Mensen kunnen niet in een keer een grote hoeveelheid informatie opslaan en of verwerken. Robots kunnen dat wel, maar die moet je steeds weer vertellen wat ze moeten doen. Zou het niet handig zijn als robots elkaar leren wat ze moeten doen, dachten onderzoekers van het MIT. De kleine tweearmige Optimus vertelde het zijn vriend Atlas, een 1,80 grote mensachtige robot, voorlopig alleen nog in simulatie
De tweearmige Optimus, bedoeld om bommen te ruimen, werd geleerd hoe hij een buis uit een ander buis moest halen. “Het is een soort videospel waar de robot in de 3d-wereld staat”, zegt robotoloog Claudia Perez-D’Arpino. “Met de muis kunnen je de handen ‘beetpakken’ en bewegen.” Op die manier hoef je niet goed te kunnen programmeren om een robot zijn instructies te geven en het lijkt ook een beetje hoe mensen leren.
Nu is de vraag hoe je die kennis overbrengt op Atlas, die veel groter is. Atlas heeft een probleem. Hij loopt op twee benen en moet dus zorgen niet om te vallen. Perez-S’Arpino: “Dat kan wiskundig beschreven worden als een reeks beperkingen die ongeveer neerkomen op de instructie: houd je zwaartepunt binnen een bepaald gebied.”
De programmeur zou de tweede robot, Atlas dus, regels moeten geven om zijn evenwicht te bewaren om dezelfde taak uit te voeren als Optimus. Voeg dat samen met wat Optimus als weet en je krijgt een gladde kennisoverdracht. Het is niet automatisch, maar het is een beginnetje.
Nabootser
Op het ogenblik kan Atlas de kennis van zijn kleine vriend alleen nog maar automatisch krijgen aangereikt in een nabootser, maar dat is een stadium in een ontwikkeling waarin robots met elkaar communiceren zonder dat daar mensen bij te pas komen. Ze zouden, bijvoorbeeld, zichzelf kunnen leren om buizen uit buizen te trekken door een proces dat leerversterking wordt genoemd. Dat komt neer op net zo lang proberen tot het gaat.
In een fabriek zou dat betekenen dat als een robot ontdekt hoe net iets handiger kan dat hij/zij dat dan haar/zijn mederobots kan leren. Kortom, de mens heeft hier dan afgedaan.
Bron: Wired