Odhalenie jemných princípov bezpečnosti otvoreného sveta robotov: Nové smery a výzvy

V súčasnosti sa každý deň približujeme k svetu, kde roboty vykonávajú úlohy s takou precíznosťou a efektívnosťou, ako sme si len nedávno mohli len ťažko predstaviť. Už niekoľko rokov sa vedci a odborníci snažia riešiť otázky bezpečnosti robotov v dynamickom "otvorenom svete", kde sú riziká nepredvídateľné a kontextovo závislé. Andrea Bajcsy z Carnegie Mellon University nedávno predstavila svoje fascinujúce príspevky k tejto oblasti na Stanforde. V jej seminári sa sústredila na prelínanie moderných modelov strojového učenia s klasickými bezpečnostnými prístupmi za cieľom generalizácie bezpečného rozhodovania robotov.

Kľúčové poznatky

• Téma bezpečnosti robotov: Bezpečnosť robotov je mnohozložkový problém, ktorý presahuje jednoduchú kolíznu prevenciu a zahŕňa kolekciu komplexných a kontextovo závislých rozhodnutí.
• Integrácia generatívnych AI modelov: Bajcsy zdôrazňuje dôležitosť integrácie latnentných modelov sveta a veľkých modelov vízia-jazyk s klasickými bezpečnostnými formuláciami pre lepšie rozhodovanie v otvorenom svete.
• Dynamický bezpečnostný filter: Mechanizmus nazývaný bezpečnostný filter môže monitorovať akcie robotov tak, aby zabránil budúcemu zlyhaniu.
• Použitie VLM pre kontextovú bezpečnosť: Výskum skúma, ako použiť veľké jazykové modely (VLM) na identifikovanie bezpečnostných ohrození a úpravu správania robotov podľa kontextu.

Chápanie robotickej bezpečnosti v otovrenóm svete

Výzvy kolíznej prevencie

V jednoduchých prípadoch ako riadenie vozidla môže byť vhodná jedoduchá špecifikácia ako "nekolidovať". Avšak v otvorenom svete tento prístup môže byť nedostatočný vzhľadom na nečakané udalosti. Napríklad, autonómne vozidlo náhle brzdiace bez zjavného dôvodu môže spôsobiť viac nebezpečenstva než samočinné pokračovanie.

Adaptabilné bezpečnostné stratégie

Pre zabezpečenie robotov sa používajú permeabilné kontroly založené na generatívnych modeloch, ktoré umožňujú učiť sa z dát a meniť vnímanie bezpečných a nebezpečných situácií dynamicky bez nutnosti zásahu expertov. Tieto modely sa spoliehajú na pozorovanie vysokej dimenzie a na schopnosť porozumieť skrytým reprezentáciám sveta.

Latentné priestory a spätné dosahy

Latentné modely sveta sa ukázali ako efektívne pri predikcii nespoľahlivých situácií na základe klasifikácie chránenej v latentnom priestore. Andrea Bajcsy experimentálne ukázala, ako tieto modely môžu zabezpečiť, že roboty osobitne navigované politiky nevytvoria nebezpečné alebo suboptimálne následky, napríklad vyspúšťaním Skittles z vreca.

Inovatívne prístupy a evolúcia robotických bezpečnostných opatrení

Generovanie adaptívnych bezpečnostných filtrácií

Bezpečnostné kontrolky založené na latentnom priestore umožňujú definovať také veci ako podmienky zlyhania, ktoré sú klasifikované bez potreby špecifikovať presný fyzický stav alebo dynamiku jeho dosiahnutia. Výskum predstavuje metodológiu na ochranu základných politík pred nebezpečnými udalosťami.

Konceptualizácia prostredníctvom modelov VLM

Používanie veľkých jazykových modelov umožňuje robotickým systémom získavať kontextovo závislé hodnotenia bezpečnostných rizík. Uplatnenie týchto modelov na textové usmernenia umožňuje robotom vyhodnocovať svoje akcie a prispôsobiť ich na základe hodnotení, ako napríklad manipulácia s predmetmi v rôznych scenároch.

Záver

Vývoj robotickej bezpečnosti v otvorenom svete sa stáva čoraz naliehavejšou otázkou. Práca Andreje Bajcsy ilustruje, že kombinácia klasických kontrolných systémov s modernými strojovými modelmi učí roboty nielen bezpečnosti, ale aj schopnosti adaptívneho učenia sa v komplexných prostrediach. Tento prístup má potenciál zásadne zmeniť spôsob, akým sa budú roboty v budúcnosti vyrovnávať s reálnym svetom.

Dôležité odkazy

• Ďalšie informácie o Andreji Bajcsy nájdete na: http://www.cs.cmu.edu/~abajcsy
• Viac informácií o kurze je k dispozícii na: https://stanfordasl.github.io/robotics_seminar/
• Playlist seminára o robotike a autonómnych systémoch Stanford: https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMeercb-kvGLUrOq4HR6BZD

Približne 238 gCO₂ bolo uvľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.19 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.