Новый алгоритм позволил роботам инстинктивно понимать, как использовать инструменты

Для людей способность распознавать и использовать инструменты считается практически инстинктивной. Также есть множество примеров, когда использование инструментов кажется «вшитым» в мозг животных: так, некоторые птицы и приматы с помощью палок и камней добывают себе еду. Одной из предложенных причин этой естественной способности использования инструментов может быть восприятие мозгом животного внешнего объекта в качестве продолжения собственного тела. Вдохновленные этой идеей Кенг Пенг Ти и его коллеги из Института инфокоммуникационных исследований A*STAR совместно с Гауришанкаром Ганешем из Совместной лаборатории робототехники CNRS-AIST в Цукубе, Япония, разработали алгоритм, позволяющий роботам распознавать и сразу использовать инструменты, которые они прежде никогда не видели. Исследование представили на Международной конференции робототехники и автоматизации IEEE, также оно доступно на сайте мероприятия.

Предыдущее исследование, проведенное Ганешем, показало, что человеческий мозг распознает конечность не только по ее физическим свойствам, но и по функциональности. Основываясь на этих данных, Ганеш и команда A*STAR предположили, что робот может распознать потенциал инструмента, сравнив его форму с собственной рукой, при выполнении той же работы. Они написали алгоритм, основанный на этой идее, и испытали его, дав роботу задачу передвинуть диск в необходимую точку на столе, при этом не захватывая его. Для этого роботу нужно было притянуть диск к себе, оттолкнуть или сдвинуть в сторону.

«Робот запрограммирован на самостоятельное выполнение задачи, — говорит Ти. — Когда она не может быть выполнена, потому что руки робота недостаточно длинные, он может распознать подходящий инструмент, сравнив его форму с формой своей руки».

Таким образом, алгоритм помог роботам понять, когда задача не может быть выполнена без инструмента, определять неизвестный объект как потенциальный инструмент, а затем использовать его для решения поставленной задачи.

«Далее мы рассмотрим автоматическое изучение функций, представляющих существующие навыки, а не предопределенные шаблоны формы руки», — рассказал Ти.