Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта

org/automaton/robotics/industrial-robots/covariant-ai-gigantic-neural-network-o-automate-warehouse-picking (https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/industrial-robots/covariant-ai-gigantic-neural-network-o-automate-warehouse-picking).].

Назвать эту систему гибридной вряд ли справедливо по отношению ко всем техникам, которые использовались для наделения ее способностью к обобщению. Covariant использует широкий спектр методов, включая имитационное обучение и обучение с подкреплением.

Например, чтобы обучить робота взаимодействовать с новым набором предметов, их раскладывают перед ним и смотрят, сумеет ли он правильно сориентироваться.

В случае неудачи робот может обновить свое представление о том, что он видит, и попробовать другие подходы. Добиваясь успеха, он получает вознаграждающий сигнал, который подкрепляет обучение.

Когда набор артикулов совсем ни на что не похож, Covariant вынужден вернуться к обучению с учителем – сбору и маркировке большого количества новых обучающих данных, как в системах глубокого обучения.

Чтобы добиться успеха в коммерческой среде, роботы должны работать на очень высоком уровне. Ранее роботы-сборщики KNAPP надежно обрабатывали около 15 % объектов; теперь же, оснащенные технологией Covariant, они справляются с 95 % объектов[24 - Daniela Hernandez and Parmy Olson, “Smarter Delivery Hinges on Smarter Robots”, Wall Street Journal, January 29, 2020, https://www.wsj.com/articles/smarter-delivery-hinges-on-smarter-robots-11580288408 (https://www.

wsj.com/articles/smarter-delivery-hinges-on-smarter-robots-11580288408).]. За час робот собирает около 600 объектов, а человек – 450. И тем не менее в компании Obeta не сократили ни одного сотрудника.

По словам Питера Пухвайна, вице-президента по инновациям компании KNAPP, персонал прошел переподготовку, чтобы лучше разбираться в робототехнике и компьютерах[25 - Hernandez and Olson, “Smarter Delivery Hinges on Smarter Robots”.]. Тем временем компания Covariant собирается развивать платформу Brain, чтобы использовать роботов в производстве, сельском хозяйстве, гостиничном бизнесе, на промышленных кухнях и в конечном счете в домах людей.

Выживает сильнейший алгоритм

Нерелевантные результаты поиска – вечная головная боль для интернет-магазинов вроде Zappos. Запросы могут иметь несколько разных значений для поисковой системы сайта, поэтому получить точные результаты порой непросто.