Итоги года в мире робототехники и искусственного интеллекта
Самое важное. Самое полезное. Самое интересное...
Итоги года в мире робототехники и искусственного интеллекта
В середине декабря мы попросили наших читателей проголосовать за самые значимые научные события 2017 года. По итогам в социальной сети «ВКонтакте» значительная часть голосов досталась достижениям в области технологий, таких как машинное обучение или робототехника. Действительно, в ушедшем году в этих сферах был достигнут впечатляющий прогресс. Редакция N + 1 предлагает вам вспомнить самые значимые новости из мира роботов и искусственного интеллекта.
С каждым годом компьютеры становятся все более мощными, технологии — все более развитыми, а роботы — все более способными. Самые беспокойные люди опасаются, что уже близок тот момент, когда любая разновидность человеческой деятельности, от простой механической до интеллектуальной и творческой работы, будет автоматизирована. Разработчиков, тем не менее, подобные страхи не останавливают.
Прошедший год был богат на разработки в области технологий. Нейросети стали совершеннее и научились лучше решать абстрактные задачи, ранее доступные только человеку, — от победы в настольных играх до создания произведений искусства, — а роботы стали активнее помогать людям.
В первую очередь стоит отметить новые разработки DeepMind — экспериментального подразделения Alphabet, материнской компании Google, с 2010 года занимающегося проектами в области искусственного интеллекта. Их AlphaGo, например, с момента своего создания обыгрывает сильнейших игроков в го: в 2015 году программа у чемпиона Европы Фаня Хуэя, а годом позже — Ли Седоля. В мае этого года Alpha Go в своем последнем профессиональном матче против Кэ Цзе и ушла из спорта.
Уход на пике славы, как оказалось, был не навсегда: через полгода после матча с Кэ Цзе разработчики DeepMind новую версию программы — AlphaGo Zero. Эта версия не только обучалась без каких-либо входных данных о том, как играют игроки-люди (весь ее тренировочный процесс сводился исключительно к игре с самой собой — начиная со случайного перебора ходов), но и смогла одержать абсолютную победу со счетом 100:0 над всеми предыдущими версиями AlphaGo.
Успех разработчиков DeepMind примечателен тем, что, в отличие от многих настольных игр с фиксированными правилами, го — игра довольно абстрактная, а перебор всех вариантов развития событий невозможен: число допустимых в игре комбинаций (цель каждого игрока — заполнить своими фишками бóльшую территорию на игральной доске) числа атомов в наблюдаемой Вселенной.
Совсем недавно AlphaGo себя против других программ в двух других видах настольных игр: классических шахматах и японских шахматах сёги — и там тоже показала первые успехи, сыграв против самых совершенных на сегодняшний день алгоритмов. А вот в других играх (например, в StarCraft) алгоритмы DeepMind пока не так успешны: обучающаяся с подкреплением нейросеть в первой игре легкому боту.
Лаборатория DeepMind продвинулась в решении и более базовых компьютерных задач. Например, нейросеть соотносить объекты по звуку и изображению без учителя, то есть без обучающей выборки тысяч изображений и звуков одного и того же объекта, а трехмерную компьютерную модель — сложные препятствия, используя обучение с подкреплением, то есть получая на каждое действие ответ от среды, в которой она обучается.
Улучшились и алгоритмы обработки изображений. Например, в этом году разработчики pix2pix , которая может, например, превращать набросок человеческого лица в его фотореалистичную (и немного пугающую) копию. Программа основана на работе порождающих, или генеративных, , состоящих из двух соревнующихся систем, одна из которых создает продукт, а другая — сравнивает его с обучающей выборкой. Другая разновидность такой нейросети — креативная состязательная — оригинальные произведения искусства.
Роботы в этом году освоили новые для себя виды деятельности, например сельское хозяйство. В этом году завершился годовой проект, в ходе которого роботы — и это практически самостоятельно. Также, японская компания Yamaha YMR-10 — сельскохозяйственный дрон для распыления химикатов, а американцы технологии компьютерного зрения для мониторинга урожая и смогли достаточно точно (а именно — на 93 процента) рассчитать популяцию растений на хлопковой плантации.
Мир также стал на шаг ближе к спорту будущего: в середине октября в Японии первая дуэль боевых человекоподобных роботов. Японский робот Kuratas сразился с американским роботом MegaBot Mk.III — и потерпел сокрушительное поражение. Несмотря на то, что «онлайн» дуэли снят заранее, шоу получилось зрелищным.
Говоря о человекоподобных роботах, стоит также упомянуть и успехи в конструировании. Всего два года назад самые передовые разработки в области робототехники испытывали проблемы со стабилизацией: на конкурсе DARPA Robotics Challenge, например, даже роботы, передвигающиеся на четырех «конечностях». Теперь Atlas, гуманоидный робот от Boston Dynamics (компания славится тем, что толкает своих «подопечных» палками — теперь ясно, для чего), делать обратное сальто и перепрыгивать с платформы на платформу.
Boston Dynamics
компании, передвигающийся на колесах двухметровый Handle, умеет съезжать по ступенькам, перепрыгивать препятствия на ходу и переносить груз весом до 45 килограммов.
Boston Dynamics
Новый прототип робота-спасателя от Honda подниматься по лестницам и стремянкам, проходить через узкие проемы и справляться со сложными препятствиями.
Honda
Две другие разработки — японские роботы Kenshiro и Kengoro — пугающе сильно похожи на настоящих людей.
Tokyo University
При их создании инженеры на устройстве, пропорциях и работе настоящего человеческого скелета — и в результате научили роботов базовым физическим упражнениям: отжиманиям, подтягиваниям и приседаниям.
Надеемся, что в следующем году роботы смогут еще больше, а нейросети станут еще умнее, а вы будете следить за компьютерным прогрессом вместе с нами.
Елизавета Ивтушок
© 2009 Технополис завтра
Перепечатка материалов приветствуется, при этом гиперссылка на статью или на главную страницу сайта "Технополис завтра" обязательна. Если же Ваши правила строже этих, пожалуйста, пользуйтесь при перепечатке Вашими же правилами.
