Когда большинство из нас берёт в руки какой-либо предмет, нам совершенно не нужно думать о том, как же именно ориентировать его в руке. Это то, что приходит для нас совершенно естественно, ведь это часть того, как мы ориентируемся в мире. Однако же у кого присутствует данные проблемы, так это даже у современных роботов. Однако же в ближайшее время данное положение дел может измениться, ведь стало известно, что группа учёных из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института сумела разработать новую систему, которая однажды сможет подарить роботам такую же ловкость, как и у человека.
Используя безмодельный алгоритм искусственного интеллекта, исследователи создали имитацию антропоморфной руки, которая в свою очередь могла манипулировать более чем 2,000 объектами. Более того, для корректной работы системе не нужно было даже знать о том, что же именно она собиралась взять и переместить, чтобы найти наиболее удобный способ перемещать объект в руке. Естественно, данная система пока-что совершенно не готова для реального использования. Для начала команде учёных нужно передать разработанную систему настоящему роботу.
И последние события как раз таки указывают именно на то, что произойти это может уже весьма скоро. Буквально в начале текущего года мы уже успели стать свидетелями того, как исследователи из Чжэцзянского и Эдинбургского университетов сумели успешно передать метод подкрепления искусственного интеллекта своей собаке-роботу по имени Цзюэин. Данная система, если вы не в курсе, позволила роботу научиться ходить и восстанавливаться после падений самостоятельно. И да, в настоящее время свежеразработанная система не является идеальной и с технико-функциональной точки зрения.
Да, робот, использующий её в своей основе, может «переориентировать и грамотно переместить» многие довольно мелкие объекты, такие как, например, теннисные мячи и яблоки, и делает он это с практически 100-процентным успехом. Однако же такие более сложные инструменты, как отвертки и ножницы, представляют собой некую, весьма неприятную проблему. Когда дело доходит именно до таких типов объектов, то вероятность успеха робота снижается до 30 процентов. Но как бы то ни было, потенциал системы весьма огромен. Когда-нибудь данная разработка сможет сделать роботов действительно хорошо манипулировать даже сложными объектами, применение чему можно будет найти весьма просто.
