자각 로봇이 자신의 몸을 어떻게 사용하는지 스스로 배우게 되었다

로봇의 움직임

눈을 뜨면 6발 곤충으로 변신했습니다 이것은 상당히 파괴적인 경험일 수 있지만, 만약 계속한다면 당신의 새로운 몸이 무엇을 할 수 있는지, 또 할 수 없는지를 알고 싶을 것입니다. 거울이 있을 수도 있어요. 아마 조금 더 시간이 있으면 이 새로운 형태에 익숙해질 수 있을지도 모릅니다. 이 멋진 컨셉은 더 나은 로봇을 만들기 위해 이용하고 싶은 엔지니어의 생각과 크게 다르지 않습니다. 시위를 위해 한 그룹이 로봇을 만들었습니다.로봇은 연습을 통해 자신의 모양이 무엇을 할 수 있는지 배울 수 있습니다. "이 아이디어는 로봇은 자신을 돌볼 필요가 있다는 것입니다."라고 노스캐롤라이나에 있는 듀크 대학의 로봇학자 보이언 첸은 말합니다. "그러기 위해 우리는 로봇들이 그들의 몸을 이해하기를 원합니다." 첸과 동료들은 7월 13일 사이언스 로보틱스지에 그들의 작품을 발표했습니다.

로봇은 비교적 단순합니다.테이블 위에 설치된 하나의 팔은 5개의 캠코더의 뱅크에 둘러싸여 있습니다. 로봇은 카메라 피드에 접근할 수 있었고 마치 거울이 가득한 방처럼 자기 자신을 볼 수 있었습니다. 연구자들은 가까운 구체에 닿는 기본적인 작업을 하도록 지시했습니다. 신경망을 사용하여 로봇은 자기 모습의 퍼지 모델을 연결시켰습니다 마치 아이가 자화상을 그리는 것 같았습니다 그것은 또한 인간 관찰자가 기계 동작에 대비하는 데 도움이 되었다. 예를 들어 로봇이 팔이 실제보다 짧다고 생각한다면 핸들러가 실수로 방관자를 때리는 것을 멈출 수 있습니다. 손발을 움직이는 유아처럼 로봇은 그 움직임의 효과를 이해하기 시작했습니다. 선단을 회전시키거나 앞뒤로 움직이면 구체에 맞는지 여부를 알 수 있습니다. 약 3시간의 훈련 후 로봇은 물질적인 껍데기의 한계를 이해하고 그 구체에 쉽게 접할 수 있었습니다. 쉽게 말해 이 로봇은 내적인 눈과 내적인 독백을 가지고 있습니다. 그것은 외부에서 그것이 어떻게 보이는지 볼 수 있고 실제로 실행해야 하는 행동이 어떻게 전개되는지에 대해 스스로 판단할 수 있습니다'라고 버몬트 대학의 로봇학자 조시 본가드 씨는 말합니다.그는 과거에 논문 저자와 함께 일한 적이 있지만 저자는 아니었습니다.

 

MIT 과학자들이 로봇에게 서로를 방해하는 방법을 알려줬다

로봇이 자신의 외모를 알고 있다는 것 자체는 새로운 것이 아니다. 아폴로 달 착륙 무렵 캘리포니아 과학자들은 Shakey the Robot을 만들었습니다.Shakey the Robot은 Outer Limits 에피소드에서 집에 있었을 상자 모양의 콘트라스트입니다. Shakey는 자신의 모델을 미리 탑재해 원시적인 로봇이 의사결정을 하는 것을 도왔습니다. 이후 엔지니어가 로봇에게 자기 자신이나 환경을 이미지화한 프로그래밍을 하는 것은 매우 일반적인 일이 되어 로봇이 의사결정을 하기 위해 상담할 수 있게 되었습니다. 로봇의 적응력이 떨어지기 때문에 반드시 유리한 것은 아닙니다. 로봇이 사전에 설정된 작업을 한두 개 가지고 있다면 그것은 좋지만 보다 일반적인 목적을 가진 로봇의 경우 연구자들은 더 나은 일을 할 수 있다고 생각합니다. 최근에는 연구자들이 가상현실에서 로봇을 훈련하려고 합니다. 로봇들은 고기 공간에서 실천할 수 있는 조작을 시뮬레이션으로 학습합니다. 고급스럽게 들리지만 반드시 실용적이라고는 할 수 없습니다. 시뮬레이션을 실행하고 그 안에서 로봇에게 학습시키려면 다른 많은 AI와 마찬가지로 대량의 계산 처리 능력이 필요합니다. 경제적으로나 환경적으로나 비용은 합계합니다. 한편 로봇에게 실제로 자기 자신을 가르침으로써 더 많은 문이 열립니다. 계산처리의 부담이 적고 변화하는 내 몸을 보는 법을 배우는 것과 같지 않습니다. 우리는 우리 몸에 대해 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 일관되게 이해합니다.그것을 알게 되면 우리는 매일 자신의 몸의 능력을 반복하고 갱신할 것입니다라고 첸 씨는 말합니다.

 

야구는 심판을 로봇으로 대체할 수 있을까?

이 과정은 심해나 지구 대기권 밖 등 인간이 접근할 수 없는 환경의 로봇을 지원할 수 있다. 공통 환경에 있는 로봇조차 그런 능력을 이용할지도 모른다. 예를 들어 공장의 로봇이라면 결함이 있는지 여부를 판단하고 그에 따라 루틴을 조정할 수 있을지도 모릅니다. 이들 연구자의 솜씨는 그 목표를 향한 기본적인 첫걸음일 뿐입니다. 인간의 몸은커녕 단순한 동물의 몸과도 거리가 멀어져 있습니다. 재치있는 이 기계의 자유도는 단 4가지입니다. 즉 4가지의 다른 동작밖에 할 수 없습니다. 과학자들은 현재 12도의 자유도를 가진 로봇에 힘쓰고 있습니다. 인간의 몸은 수백 개나 가지고 있다. 강체적인 외관의 로봇은 유연성이 있는 부드러운 형태의 로봇과는 크게 다릅니다. 복잡할수록 예측하기 위해 이 자기 모델이 필요합니다. 자신의 장래를 추측하는 것만으로는 안 됩니다라고 컬럼비아대 기계공학자이자 논문 집필자 중 한 명인 호드 립슨 씨는 믿고 있습니다. 점점 복잡해지는 시스템에서 이를 실현하는 방법을 검토할 필요가 있습니다. 로보티스트는 이 로봇을 이끈 머신러닝을 낙관적으로 보고 있습니다.