Věda | Umělá inteligence | Roboti

Nový algoritmus dokáže z ničeho naučit robota chodit přes překážky i hrát různé sporty

  • Vědci vytvořili nový algoritmus, který dokáže robota naučit pohybu v neznámém a náročném prostředí
  • Robot se díky univerzálnímu algoritmu dokáže naučit i různé sporty, třeba i fotbal
  • Použití těchto systémů lze očekávat jak ve hrách, tak i u reálných robotů

Vědci z univerzity Britské Kolumbie představili nový algoritmus, který umožňuje struktuře robota či jiného charakteru v simulovaném nebo reálném prostředí, naučit se pohybovat a plnit „cíle“. Může jít tak o průchod prostředím, které má překážky všeho druhu nebo třeba sporty, jako je například fotbal a kopnutí míče do branky.

V minulosti už se objevilo několik systémů umělé inteligence, která díky hlubokým neuronovým sítím dokázaly celkem zdatně zvládat pohyb v náročném simulovaném terénu. Nový vytvořený systém jde ale s univerzálností ještě dále a rozšiřuje možnosti učení i na oblasti, které dříve byly řešené samostatnými algoritmy.

DeepLoco: dvouúrovňové zkoušení a učení

Tým pod vedením profesora Michiela van Panneho na konferenci SIGGRAPH 2017 představil několik let vyvíjený systém DeepLoco, který dokáže řešit pohyb a úkoly v komplexním prostředí. Místo toho, aby chování bylo předem naprogramované, algoritmus s využitím umělé inteligence dokáže daný úkol vyřešit sám pouhým zkoušením a zpětnou vazbou. Díky tomuto učení tak například dokáže udržet stabilitu, posléze i na nerovném a pohybujícím se povrchu a náročnost může dále stoupat – překážky různé velikost, létající narážející předměty a podobně.

DeepLoco navíc řeší to, aby pohyb daného charakteru – může jít o simulaci lidské postavy, robota, zvířete a podobně, byl v prostoru přirozený. To je důležité pro cílový segment, kterým jsou například filmy nebo počítačové hry. Právě u nich je většinou vše velmi pevně naprogramováno a pokud různé postavy a objekty interagují s okolím, vypadá to obvykle dost podivně. Jistě to zná každý hráč – postavy zkrátka „plavou“ nad nebo v nejhorších případech i pod virtuálním povrchem a nemají tak žádný „fyzikální“ styk s daným prostředím.

Vědci u DeepLoco použili dvě úrovně řízení, které se starají o učení a ovládání. Nižší ovládací jednotka se stará o samotné ovládání končetin a vyvažování (motorika), vyšší jednotka pak obstarává zpracování cíle v podobě směru nebo analýzu prostředí (například dle prezentovaných výškových bodů na mapě). Obě části využívají k učení hluboké neuronové sítě.

Komplexnější inteligentní systémy

Jak je vidět na tomto systému, s rozvojem jejich schopností přichází architektura podobná našemu mozku, která rovněž využívá několik úrovní abstrakce a každá má své „cíle“. Zjednodušeně řešeno – pokud sáhnete na rozpálený předmět, zareagujete velmi rychle na jednoduchou situaci (nízká úroveň), ale to, že chcete zhubnout do plavek, už je opravdu velmi abstraktní úkol, který vyžaduje splnění spousty úkolů s velkým časovým plánováním.

Vědci chtějí do budoucna ještě více prozkoumat právě využívání tohoto víceúrovňového systému abstrakce, kdy by roboti dokázali řešit ještě komplexnější výzvy a vytvořená umělá inteligence by dokázala v rámci systémů nižší úrovně nalézt efektivnější řešení pro splnění cíle vyšší úrovně.

Typickým příkladem může být plánované použití dvou charakterů, které budou mezi sebou interagovat. Jeden samotný charakter například nedokáže přelézt virtuální zeď, ale pokud by mu druhý pomohl, bylo by to možné. Takové systémy nejsou žádnou vědeckofantastickou představou, ale jen otázkou času. S příchodem těchto komplexních systémů ale jde ruku v ruce i příchod komplexnějších superinteligencí, které nelze nikdy zcela kontrolovat.

Diskuze (4) Další článek: Na mobilní operátory padá podezření z nekalých praktik. Proč se jejich nabídky tak podobají?

Témata článku: Věda, Sport, Umělá inteligence, Výzkum, Roboti, Pohyb, Strojové učení, Neuronová síť, Simulace, Jednoduchá situace, Vytvořený systém, Časový plán, Algoritmus, Míč, Nový algoritmus, Nejhorší případ, Nerovný povrch, Vědec, Efektivní řešení, UBC, Překážka, Vysoká úroveň, Neznámé prostředí, Nový, Nízká úroveň


Určitě si přečtěte

Ověřte si, jak je na tom váš disk nebo SSD: 8 tipů na aplikace, které vám to řeknou

Ověřte si, jak je na tom váš disk nebo SSD: 8 tipů na aplikace, které vám to řeknou

** Na pevných discích bývá uloženo to nejcennější – naše data ** Sledujte jejich „zdravotní stav“ pomocí jednoho z nástrojů ** Případné problémy díky nim odhalíte dříve než nastanou

Karel Kilián | 22

Galerie: Srovnali jsme estetický Linux a Windows 10. Který z desktopů je hezčí?

Galerie: Srovnali jsme estetický Linux a Windows 10. Který z desktopů je hezčí?

** Linuxový Elementary OS se inspiruje v Apple macOS ** Microsoft Windows 10 jde vlastní cestou ** Který z desktopů je hezčí? Prohlédněte si galerii

Jakub Čížek | 113

K čemu je dobré programování a jak si postavit vlastní chytrou domácnost

K čemu je dobré programování a jak si postavit vlastní chytrou domácnost

** Proč umět alespoň trošku programovat, i když vás IT nebude živit? ** Potřebujete k programování čipů diplom z MIT? ** Jak může vypadat chytrá domácnost, kterou si postavíte sami?

Jakub Čížek | 27

Tipy pro Google: Umí mnohem víc než jen vyhledávat, zkuste některé fígle

Tipy pro Google: Umí mnohem víc než jen vyhledávat, zkuste některé fígle

** Google není jen vyhledávací pole se dvěma tlačítky ** Můžete ho ovládnout pomocí parametrů a příkazů ** Kromě výsledků vyhledávání nabízí také další funkce

Karel Kilián | 15