Tip:
Highlight text to annotate it
X
Prevodilac: Mile Živković Lektor: Tatjana Jevdjic
Pa, gde su roboti?
Već 40 godina nam govore da roboti dolaze uskoro.
Uskoro će raditi sve za nas.
Kuvaće, čistiće, ići u kupovinu, gradiće. Ali nisu ovde.
Sa druge strane, ilegalni imigranti rade sav posao,
ali nemamo robote.
Šta možemo uraditi povodom toga? Šta možemo reći?
Želim da pružim drugačiju perspektivu
kako bismo mogli da gledamo na ove stvari na drugačiji način.
Ovo je rendgenski snimak
prave bube i švajcarskog sata, iz 1988. Pogledajte to -
ono što je tad bilo istina i danas je.
Još uvek možemo proizvesti delove. Prave delove.
Možemo napraviti kola prave računarske snage,
ali ne možemo ih zapravo spojiti da bismo napravili nešto
što će zaista raditi i biti prilagodljivo poput ovih sistema.
Hajde da probamo da gledamo iz drugačije perspektive.
Hajde da pozovemo najboljeg dizajnera, majku svih dizajnera.
Hajde da vidimo šta evolucija može da uradi za nas.
Napravili smo prvobitnu supu
sa puno delova robota - sa polugama, motorima i neuronima.
Sastavite ih zajedno i sve ovo prepustite mutaciji kao prirodnoj selekciji
i nagradite stvari na osnovu toga koliko brzo se kreću unapred.
Jednostavan zadatak i zanimljivo je videti šta je sve nastalo iz toga.
Ako pogledate, možete videti da je dosta različitih mašina
nastalo iz ovoga. Sve se kreću.
Pužu na različite načine i sa desne strane možete videti
da smo zapravo napravili par ovih stvari
i da rade u stvarnosti. Ovo nisu naročito fantastični roboti,
ali su se razvili da rade tačno onako kako ih nagrađujemo:
za kretanje unapred. To je urađeno u simulaciji,
ali možemo to uraditi i na pravoj mašini.
Ovo je fizički robot kod kog zapravo
imamo populaciju mozgova,
koji se takmiče ili se razvijaju na mašini.
To je kao rodeo šou. Svi mogu da jašu na mašini
i nagrađuju se za to koliko brzo ili daleko
mogu da pomere mašinu unapred.
Vidite da ovi roboti
još uvek nisu spremni da preuzmu svet,
ali postepeno uče kako da se kreću unapred
i ovo rade samostalno.
Na ova dva primera, u principu smo imali
mašine koje su u simulaciji naučile da hodaju
i mašine koje su naučile da hodaju u stvarnosti.
Ali želim da vam pokažem drugačiji pristup,
na ovom robotu, koji ima četiri noge.
Ima osam motora, četiri na kolenima i četiri na kukovima.
Takođe ima dva senzora za nakretanje koji mu govore
na koju stranu se nakreće.
Ali ova mašina ne zna kako to izgleda.
Vi je gledate i vidite da ima četiri noge,
mašina ne zna da li je zmija ili drvo,
nema predstavu kako izgleda,
ali pokušaće da to sazna.
Isprva napravi nasumični pokret
i onda pokušava da shvati kako bi mogao da izgleda.
Vidite puno stvari koje im proleću kroz um,
puno samostalnih modela koji pokušavaju da objasne vezu
između aktiviranja i detekcije. Onda pokušava da uradi
drugu radnju koja stvara najviše nesporazuma
između predviđanja ovih alternativnih modela,
poput naučnika u laboratoriji. Onda uradi to
i pokušava da objasni tu radnju i izdvoji model samog sebe.
Ovo je poslednji ciklus i kao što možete videti
otprilike je shvatila kako izgleda. A kada ima model samog sebe,
može da ga iskoristi da smisli šablon kretanja.
Ovde vidite nekoliko mašina -
šablon kretanja.
Nadali smo se da će imati nekakav zloban hod, poput pauka,
ali je umesto toga smislila ovaj prilično dosadan način kretanja unapred.
Ali kad to pogledate, morate se setiti
da ova mašina nije fizički pokušala da se kreće unapred
i nije imala model svog izgleda.
Otprilike je shvatila kako izgleda i kako da se kreće
i onda je to zapravo isprobala.
(Aplauz)
Krenućemo ka drugačijoj ideji.
To se desilo kada smo imali par -
to se desilo kada ste imali par - OK, OK, OK -
(Smeh)
- ne vole jedan drugog.
Dakle, to je drugačiji robot.
To se desi kada robote zaista nagradite
za nešto što rade.
Šta se desi kada ih ne nagradite i samo ubacite unutra?
Imamo ove kocke, kao što vidite na dijagramu.
Kocka može da se rotira ili okrene na stranu,
samo smo ubacili 1 000 ovih kocki u supu -
ovo je u simulaciji - i nismo ih nagradili ni za šta,
samo smo ih pustili da se okreću. U ovo pumpamo energiju
i gledamo šta će se desiti kroz nekoliko mutacija.
U početku se ne dešava ništa, samo se okreću u krug.
Ali nakon kratkog vremena, možete videti
da ove plave stvari sa desne strane počinju da preuzimaju vođstvo.
Počinju da se međusobno kopiraju. U nedostatku nagrade,
suštinska korist je kopiranje samog sebe.
Zapravo smo napravili par ovih robota
i ovo je deo većeg robota napravljenog od ovih kocki.
Ovo je ubrzan snimak gde možete videti da robot
izvršava deo procesa kopiranja.
Ako ih hranite sa više materijala - u ovom slučaju kockama -
i sa više energije, mogu da naprave još jednog robota.
Naravno ovo je veoma sirova mašina,
ali radimo na verziji mikroskopskih dimenzija,
s nadom da će kocke biti poput praška koji se može usuti
Ok, šta možemo naučiti? Naravno, ovi roboti
sami po sebi nisu veoma korisni, ali mogu nas naučiti nešto
o tome kako napraviti bolje robote
i možda o tome kako ljudi i životinje prave modele sami sebe i uče.
Jedna od bitnih stvari je
da moramo da zaboravimo na to
da dizajniramo mašine ručno
i da ih pustimo da se same razvijaju i uče, poput dece,
i možda ćemo na taj način doći do toga. Hvala vam.
(Aplauz)