Robotai pasaulį pažins kaip vaikai

Maždaug 4 mln. Tiek dabar pasaulyje yra aptarnaujančių robotų (dulkių siurblių, langų valymo, vejos pjovimo robotų ir pan.). Prognozuojama, kad 2010 m. tokių buities pagalbininkų ir žaislinių robotų bus dukart daugiau. Be abejo, dauguma jų bus pigūs ir nesudėtingi. (www.worldrobotics.org duomenys)

Žmonija sensta, dirbančiųjų mažėja, o darbų – vis daugiau. Pertekliniams ar nuobodiems darbams atlikti tikimasi panaudoti robotus. Daugumos vaizduotėje robotas – į žmogų panašus dvikojis geležies kalnas (humanoidas) arba automobilių gamyklose besisukiojančios suvirinimo mašinos. Tačiau pasaulyje robotais įprasta vadinti ir sąlygiškai paprastus įtaisus, pvz., „iRobot“ dulkių siurblius ir autonomines „Husqvarna“ žoliapjoves. Tokie savarankiškai veikiantys robotai padeda išvengti rutinos ir daugiau laiko skirti darbui, duodančiam pelno, arba laisvalaikiui. Ne veltui nuolat pabrėžiama, kad ateityje paslaugos bus svarbesnės ir populiaresnės už daiktus: žmones tiesiog reikės užimti.

Senolių priežiūra – dar viena perspektyvi robotų pritaikymo sritis. Paprastas pavyzdys: pagyvenę žmonės jaučiasi daug geriau, jei juos nuolat aplanko bent šuo (personalas tampa prabanga…). Šv. Luiso universiteto darbuotojų tyrimas parodė, kad visai nesvarbu, ar šuo tikras, ar dirbtinis („Sony Aibo“), žmonės vis tiek jaučiasi ne tokie vieniši. Turbūt vien žinojimas, kad šalia yra kažkas, vienaip ar kitaip reaguojantis į tavo veiksmus, tenkina bendravimo poreikius. Pagyvenusiems žmonėms, negalintiems pasirūpinti gyvais šunimis, uodegą vizginantis robotukas būtų kaip tik. Beje, kitas to paties universiteto tyrimas atskleidė dar vieną stebėtiną faktą: vieniši slaugos namų gyventojai labiau norėjo būti su šunimis, o ne su žmonėmis. Argi dar galima dvejoti, kad šuo – geriausias žmogaus draugas?

Tačiau nesitikėkite savo namuose netrukus sulaukti roboto humanoido. Jų sukurta daugybė, bet tam, kad humanoidai būtų saugūs ir gebėtų savarankiškai gyventi tarp žmonių, reikia išspręsti daug užduočių. Pavyzdžiui, robotai turi išmokti atpažinti objektus ir jais manipuliuoti, orientuotis erdvėje, bendrauti. Kitaip sakant, robotams reikia mokėti mokytis. Ne veltui Europos Komisija pradėjo penkerių metų „Robot Cub“ („roboto jauniklio“) projektą. Tai visomis prasmėmis atviras projektas, kuriame raginami dalyvauti įvairių sričių specialistai. Bet kas gali nemokamai atsisiųsti roboto brėžinius, schemas, programinę įrangą ir juos keisti, taip pat pareikšti norą bendradarbiauti.

Tyrimo pagrindas – trimečio vaiko dydžio robotas „iCub“. Žmogus aplinką pažįsta per savo kūną ir bendraudamas su aplinkiniais. Deja, anksčiau dauguma su pažinimu susijusių mokslinių tyrimų buvo įspraudžiami į siaurų mokslo sričių rėmus, tarsi kūnas neturėtų jokios įtakos. Apskritai mes dar menkai suvokiame, kaip suprantame pasaulį, mąstome, kuriame, improvizuojame. „iCub“ – tarsi bandymas sukurti dirbtinį žmogų, siekiant ištirti pažinimo, intelekto ir įvairių gebėjimų vystymąsi.

