Так чи інакше, Google або Alphabet знали, що їм потрібно рухатися вперед у галузі робототехніки. Але якимось чином вони також знали, що це очевидно неможливо з роботами Boston Dynamics. Особисто я боюся і вражений тим, на що здатні машини Boston Dynamics зараз. Однак алфавіт думав в іншому напрямку, і тому вони знову продали повний комплект роботів.
Але, звичайно, вони продовжували розробляти та досліджувати, і тепер показують свої картки, коли справа доходить до цього: Everday Robots - це назва нового проекту, і справедливо сказати, що назва говорить про все. У перекладі це означає "повсякденні роботи", а отже, ці машини повинні бути гнучкими у використанні.
Під дахом відділу зйомки Moon X - колись Google X - працює над проектом і відходить від думки, що робот повинен бути побудований як людина. Тож, хоча роботи Boston Dynamics були принаймні частково побудовані як люди, Everyday Robots зосереджуються на функціональності.
Наприклад, один із представлених роботів має колеса та одну рухому руку з камерою. В ідеалі цей робот не тільки виконував би визначені завдання, але й вивчав би їх самостійно, не застрягаючи у високопрограмованому корсеті. Дотримується зовсім іншого підходу, при якому більше не визначається поетапно, що робот піднімає певний об’єкт у точці А і опускає його назад у точку Б, наприклад.
Наприклад, якщо ми скажемо людині отримати купу ключів, цей процес не здається нам особливо складним. Але робот повинен спочатку знати, як виглядає ця група клавіш і де він може їх знайти. Навіть до цього ви повинні спочатку зрозуміти команду та розробити відповідне рішення, а також орієнтуватися в квартирі. Отже, що для нас є дитячою грою, для робота це означає взаємодію багатьох дуже різних процесів.
Саме в цьому напрямку мислять роботи Alphabet, щоб така інтелектуальна машина могла самостійно вивчити та виконати якомога більшу кількість цих процесів, не вимагаючи явного програмування свого супутника металу на одну функцію за раз. У Google/Alphabet вони визнають, що вони ще на початку розробки. Однак ранні успіхи можна чітко побачити.
Таким чином, ніч за ніччю десятки тисяч віртуальних роботів були зроблені для виконання того, що насправді є простим завданням: вони мали сортувати сміття. Спочатку вони зробили це з 20-відсотковим коефіцієнтом помилок. Рівень людських помилок настільки ж високий. Але роботи значно покращились завдяки навчанню, і тепер рівень похибки становить лише п’ять відсотків.
Таким чином, роботи: а) пропонують кращий результат; б) також демонструють, що машини можуть оптимізувати себе завдяки великому навчанню без участі людини.
Тепер, у лабораторіях Google, вони хочуть зробити наступний крок і з’ясувати, чи може такий робот самостійно використовувати вивчене в одному завданні для іншого завдання. Можливо, це (поки) не здійснимо, але принаймні проект “Щоденний робот” хоче спробувати більше.
Як я вже говорив раніше, це не призводить до кінцевого споживчого продукту, але принаймні Google вважає, що вони знайшли правильний напрямок і будуть продовжувати розвиватися в цьому напрямку. Якщо ви запитаєте мене, це звучить дуже цікаво, хоча інтерес з мого боку поєднується з неабиякою кількістю скептицизму - як завжди, коли мова йде про штучний інтелект та роботів, що самонавчаються. Зрештою, роботи повинні бути для всіх. Роботи, які можуть допомогти нам у всіляких домашніх роботах. Роботи, які можуть обробляти кілька процесів і повинні бути перепрограмовані на інший. Роботи, які також повинні бути доступними для приватних осіб. Давайте почекаємо і подивимось, чи справді каліфорнійці подбають про це.