Vytváranie inteligencie od zácie: Nový prístup z Duke University

V poslednom čase sa robotika a umelá inteligencia rýchlo vyvíjajú. Výskumníci z Duke University predstavujú fascinujúci nový prístup k budovaniu inteligentných systémov, ktorý sa inšpiruje tým, ako sa učíme my ľudia – od jednoduchých zmyslov až po komplexné sociálne interakcie. V seminári "What Brains Forgot, Bodies Remember: Building Intelligence from the Ground Up" profesor Boyuan Chen načrtol ich víziu „embodied intelligence“, ktorá kladie dôraz na vývojové cykly a interakciu s prostredím. Tento článok sa zameriava na kľúčové poznatky z tohto seminára a preskúma, ako tento prístup môže formovať budúcnosť robotiky.

Kľúčové Poznámky

• Embodied Intelligence: Hlavný koncept spočíva v budovaní inteligencie prostredníctvom interakcie s fyzickým svetom, podobne ako sa učíme my ľudia od útleho veku.
• Vývojový Cyklus: Inteligentné systémy by mali prechádzať vývojovým cyklom – sensing (vnímanie), adaptácia a prepojenie (connect).
• Sonic Sense: Robotické ruky vybavené kontaktovými mikrofónmi dokážu „počúvať“ vibrácie na identifikáciu materiálov, počtu objektov a dokonca vytvárať 3D modely.
• Detekcia Fungi: Nový systém využíva lacné senzory na detekciu húb v budovách, čo predstavuje rýchlejšiu alternatívu k tradičným metódam.
• Text-to-Robot Generation: Možnosť generovať 3D robotické návrhy priamo z textových popisov otvára nové možnosti pre automatizáciu a prispôsobenie.

Vnímanie Prostredia: Viac Ako Len Zrak

Tradičný prístup k robotike sa často spolieha na vizuálne vnímanie, ale výskumníci z Duke University argumentujú, že robustné systémy musia využívať aj iné zmysly. „Sonic Sense“ je toho skvelým príkladom – robotické ruky dokážu analyzovať vibrácie pri kontakte s objektmi a identifikovať ich materiálové zloženie, tvar a dokonca aj počet obsiahnutých častíc (napríklad kociek). Tento prístup eliminuje potrebu vizuálneho rozpoznávania a umožňuje robotom pracovať v prostrediach so slabým osvetlením alebo prekážkami.

Ďalším zaujímavým smerom je detekcia húb pomocou lacných VC senzorov. Táto technológia, implementovaná v „Campus House Project“, ponúka rýchlejšiu a efektívnejšiu alternatívu k tradičným metódam ako mikroskopia alebo DNA sekvenovanie. Detekcia húb je dôležitá pre udržanie zdravého prostredia v budovách, pretože môže prispievať k problémom s alergiou a respiračnými ochoreniami.

Adaptácia: Učenie sa Prostredníctvom Pohybu a Seba-Modelovania

Kľúčovou súčasťou „embodied intelligence“ je schopnosť adaptácie. Výskumníci z Duke University skúmajú, ako naučiť robotov modelovať seba samých prostredníctvom „motor babbling“ – náhodného pohybu končatín a zaznamenávania údajov o kontakte. Týmto spôsobom si robot vytvára vnútorný model svojho tela, podobne ako my ľudia v detstve. Tento seba-model umožňuje robotom plánovať pohyb, generovať animácie a prispôsobovať sa zmenám v prostredí.

Prepojenie: Spolupráca medzi Robotmi a Ľudmi

„Connect“ predstavuje posledný krok vo vývojovom cykle embodied intelligence – schopnosť prepojiť sa s inými robotmi a ľuďmi. Výskumníci vyvíjajú platformu „Crew“, ktorá umožňuje tímom ľudí a AI agentov spolupracovať na komplexných úlohách, ako je hasenie požiarov. Využitie rozsiahlych jazykových modelov (LLM) pre koordináciu mnohých agentov predstavuje sľubný smer pre budúcnosť inteligentných systémov.

Text-to-Robot Generation: Budúcnosť Robotického Návrhu?

Jednou z najzaujímavejších inovácií, ktoré Chenova skupina prezentovala, je „text-to-robot generation“. Tento systém umožňuje používateľom vytvárať 3D robotické návrhy jednoduchým zadávaním textových popisov. Napríklad, zadanie „žaba, ktorá rýchlo beží“ by mohlo vygenerovať návrh robota s optimalizovanou konštrukciou pre beh. Tento prístup využíva generatívne modely a co-evolúciu – iteratívny proces, v ktorom sa telo robota a jeho riadiaci systém neustále zlepšujú na základe skúseností z reálneho sveta.

Zmysel pre Seba: Inšpirácia z Prírody

Výskumníci tiež skúmajú koncept „embodied self“ – ako fyzické telo ovplyvňuje návrh a výkon robota. Inšpirovaní prírodou, experimentujú s robotmi s extrémnou symetriou (napríklad Argus spot s 20 nohami), aby pochopili výhody pre stabilitu, redundanciu a vnímanie.

Záver: Nový Horizont Robotiky

Prístup „embodied intelligence“ z Duke University predstavuje radikálnu zmenu paradigmy v robotike. Namiesto tradičného "sense-plan-act" cyklu sa výskumníci snažia budovať systémy, ktoré sa učia a adaptujú podobne ako my ľudia – prostredníctvom interakcie s fyzickým svetom, seba-modelovania a spolupráce. Tento prístup otvára nové možnosti pre vytváranie inteligentných systémov, ktoré sú robustnejšie, flexibilnejšie a schopné riešiť komplexné problémy v reálnom svete.

Referencie:

• General Robotics Lab at Duke University
• Stanford Robotics and Autonomous Systems Seminar Playlist
• Stanford Online - Explore Courses and Programs

Približne 233 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.17 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.