları simüle etmesi gerektiğini söyledi. "Bununla birlikte, robotların bağımsız ve beklenmedik durumlara hızlı bir şekilde adapte olmalarını istiyorsak, o zaman kendilerini simüle etmeyi öğrenmeleri gerekir."
Kendi kendine modelleme yeni bir teknoloji değildir Birçok robot sistemi, modeli olmayan bir görevi öğrenmek için uçtan uca eğitim kullanır. Ancak, bu şekilde öğrenilen görevler genellikle ölçeklenemez, yani robot yalnızca eğitilmiş olan görevi tamamlayabilir.
Bu nedenle modelden bağımsız genişlemenin, yani evrensel uçtan uca nasıl sağlanacağı, çözülmesi gereken bir sorun haline geldi.
Robotun kendisinin (tasarım gereği) birden fazla görevi yerine getirmek için kullanılabileceğini düşünen araştırmacılar, neden ondan bir "kendi kendine model" soyutlamayacağını ve bunu robot için bir temel olarak kullanmayacağını düşündü. Çeşitli yeni görevleri öğrenin ve bu süreçte orijinal öz modelinizi sürekli olarak ayarlayın. Bu şekilde, kendi kendini denetleyen sürekli öğrenme sağlanamaz mı?
Böylece, robotun (veya daha doğrusu robotik kolun) kendi başına rastgele çalışmasına izin veriyorlar, tıpkı elleri ve ayaklarıyla uğraşan bir bebek gibi. Ortaya çıkan veri seti, orijinal bir "öz model" oluşturmak için özel olarak tasarlanmış bir sinir ağını eğitmek için kullanılıyor .
Daha sonra robot, "Seç ve yerleştir" ve "El yazısı" gibi farklı görevleri tamamlamak için kendi modelini kullanır (yukarıdaki şekilde 3. adım). Robotik kolun yörüngesine ve startın ciddiyetine bakılmaksızın, bunlar tamamen farklı iki görevdir.
Yazar, kapalı döngü kontrolünün, konum sensöründen alınan geri bildirim yoluyla robotun yörüngenin her adımı boyunca gerçek konumu yeniden kalibre etmesine izin verdiğini açıkladı. Buna karşılık, açık döngü kontrolü, herhangi bir harici geri bildirim olmaksızın tamamen dahili bir öz modele dayanır.
Yukarıdaki şekilden de görülebileceği gibi, robot "tut ve yerleştir" den "yaz" a geçerken tutarsızlıklar buldu. Yepyeni bir görevi simüle etmek için form aniden değişti (yukarıdaki şekilde 4. adım) ve orijinali yeni verilerle güncelledi Kendi kendine model (adım 5). Kendi modelini güncelledikten sonra, robot hızla durumunu değiştirdi ve "yazma" görevine devam etmeye başladı.
Yazarlar özellikle, önerdikleri yeni yöntemin, robotun ek fiziksel deneylere ihtiyaç duymadan iki farklı görevi otomatik olarak tamamlamasına izin verebileceğini vurguluyor. Bir anlamda "modelsiz ölçeklenebilirlikte ilk adımı" gerçekleştirmiştir.
Lipson, robotların sözde "dar yapay zeka" nın sınırlarını aşmasına ve daha genel yeteneklere sahip olmasına izin vermenin anahtarının benliğin hayal gücü olduğuna dikkat çekti.
"Robotlar yavaş yavaş kendilerini tanıyacak ve bu da yenidoğanların beşikte yaptıklarına benzer olabilir. Bu avantajın insanın öz farkındalığının evrimsel kaynağı olabileceğini tahmin ediyoruz. Robotlarımız da benzer yeteneklere sahip olsa da İnsanlara kıyasla hâlâ zor, ancak bu yeteneğin öz farkındalığa sahip makinelerin doğmasına zemin hazırladığına inanıyoruz. "
Lipson, robotların ve yapay zekanın bu kadim bilinç gizemini anlamamız için bize yeni bir pencere sağlayabileceğine inanıyor.
"Binlerce yıldır, filozoflar, psikologlar ve bilişsel bilimciler doğal bilinç meselesi hakkında düşünüyorlar, ancak çok az ilerleme kaydedildi. Bu konudaki algımızı örtmek için hala 'gerçeklik tuvali' gibi öznel sözcükler kullanıyoruz. Gerçek şu ki, sorun yeterince anlaşılmamış, ancak robotik teknolojinin gelişimi şimdi bizi bu belirsiz kavramları belirli algoritmalara ve mekanizmalara dönüştürmeye zorluyor. "
Ancak Profesör Lipson ve Dr. Kwiatkowski ortaya çıkabilecek etik sorunları da kabul ediyor. Uyardılar: "Öz farkındalık daha dayanıklı ve uyarlanabilir bir sisteme yol açacak, ancak bu aynı zamanda kontrolü kaybetme olasılığının artması anlamına da geliyor. Bu gerçekten güçlü bir teknolojidir, ancak dikkatli davranmalıyız."
