Hluboké učení se nemusí nutně omezovat pouze na vývoj nových softwarových algoritmů pro umělou inteligenci. Vědci z pařížské výzkumné laboratoře U2IS se nyní snaží využít mechanický potenciál této technologie, a vštípit tak robotům schopnost imitovat pohyb živého člověka.
Pole působnosti strojového učení se s příchodem umělé inteligence neustále rozšiřuje. Zatímco velká část vědců z celého světa zkoumající tuto sféru technologií věnuje své úsilí právě na zdokonalení velkých jazykových modelů a virtuálních asistentů, přichází experti z francouzské postgraduální inženýrské školy ENSTA s konceptem, který možná nemusí působit inovativně, s přihlédnutím k současnému stavu techniky však může přinést nečekaně plodné ovoce.
Oblast ryzí robotiky byla v poslední době upozaděna pokrokem umělé inteligence. Přesto se i zde dočkáváme průlomových objevů. Zdroj: Unsplash
Současné stroje jsou vázány celou řadou omezení
Trojice vědců pracujících v laboratoři Computer Science and Systems Engineering Laboratory (U2IS) představila toto své ovoce v rámci odborné publikace zveřejněné na portále arxiv.org. V čem je jejich výzkum oproti celé řadě dosavadních poznatků z robotiky tak odlišný? Autoři se ve své práci snaží zohlednit celou řadu problémů, které při vývoji strojů imitujících člověka v průběhu posledních několika let vyvstaly. Tím jedním je například korespondenční problém, který souvisí s tím, že robot nedokáže reprodukovat stejný pohyb těla různě stavěných osob, jelikož nezvládá zpracovat jednotlivé proporční koeficienty. Na prezentacích a veletrzích tak stroj působí jako kopie daného člověka, pokud se ale před něj postaví nový subjekt, nastávají problémy s přepočítáním rychlosti, sílou či celkovou dynamikou imitovaného pohybu.
Princip nově vyvinutého modelu využívá třístupňový proces, během kterého je pohyb člověka postupně převeden na stejný pohyb stroje. Foto: Se souhlasem arxiv.org
Překlad z člověčiny do robotštiny
Je pak poměrně logické, že se výše uvedený vědecký tým rozhodl vzít si na pomoc právě koncept hlubokého učení, kterým by robotům dokázal rozšířit jejich pole vnímání. Představená technologie rozděluje celý proces do třech částí. V té první je pohyb těla lidského subjektu převeden do digitalizovaného jazyka. Ten následně stroj převede podle svých vlastních možností na pohyb, který dokáže realizovat sám. Třetím krokem je pak samotná realizace pohybu robotem. Vyvinutá neuronová síť tak připomíná kodér a dekodér, který převádí signál z jedné domény do druhé. Velkou výhodou celého systému by pak měla být skutečnost, že roboti budou moci tímto způsobem fungovat bez nutnosti odborného dohledu. Technologie by tak mohla být mnohem lépe přenositelná například do běžných domácností, kde by se stroje mohly naučit rutinním úkolům, a usnadnit nám tak každodenní život.
Dokáží roboti imitovat pohyby člověka? V této oblasti stále platí jistá omezení, nový výzkum chce ale hranice zbořit. Zdroj: Unsplash
Velký úspěch se (zatím) nekoná
Ačkoliv pak první experimenty nepřinesly očekávané výsledky, získali vědci cenné poznatky ohledně dalšího vývoje modelu. Hluboké učení je totiž do značné míry stále limitováno schopností přenosu velkého množství dat, a robot tak zkrátka nedokáže sám od sebe zrcadlit pohyb předlohy v reálném čase. Autoři nového systému však hodlají na vývoji pokračovat, a model by se tak měl brzy stát rychlejším a přesnějším. Pokud se jim to podaří, mohla by se tato technologie rozšířit nejen do samotných domácností, ale také například do oblasti průmyslu či dokonce zdravotnictví. Výzkum by mohl překlenout propast dělící lidstvo a stroje, a prolnout tak sféry působnosti člověka a robota do takové míry, kterou jsme si dosud dokázali pouze představit.
