Читать книгу "Человек + машина - Джеймс Уилсон"

Самообучающийся манипулятор

На токийском заводе начинается третья смена — и наступает звездный час роботизированных манипуляторов, которые за ночь могут освоить новые навыки. Манипулятор оснащен видеокамерой и программой на основе машинного обучения, и эти вращающиеся конечности могут без посторонней помощи определить наиболее эффективные способы сборки деталей, после чего передать их далее по конвейеру. Такие операции не требуют дополнительного программирования[5].

Роботизированные манипуляторы применяются на заводах, к примеру, для нанесения горячего клея, для установки лобовых стекол, для выравнивания кромок металла после его резки. Их предварительно программируют на выполнение конкретной задачи, а когда она меняется, роботов приходится перепрограммировать. Новые роботизированные манипуляторы, разработанные Fanuc в партнерстве с производителем программного обеспечения Preferred Networks (обе фирмы расположены в Японии), могут обучаться самостоятельно благодаря одному из способов машинного обучения — глубокому обучению с подкреплением. Демонстрируем успешный результат роботу, а он самостоятельно учится его достигать методом проб и ошибок.

По свидетельству Шохеи Хидо, ведущего научного сотрудника Preferred Networks, роботу требуется восемь часов, чтобы успешно выполнять задачу в 90% случаев. Практически столько же времени ушло бы у инженера на программирование робота, а так как роботизированный манипулятор умеет обучаться самостоятельно, у программиста высвобождается время для более сложных задач, в частности таких, где требуется вынести суждение, оценить и интерпретировать результаты. Освоив новый навык, робот может делиться приобретенными знаниями с другими роботами, подключенными к сети. Таким образом, восемь манипуляторов, поработавших вместе в течение часа, могут освоить такой же объем навыков, как и один манипулятор, работавший над задачей восемь часов. Этот процесс Хидо называет «распределенным обучением»: «Можете представить тысячу заводских роботов, обменивающихся информацией»[6].

Теперь представьте людей, работающих бок о бок с роботами. Самообучающиеся промышленные роботы прекрасно справляются с рутинными повторяющимися операциями, а также с тяжелой работой. Но на любом предприятии всегда будут задачи, слишком сложные для роботов, — например, подключение многочисленных мелких проводов или работа с движущимися или неудобными для захвата предметами. Для всего этого по-прежнему нужен человек.

Итак, может ли быть успешной совместная работа людей и роботов? История не дает однозначного ответа. Роботы, двигаясь быстро и резко, могут быть полезными и эффективными, но в то же время и опасными для людей. Их часто помещают за защитные барьеры, но это типичное разделение роботов и людей обещает со временем исчезнуть. Так называемые коботы[7] от компаний вроде Rethink Robotics, основанной одним из пионеров робототехники и искусственного интеллекта Родни Бруксом, оснащаются датчиками, позволяющими им различать предметы и избегать столкновения с людьми. Если робот относительно ловок, он прекрасно взаимодействует с человеком. На заводах, оснащенных устройствами Rethink Robotics и подобных компаний, работа часто распределяется между людьми и роботами, трудящимися «плечом к плечу», причем задачи подбираются наиболее соответствующие их возможностям.

Искусственный интеллект на заводе

В течение целого века заводские цеха были главным полигоном роботизации. Здесь можно найти все — от умных конвейерных транспортеров до роботизированных манипуляторов и операционных систем с элементами искусственного интеллекта; завод «умнеет» день ото дня.

Hitachi использует искусственный интеллект для анализа больших данных и выполняемых рабочими-людьми рутинных операций, передавая эту информацию роботам, которые, в свою очередь, передают инструкции сотрудникам, чтобы в режиме реального времени удовлетворять меняющийся спрос и постоянно совершенствовать производственный процесс. В рамках пилотного проекта компания добилась восьмипроцентного роста производительности труда в логистике[8].

В Siemens используется группа роботов, отпечатанных на 3D-принтере и напоминающих пауков. При помощи искусственного интеллекта эти роботы коммуницируют друг с другом и занимаются сборкой в лаборатории Siemens (Принстон, штат Нью-Джерси). Каждый робот оснащен датчиками с функцией компьютерного зрения и лазерными сканерами, все вместе они подключаются к производственной цепочке «на лету»[9].

В Inertia Switch роботы благодаря системам искусственного интеллекта и сенсорным датчикам могут работать вместе с людьми. Компания использует роботов Universal Robotics, которые могут обучаться на ходу и гибко переключаться между задачами. Таким образом, они становятся прекрасными помощниками работникам-людям в цеху[10].

Роботы стали более аккуратными и ловкими

Пока длилась вторая «зима» искусственного интеллекта, Родни Брукс выступил с критикой одной из фундаментальных идей, на которых давно базируются исследования искусственного интеллекта. Речь идет о постижении роботами окружающего мира на основе использования заранее определенных наборов символов и взаимосвязей между ними (подробнее см. врезку «Две зимы искусственного интеллекта»). Он высказался в защиту гораздо более надежного подхода: вместо того чтобы заранее каталогизировать окружающий мир, а затем представлять его в виде символов, почему бы не изучать среду при помощи датчиков? «Мир — лучшая модель самого себя», — написал он в знаменитой статье 1990 года под названием «Слоны не играют в шахматы». (Впоследствии Брукс создал компанию iRobot, разработавшую робот-пылесос Roomba, и основал Rethink Robotics. К настоящему времени iRobot выпустила больше всего автономных роботов в мире; в период с 2002 по 2013 год продано более 10 миллионов[11].)