Uvnitř mysli autonomního doručovacího robota

V létě roku 2014 začal Ahti Heinla, jeden ze softwarových inženýrů, kteří pomáhali vyvíjet Skype, fotografovat svůj dům.

Na tom samozřejmě není nic zvláštního. Jen on to dělal dál. Měsíc po měsíci, jak se léto změnilo v podzim a podzim ustoupil zimě, vyšla Heinla na stejné přesné místo na chodníku a pořídila nové, zdánlivě identické obrázky svého domova. Ztratil muž, který hrál klíčovou roli při budování telekomunikační aplikace za několik miliard dolarů, rozum? Jak se ukázalo, měl Heinla své činy zcela logický důvod - i když každému, kdo se zeptal, co dělá, to mohlo znít trochu šíleně. Ahti Heinla pomáhala budoucím autonomním robotům naučit se vidět.

O více než půl desetiletí později svět (nebo alespoň několik jeho vybraných částí) sklízí plody Heinliného zdánlivě zvláštního experimentu. Jako spoluzakladatel startupu s názvem Starship Technologies spolu se spoluzakladatelem Skype Janusem Friisem pomohla Heinla vybudovat flotilu samojízdných doručovacích robotů. Tito roboti, kteří připomínají šestikolové chladiče, ujeli desítky tisíc kilometrů po celém světě a v tomto procesu provedli přibližně 100 000 dodávek. Obzvláště převládají v rostoucím počtu univerzitních kampusů, ačkoli také prošli ulicemi ve městech od San Franciska po Milton Keynes ve Velké Británii.

Chcete-li si objednat něco od jednoho z doručovacích robotů Starship, zákazník jednoduše vybere položku, kterou chce, od jednoho z doručovacích partnerů Starship. Za malý poplatek za doručení robot poté vyzvedne předmět a automaticky jej doručí na místo, které si vyberete. Zákazník musí pouze odemknout robota pomocí aplikace a získat objednávku. Jednoduché, že?

Stejně jako u každého takového řešení se ale z pohledu uživatele zdají jednodušší věci, čím jsou technologicky složitější. Tady v roce 2020 jsme zvyklí slyšet o autě s vlastním řízením, která jsou schopná navigovat po světě s působivou úrovní snadnosti. Jako jedna z prvních společností, která uvedla na trh vozidla s vlastním pohonem bez řidičů pro bezpečnost člověka, pomohla společnost Starship Technologies hrát klíčovou roli při vytváření autonomních technologií, jako je tato, v každodenním životě.

Neměli bychom však tyto nástroje brát jako samozřejmost. Nejen, že jsou úžasnými výkony inženýrství a počítačové vědy, ale rozhodnutí, která se v současné době provádějí kolem těchto technologií, pomohou určit budoucnost interakcí člověka a robota.

Mapy nejsou postaveny pro roboty

Vzpomínáte si na ohromující pocit, že jste jako dítě začali novou školu a museli se orientovat? Možná, pokud jste bydleli poblíž, dokonce jste chodili z domova do školy sami nebo s přáteli. Normálně těmto výletům předcházely výlety, na nichž nás doprovází rodič nebo opatrovník, který nám může dát tipy, jak se orientovat ve světě kolem nás. Mohli s námi kráčet několikrát, aby se ujistili, že jsme obeznámeni s určitou cestou. Pravděpodobně budou poukazovat na určité orientační body, jako jsou značky nebo zvláště památné budovy. Netrvalo dlouho a vytvořili jsme mentální mapu toho, kam jdeme a jak se tam orientovat.

Nejkratší trasa (zelená) není vždy nejrychlejší a nejbezpečnější. Robot bude preferovat trasu, která je delší na dálku, ale rychlejší a bezpečnější

Tato schopnost, kterou většina z nás považuje za samozřejmost, je to, na čem Starship Technologies tvrdě pracovala na vývoji svých robotů. V některých ohledech je to překvapivě komplikovaný. Vezměte si například mapy. Když se roboti Hvězdné lodi vydali na navigaci z bodu A do bodu B, začali pomocí satelitních snímků plánovat cestu. Poté se použije směrovací algoritmus k určení nejkratší a nejbezpečnější cesty, po které se robot může vydat. Zatím tak jednoduché, že? Až na to, že není.

Jak říká Heinla: „Nemůžeme použít mnoho existujících map, protože nejsou skutečně vyrobeny pro roboty; jsou vyrobeny pro lidi. “ Stávající mapovací systémy předpokládají úroveň lidských znalostí, například porozumění, po které části silnice bychom měli jít, a jak bychom měli manévrovat na rušném chodníku. To všechno robot nemusí nutně rozumět. Existuje spousta dalších složitostí.

Zamyslete se například nad tím, jak se vaše chování při chůzi po příjezdové cestě liší od běžného chodníku. Možná si nemyslíme, že jsou zvlášť odlišní, ale jsou. Pokud jeden z robotů Hvězdné lodi narazí na překážku na chodníku, jeho reakcí je zastavení v jeho stopách. Je to proto, že zastavení je nejbezpečnější věc. Ale zastavení na příjezdové cestě nebo při přechodu přes ulici blokuje přístup pro vozidla. Vyžaduje to naučit se úplně jinému typu chování.

