RoboAgent способен обучаться так же, как это делают трехлетние дети

На сегодняшний день роботов можно научить выполнять самые разные задачи, но сейчас важно развернуть технологии, способные схватывать на лету и адаптироваться к ситуации. И подобные разработки уже существуют. Например, в июне Университет Карнеги-Меллона продемонстрировал VRB – систему, способную применять знания из роликов с YouTube.

А в июле команда Google DeepMind показала RT-2 (Robotic Transformer 2). Этот робот умеет абстрагироваться от мелочей, связанных с выполнением задачи. Например, чтобы RT-2 выбросил мусор, не нужно учить его идентифицировать определенные куски отходов, поднимать их и выбрасывать. Его работа сравнима с той, которую проделывают малыши при раннем развитии.

У трехлетних детей уровни обучения делятся на две категории – активное и пассивное. Последнее предполагает освоение алгоритма выполнения задачи через просмотр видео или изучение наборов данных. Активное предполагает выполнение и приспособление к выполнению задачи до тех пор, пока она не получится правильно.

Объединив оба типа обучения, ученые создали RoboAgent – робота, который может смотреть обучающие ролики и пробовать что-то делать самостоятельно. При этом его «мозг» способен извлекать уроки из одной среды и применять их в другой, подобно вышеупомянутой системе VRB.

Подобная разработка приближает ученых к созданию роботов, умеющих выполнять множество разнообразных задач в меняющихся условиях и при этом постоянно развиваться. При этом у RoboAgent открытый исходный код, он общедоступен и легко сочетается с другим оборудованием для робототехники. Не исключено, что эта разработка станет шагом к развертыванию многоцелевых систем и созданию роботов общего назначения – например, универсальных помощников по дому, которые до этого существовали только в кино. Но впереди еще долгий путь совершенствования и масштабирования технологии.