Crearea unui robot care pare să gândească și să se comporte ca un om este (relativ) simplă. Bine, asta nu îl face cu atât mai puțin enervant când vezi unul la jogging, dar este liniștitor să știi că tehnica și forma ei sunt mai degrabă programate decât învățate pe măsură ce te depășește, fără a intra în transpirație nici figurativă, nici literală.
Apoi, există roboți care învață făcând: AlphaGo, robotul care a învățat să învingă jucătorul Go numărul unu din lume, a făcut-o jucând o mulțime de Go, de exemplu.
Vezi legate
Dar un robot care învață urmărind oamenii: asta este nou. Este nou și o aromă complet diferită de amenințare pentru aceștia convinși că angajatorii lor ar prefera să angajeze o versiune mecanică a acestora, minus înclinația pentru reddit și zile de boală.
Suntem cu un pas mai aproape de această realitate. Cercetătorii de la Nvidia au construit un sistem bazat pe învățare profundă, care îi învață pe roboți să imite oamenii doar urmărindu-i cum funcționează mai întâi. Cu alte cuvinte, roboții pot învăța la locul de muncă exact în același mod în care oamenii o fac: monkeybot vede, monkeybot face.
Bine, așa cum sugerează videoclipul de mai sus, este destul de limitat și, atâta timp cât munca ta nu implică stivuirea cuburi viu colorate, ești probabil sigur pentru moment. Dar, oricât de banal pare dintr-o perspectivă umană cărnoasă, acest tip de imitație este o provocare uriașă pentru roboții care trebuie să identifice obiectele și modul în care interacționează între ei în timp real.
Mai bine, sistemul oferă, de asemenea, o explicație a pașilor pe care îi parcurge în limba engleză simplă, astfel încât, dacă face o greșeală, veți putea vedea ce credea că face. Deși probabil că este puțin confortabil dacă tocmai ți-ai văzut mașina zdrobită sub un bloc galben uriaș.
„Pentru ca roboții să efectueze sarcini utile în setările din lumea reală, trebuie să fie ușor să comunice sarcina robotului; aceasta include atât rezultatul dorit, cât și orice indicii cu privire la cele mai bune mijloace pentru a obține acel rezultat”, au explicat cercetătorii. „Prin demonstrații, un utilizator poate comunica robotului o sarcină și poate oferi indicii despre cum să realizeze cel mai bine sarcina.”
Deocamdată, aceste sarcini sunt limitate la mașini de jucărie și blocuri, dar în cele din urmă ai putea demonstra punctele mai fine ale jobului tău unui stagiar mecanic. În acel moment, va trebui să sperați că atingerea umană merită ca angajatorul să plătească suplimentar.
