Es ist wahrscheinlich, dass Roboter sehr bald in Häusern mit Menschen leben werden, um älteren Menschen zu helfen, unabhängig zu leben. Aber um dies zu tun, müssen sie lernen, wie man all die kleinen Arbeiten erledigt, die Menschen ohne zu zögern erledigen können. Viele moderne Systeme der künstlichen Intelligenz sind darauf trainiert, bestimmte Aufgaben auszuführen, indem Tausende signierter Bilder einer bestimmten Aktion analysiert werden. Während diese Methoden helfen, immer komplexere Probleme zu lösen, behandeln sie immer noch nur sehr spezifische Probleme und erfordern viel Zeit und Rechenleistung, um zu lernen.
Wenn sich ein Roboter um ältere Menschen kümmert, sind die Probleme einer solchen Arbeit im Vergleich zu typischen Situationen im Lernprozess sehr unterschiedlich. Tagsüber müssen Roboter viele Dinge tun, von der Zubereitung von Tee bis zum Wechseln der Bettwäsche beim Sprechen. Dies sind herausfordernde Aufgaben, die in Kombination schwieriger werden. Keine zwei Häuser sind gleich, was bedeutet, dass Roboter schnell lernen und sich an ihre Umgebung anpassen müssen. Und wie so oft, wenn Sie mit jemand anderem zusammenleben, tendieren die Dinge dazu, zu migrieren. Der Roboter muss lernen, sie selbst zu finden.
Ein Ansatz besteht darin, einen Roboter für lebenslanges Lernen zu entwickeln, der erfahrungsbasiertes Wissen speichern und Möglichkeiten entwickeln kann, es anzupassen und auf neue Aufgaben anzuwenden. Sobald Sie gelernt haben, wie man eine Tasse Tee macht, können diese Fähigkeiten auch auf Kaffee angewendet werden.
Das menschliche Gehirn lernt während seines gesamten Lebens, passt sich ständig an komplexe und sich ändernde Bedingungen an und löst täglich eine Vielzahl von Problemen. Das Simulieren, wie Menschen lernen, könnte helfen, Roboter zu entwerfen, mit denen wir auf natürliche Weise interagieren können, als wären wir mit einer anderen Person zusammen.
Simulation der kindlichen Entwicklung zum Trainieren des Roboters
Die erste Frage, die Sie stellen müssen, wenn Sie anfangen, Menschen zu modellieren, ist, wo Sie anfangen sollen. Alan Turing, ein renommierter Mathematiker und Pionier der künstlichen Intelligenz, sagte einmal:
Er verglich das Gehirn eines Kindes mit einem leeren Notizbuch, das während der Ausbildung ausgefüllt werden kann, und entwickelte ein intelligentes "System" für Erwachsene. Aber wie alt sollte das Kind für das Modellieren sein? Welche Kenntnisse und Fähigkeiten benötigen Sie, um zuerst aufzubauen?
Neugeborene sind sehr eingeschränkt in dem, was sie tun können und wie sie die Welt um sich herum wahrnehmen. Die Muskelkraft im Nacken des Kindes reicht nicht aus, um den Kopf zu stützen, und es hat nicht gelernt, seine Arme und Beine zu kontrollieren.
Ab null Monat - ein solcher Schritt kann den Roboter stark einschränken. Aber die körperlichen Einschränkungen des Kindes helfen ihm tatsächlich, sich auf die Lösung einer kleinen Unterklasse von Problemen zu konzentrieren. Beispielsweise lernt er, seine Augen auf das zu beziehen, was er hört und sieht. Diese Schritte in der Anfangsphase des Aufbaus eines Kindermodells bauen seinen Körper auf, noch bevor er beginnt, die Komplexität der Welt um ihn herum zu verstehen.
Die Ingenieure wendeten ähnliche Einschränkungen auf den Roboter an und blockierten zunächst die Bewegung verschiedener Gelenke, um einen Mangel an Muskelkontrolle nachzuahmen. Sie haben auch die Bilder von der Kamera des Roboters so angepasst, dass sie die Welt mit den Augen eines Neugeborenen "sah" - mit Unschärfe und schwacher Peripherie. Anstatt dem Roboter zu sagen, wie er sich bewegen soll, durfte er es selbst herausfinden. Das Plus dabei war, dass sich der Roboter bei Änderungen der Kalibrierung oder bei Beschädigung der Gliedmaßen an diese Änderungen anpassen und weiterarbeiten kann.
Lernen durch Spielen
Untersuchungen haben gezeigt, dass durch die Anwendung von Einschränkungen im Lernprozess nicht nur die Geschwindigkeit steigt, mit der neue Kenntnisse und Fähigkeiten erworben werden, sondern auch die Genauigkeit des Gelernten.
Indem der Roboter die Kontrolle über die Freigabe von Einschränkungen erhält - ihm die Kontrolle über seine Gelenke gibt und seine Sicht verbessert - kann der Roboter seine Lernrate selbst steuern. Wissenschaftler haben das "Baby" und die ersten 10 Monate seines Wachstums modelliert. Als der Roboter lernte, Bewegung und die empfangenen sensorischen Informationen zu korrelieren, erlangte er das stereotype Verhalten von Säuglingen, z. B. wenn Kinder lange Zeit damit verbringen, während der Bewegung auf ihre Hände zu starren.
Wenn ein Roboter lernt, seinen eigenen Körper zu koordinieren, besteht der nächste wichtige Meilenstein darin, dass er beginnt, die Welt um ihn herum zu verstehen. Spielen ist ein wichtiger Teil des Lernens eines Kindes. Sie hilft ihm, die Umgebung zu erkunden, verschiedene Möglichkeiten zu testen und die Ergebnisse zu studieren.
Zunächst kann es so einfach sein, wie mit einem Löffel auf einen Tisch zu klopfen oder einen Gegenstand in den Mund zu nehmen. Aber dann entwickelt es sich zu Bausteinen von Blöcken oder zum Platzieren von Objekten in geeigneten Löchern. All diese Aktivitäten schaffen Erfahrungen, die eine Grundlage für Fähigkeiten wie das Finden des richtigen Schlüssels zum Öffnen des Schlosses und Feinmotorik zum Einführen des Schlüssels in das Schlüsselloch und anschließendes Drehen des Schlüssels bilden.
In Zukunft wird der Einsatz dieser Techniken Robotern die Möglichkeit geben, zu lernen und sich an die herausfordernden Umgebungen und Aufgaben anzupassen, die Menschen im Alltag für selbstverständlich halten. Eines Tages können Roboter älteren Menschen helfen, aber auch Kinder im Kindergarten können sie unterrichten.
Ilya Khel
