Как парадигма смещается от программирования к обучающим машинам.
Скоро мы перестанем программировать компьютеры. Будем дрессировать их, как собак.
Так называется недавно вышедшая Wired статья. Они раскрывают здесь то, как, поскольку машины становятся умнее благодаря ИИ и машинному обучению, они будут понимать наш язык и методы общения, а не наоборот.
Несмотря на кажущуюся громкость заявления, недавний прогресс в области искусственного интеллекта и машинного обучения предполагает, что это действительно может быть будущее: компьютеры способны понимать «дружественные к человеку» данные, такие как изображения, голос, язык, и давать значимые результаты. , будучи обученным на огромных объемах данных.
Отличным и понятным примером является недавний эксперимент Google Creative Lab Обучаемая машина: программа браузера, в которой любой может научить свой компьютер распознавать объекты и жесты, не написав ни единой строчки кода, а вместо этого демонстрируя примеры и нажимая кнопка. Я считаю, что этот забавный пример является предварительным просмотром нашего будущего взаимодействия с машинами.
Мы твердо верим в эти достижения как в способ предоставить каждому доступ к робототехнике и искусственному интеллекту.
Что это значит для робототехники? С годами роботы становятся все более доступными, компактными и удобными для пользователя: от гигантских промышленных роботов до небольших роботизированных манипуляторов, которые могут приобрести почти все, кто интересуется робототехникой в целом. Но даже если цены и материалы станут более доступными, часто кривая обучения не будет. Подумайте обо всех креативщиках и мастерах, которые хотели бы использовать роботов в своей работе в качестве помощников, но боятся объема кода, разработки программного обеспечения и математики, стоящих за ними. Что, если бы вместо программирования робота вы могли бы просто научить его, что делать, как если бы вы делали это с человеком? Это фундаментальное изменение парадигмы с программируемых роботов на обучаемых роботов.
Вместе с командой разработчиков я недавно работал над этими темами, объединяя идеи искусственного интеллекта и робототехники для создания роботов, которые могут учиться у людей. Современные архитектуры глубокого обучения позволяют выполнять точную оценку позы на основе необработанных изображений. Мы использовали предварительно обученную модель из этого репозитория GitHub, извлекая позу тела с веб-камеры.
Затем эту информацию можно обработать для оценки углов суставов, чтобы робот мог имитировать движение или просто следовать за движением руки пользователя с помощью своего рабочего органа. Хотя глубины все еще нет, я считаю, что новые модели могут получить достаточно точную оценку глубины из монокулярных изображений, как это было недавно замечено на конференциях, таких как CVPR, для получения полной трехмерной реконструкции движения.
После обучения роботов этим движениям их можно будет выполнять просто жестом или голосовой командой. Вы поднимаете руку, и робот хватает объект. Вы произносите голосовую команду, и робот перемещает этот объект так просто. Вы также можете обучить этим командам, просто показывая их роботу. Это было вдохновлено экспериментом Teachable Machine, который мы повторно реализовали в Tensorflow и Keras.
Это открывает множество возможностей для ремесленников, креативщиков и мастеров, людей думающих и работающих руками. Они могли просто научить робота, что делать, без написания кода, и взаимодействовать с ним с помощью жестов и голосовых команд.
Это также поможет учащимся всех возрастов в школах узнать больше о робототехнике и искусственном интеллекте, имея интуитивно понятный и простой способ взаимодействия с роботом и управления им. Разжигание любопытства - ключ к открытию их разума чудесам науки и техники.
Это будущее программного обеспечения и взаимодействия человека с компьютером. Мы твердо верим в эти достижения как в способ предоставить каждому доступ к робототехнике и искусственному интеллекту. Эти технологии меняют правила игры, и мы стремимся к будущему, в котором роботы смогут сотрудничать и помогать людям и, в более широком смысле, всему человечеству.
