Немецкий исследователь пытается докопаться до сути того, что требуется для нас, чтобы действительно доверять роботу с нашими жизнями
Представьте себя немощным и пожилым, и нуждающимся в какой-то надежной, практической помощи с основами повседневной жизни. Теперь представьте себя с помощником робота. Поверите ли вы ему?
Финансируемый ERC исследовательский проект, возглавляемый Сандрой Хирш, профессором инженерии управления в Техническом университете Мюнхена, мог бы помочь построить это доверие. Hirche и ее команда используют искусственный интеллект для разработки передовых роботизированных систем, которые могут работать вместе с людьми в безопасной и интуитивно понятной манере. Если она добьется успеха, роботы смогут выполнять функции по уходу за инвалидами, поддерживать физическую реабилитацию, обеспечивать мобильность и манипуляции для пожилых людей, а также – на рабочем месте – сотрудничать с людьми в производственных процессах.
Хирше пытается применить математику к этой проблеме. В обычной робототехнике машина, предназначенная для захвата движущегося объекта, использует датчики и камеры, чтобы постоянно устанавливать, где находится объект, а затем вычислять, сколько его двигателям нужно двигаться, чтобы установить контакт с объектом. Этот цикл обратной связи, который эксперты называют инженерией управления, основан на прогнозной модели, которая оценивает, как будет вести себя объект, будучи схваченным. И вот насколько вы можете доверять роботу, чтобы выполнить задачу безопасно: он не более и не менее надежен, чем используемая математика.
"Безопасность подразумевает, что они дают вам гарантии, которые могут быть формальными математическими гарантиями, о том, как робот будет двигаться”, - говорит она. Но если человек вовлечен, система должна также предсказать его или ее поведение. И в идеале, робот даже адаптируется к реальному человеку, с которым он работает. Наблюдая за тем, как человек двигается, он будет постоянно адаптировать свою статистическую модель. Но людей нелегко предсказать.
Таким образом, Хирш и ее команда используют последние разработки в области машинного обучения, применяя модели, полученные из 250-летней теоремы вероятности, разработанной английским преподобным Томасом Байесом. ” Вы можете разработать человеческие модели, используя наблюдения из прошлого", - объясняет Хирш. “Если вы, например, понаблюдаете, как вы три раза подавали мне чашку, то можете начать создавать статистическую модель этого движения, основанную на данных, используя машинное обучение.- Это означает, что на основе данных назначается вероятность каждого потенциального результата взаимодействия человека и машины.
"Мы не только даем вам прогноз, но и даем вам уровень неопределенности прогноза. Он должен быть прозрачным, мы должны быть в состоянии объяснить, почему мы пришли к результату”, - говорит она.
И это то, что Хирш и ее команда достигли в лаборатории, например, в сценариях, в которых робот помогает человеку перемещать объект из одного места в другое. Под наблюдением психологов исследования показали, что новые алгоритмы управления работают; люди воспринимают роботов как полезные. Команда также проводила эксперименты, в которых люди и роботы просто прикасались друг к другу или перемещали объект через виртуальный лабиринт.
Это имеет применения за робототехникой. Это может, например, помочь справиться с дегенеративными состояниями, такими как болезнь Паркинсона, при которой симптомы непредсказуемо изменяются во времени. ” Мы работаем с клиницистами над проектом, в котором пациент будет носить смарт-часы, и мы можем использовать данные движения, которые он захватывает, чтобы оценить тяжесть симптомов", - говорит Хирш. "Он способен достаточно достоверно судить о двигательном состоянии человека, с помощью которого можно менять лекарства, которые в будущем могут даже вводиться насосом, очень автоматическим способом.Результаты намного лучше, чем существующие методы.