„Robot Cub“ prisistatymo laiške sakoma:

„Pažinimo ir intelekto tyrimai tampa vis labiau priklausomi nuo fizinių kūnų ir galiausiai – nuo robotų humanoidų naudojimo. Humanoidai yra svarbiausios priemonės tiriant žmogaus intelektą: kadangi pažinimas ir pažinimo įgūdžiai yra kartu ir nervų sistemos bei fizinės veiklos funkcija, tiriant intelekto sudedamąsias dalis (mokymąsi, adaptaciją, nuojautą, protavimą, atmintį, bendravimą ir kalbą) svarbu imituoti žmogaus veiksmus“.

Taigi tirsime robotus, o pažinsime save. Ne veltui „iCub“ yra vos metro dydžio, panašus į trejų metų vaiką (mažas ūgis tarsi savaime rodo, kad robotas neišsiskirs dideliais gabumais ir turės visko mokytis nuo pradžių).

„iCub“ pasižymės kai kuriais „prigimtiniais“ gebėjimais:

• mokės ropoti, sėdėti ir sklandžiai keisti šias būsenas (pvz., ropoti ir paskui atsisėsti);
• turės 53 judėjimo laisvės lygius (degrees of freedom): po 7 rankose, po 9 delnuose, po 6 kojose, 3 juosmenyje ir nugaroje bei 6 galvoje;
• pasižymės primityviais vaizdo apdorojimo gebėjimais;
• turės žemo lygio akių judesių kontrolės mechanizmą, vaizdo, garso, inercijos ir „raumenų jutimus“ (t.y. gebės jausti savo kūno dalių padėtį viena kitos atžvilgiu ir spaudimo, tempimo jėgą);
• mokės gerai valdyti rankos pirštus;
• seks judančius objektus akimis ir pagal garsą gebės iš dalies nuspėti, kur daiktas atsidurs;
• galės pagal komandas pasiekti reikiamą objektą ir jį tyrinėti.

Žymiuose pasaulio universitetuose mokslininkai kuria atskiras roboto savybes ir gebėjimus (programinę įrangą), kad „iCub“ galėtų susivokti tarp daugybės jutiklių perduodamų duomenų. Pvz., Miuncheno technikos universiteto darbuotojai „iCub“ robotą „išmokė“ tinkamai judėti, o Lione buvo kuriami mąstymo procesai ir elgesio analizės mechanizmas, leisiantis prisitaikyti prie kintančių aplinkybių. Žmonės pastaruosius gebėjimus pasitelkia prireikus analizuoti ir planuoti veiksmus arba suprasti ir nuspėti aplinkinių poelgius.

Taigi pradinę „iCub“ gyvybę įkvėpė šešios komandos. O kas toliau? Roboto kūnas per artimiausius pusantrų metų neturėtų pastebimai pasikeisti, tačiau programinė įranga bus sparčiai tobulinama. Iki š. m. spalio mėnesio mokslininkai ketina robotui suteikti pakankamai „proto“, kad šis galėtų analizuoti visą vaizdinę ir per kitus jutimus gaunamą informaciją. Tuomet robotas jau galės atlikti nesudėtingus veiksmus, pvz., ištiesti ranką ir paimti kokį nors objektą ar nuropoti iki daikto ir jį patyrinėti.

Iš viso planuojama sukonstruoti apie 20 „iCub“ robotų ir juos perduoti universitetams. Tačiau „RobotCub“ yra atviras ir nemokamas visiems (visa medžiaga pateikiama pagal GPL/FDL licenciją), tad pasibaigus pagrindiniam vystymo etapui galima tikėtis tolesnės evoliucijos. Roboto mechaninė ir programinė dalys yra modulinės: jas galima greitai pakeisti, o tyrimus ir tobulinimą gali atlikti daug atskirų komandų visame pasaulyje. Galbūt atsiras daug „iCub“ klonų, pasižyminčių skirtingomis savybėmis ir gebėjimais, panašiai kaip išsiskaidė „Linux“.

Oficialioji projekto svetainė: www.RobotCub.org.

Vaizdo klipas: www.youtube.com/watch?v=q1Esrgqze50

„Fluidhand“ – hidraulinis rankos protezas Aštuoniolikmetė Sören Wolf gimė turėdama tik vieną ranką. Kurį laiką ji naudojosi bendrovės „Touch Bionics“ protezu „i-LIMB“, kuriame penki elektros varikliai judina atskirus rankos pirštus. Vokietijoje sukurtas eksperimentinis „Fluidhand“ protezas dar nėra idealus, tačiau jau gerokai tikslesnis bei panašesnis į tikrą ranką ir savo savybėmis lenkia „i-LIMB“. Šiuo protezu žmogus gali paimti netaisyklingos formos daiktus, o dėl didelio liečiamojo ploto (efektyviai naudojami visi pirštai) jam reikia nedaug jėgos. Protezas yra minkštesnis, elastiškesnis ir atrodo tikroviškiau. Sąnariai veikia kaip voro kojos: lenkiant pirštus, į juos priteka hidraulinio skysčio, kuris išplečia elastingas kameras (tikri žmonių judesiai vyksta atvirkščiai – susitraukiant raumenims). Kiekvieną pirštą galima valdyti nepriklausomai, o žmogus amputuota galūne jaučia spaudimo jėgą. Įdomu, ar ateityje rankų lenkimo varžybose galės dalyvauti galūnių netekę žmonės, ar juos paliks už borto kaip ir bėgikus su moderniais kojų protezais?

Ką su juo daryti?

Pažangiausi mobilieji robotai dabar gali atpažinti apie 100 skirtingų daiktų. Kompiuterinės regos algoritmai siekia identifikuoti objektus pagal kategorijas. Jei robotas pamato puodelį ir gali nustatyti, kad tai yra puodelis, – tai jau laimėjimas. Tačiau pažiūrėkite, kiek daiktų yra mūsų aplinkoje: ne šimtas ir ne tūkstantis, o gerokai daugiau. Parašyti programas visiems jiems atpažinti beveik neįmanoma, nes kasdien atsiranda naujų.

Čia galėtų padėti tinkamumų teorija (concept of affordances). Tinkamumo samprata – tai suvokimas, kaip įvairius daiktus pritaikyti tam tikriems veiksmams atlikti, tikslui pasiekti. Pavyzdžiui, mes suprantame, kad ant kiekvieno stabilaus daikto galima sėdėti. Tai gali būti tam pritaikyta kėdė, tačiau tinka ir palangė, akmuo, šaka, šaligatvis ir t. t. Tiesiog sėdėti tinkami daiktai pasižymi bendromis savybėmis ir mums nebūtina tiksliai žinoti, kas tai yra. Jei norėtume pasisemti vandens, mums tiktų ir puodelis, ir delnai ar net didesnis augalo lapas.

MACS (Multi-Sensory Autonomous Cognitive Systems) projektu buvo siekiama šiuos principus pritaikyti robotuose. Mokslininkų manymu, jei robotui pavesta atlikti tam tikrą užduotį, ne taip svarbu, kaip jis tai padarys. Svarbiausia – rezultatas. Norint nustatyti daikto pritaikymo galimybes, objektų net nereikia atpažinti. Vietoj to naudojami objekto savybių nustatymo algoritmai.

Šių metodų skirtumus galima vaizdžiai iliustruoti pavyzdžiu: „Konkretusis“ robotas moka atpažinti daiktus, o „Nežiniukas“ – funkcines daiktų savybes. Užduotis: pasiimti obuolį ir atsisėsti. „Konkretusis“ apsižvalgo, tarp įvairių daiktų greitai randa obuolį, tačiau neranda kėdės ir todėl neatsisėda. Tuo tarpu „Nežiniukas“ nežino, kas yra obuolys, tad tuščiomis prisėda ant apversto kibiro – pirmo pasitaikiusio sėdėti tinkamo daikto.

Žinoma, geriausia sujungti abu aplinkos pažinimo variantus. Tada robotai turėtų tam tikrą žinių bagažą ir galėtų pažinti daugumą įprastų daiktų, tačiau nesutriktų ir kebliose situacijose.

MACS projekto kulminacija – bandymas pasitelkus robotą „Kurt3D“, kuris turėjo nustatyti, ką galima paimti, kur yra laisvos vietos ir pro kur galima praeiti. Robotas rado ir pakėlė daiktą, padėjo ant jungiklio. Tai padarius prasivėrė durys, o robotas, radęs plyšį, duris atidarė ir išvažiavo. Žmogui tai būtų vieni juokai, tačiau robotui – tolygu žygdarbiui.