Abychom pochopili, jaké chování by měli roboti používat, vyvinula společnost Starship nástroje strojového učení, které mohou segmentovat mapy do řady vzájemně propojených barevných čar představujících chodníky (zeleně), přechody (červeně) a příjezdové cesty (fialově). Spíše než jednoduše vybrat nejkratší trasu z hlediska vzdálenosti, robot určí nejrychlejší trasu tím, že ke každému scénáři, s nímž se robot v průběhu cesty setká, přiloží náklady.

Poznáváme svět kolem sebe

Poté se roboti Hvězdné lodi vydají do skutečného světa a pomocí množství 10 kamer identifikují 360stupňový svět kolem sebe pomocí pozorování. Speciální systémy pro rozpoznávání obrazu rozdělují svět na tisíce řádků, což mu poskytuje zjednodušený drátový pohled na svět, který lze použít jako vodítka. Postupně, jak roboti společnosti stráví déle v jedné oblasti, mohou vytvářet společné trojrozměrné drátové mapy celých oblastí, což budoucím robotům mnohem snáze porozumí scenérii kolem nich.

Různě zbarvené čáry (žluté a modré) představují hrany, které různí roboti detekovali během jízdy. Později server přijde na to, že se řádky od různých robotů shodují, a proto je známé umístění robota a tyto části řízení lze skládat jako puzzle

"Je to jako způsob, jakým můžete nasměrovat člověka: pokračujte, dokud nenarazíte na žlutou budovu, pak zahněte doprava a pokračujte až do kostela," řekla Heinla. "Robot má také orientační body, ale nejsou to žluté budovy nebo kostely;" jsou to abstraktní tvary. “

Poslední fází procesu mapování robotů je zjistit přesně, jak široký a kde je chodník. To se provádí pomocí palubních kamer i 2D mapy pořízené ze satelitních snímků.

"I něco tak jednoduchého, jako je chůze po chodníku, je něco, co jsme se naučili od doby, kdy jsme byli velmi mladí," řekla Heinla. "Bereme to jako samozřejmost." Ale u strojů je to něco, čemu je třeba se učit. Jsou věci, jako je to, zda míjíte blížícího se člověka nalevo nebo napravo. Pokud jde někdo vpřed pomaleji než vy, zpomalíte ho nebo ho projdete? Pokud zpomalíte, jak blízko byste se měli dostat k druhému člověku? Pokud se příliš přiblížíte, druhá osoba bude nepříjemná. To vše musíme stroj naučit. “

Pokud by všichni měli plánovat (a k dnešnímu dni ano), budou roboti Hvězdné lodi schopni navigovat k cíli, který si uživatelé vyberou na mapě.

Jak chceme, aby roboti komunikovali s lidmi?

To není výzva, která je pro Starship Technologies jedinečná. Řada dalších společností, od Nuro až po BoxBot, prozkoumává své vlastní doručovací služby robotů s vlastním pohonem. Ale jde daleko za hranice robotů, kteří nám mohou přinést jídlo nebo potraviny, když jsme příliš zaneprázdněni (nebo líní) jít do obchodů. S tím, jak roboti hrají v našich životech větší roli, je stále naléhavější otázka, jak je integrovat do našeho světa.

Při definování pojezdové oblasti robota není třeba brát v úvahu malé statické překážky, jako jsou tyto póly. Ty jsou mapovány pomocí vstupu senzoru během jízdy a robot se jim později automaticky vyhne.

Roboti si tradičně vedli velmi dobře v laboratorních podmínkách, kde lze každou proměnnou dokonale ovládat. Z bezpečnostních důvodů byly také z velké části odděleny od lidí. Nyní se ve velkém stěhují do reálného světa. Pokud nyní nejsme zvyklí na pohled na roboty v našich ulicích, určitě to do konce roku 2020 skončí.

"Každý týden v našem týmu pro autonomní řízení pořádáme setkání, kde po dobu jedné hodiny náš bezpečnostní tým ukazuje technikům autonomního řízení některé z nejzajímavějších věcí, které se během posledních [sedmi dnů] staly," řekla Heinla. "Tyto zajímavé věci jsou buď místa, kde došlo k určitému nepohodlí, robot zvládl mimořádně dobře řízení, nebo [kde došlo] neobvyklé povětrnostní podmínky nebo předměty."

Některé z těchto problémů zahrnují roboty schopné porozumět našemu světu. To právě zkoušela Heinla, když v raných dobách Starship Technologies fotografoval před svým domem. Chtěl vědět, zda robot bude schopen rozpoznat jeho dům, stejně jako jeho dům, bez ohledu na to, zda byl slunečný letní den nebo deštivý zimní večer. Ukazuje se, že by to mohlo - a tento pohled pomohl založit celou společnost (nebo možná dokonce celé odvětví dodávek).

Výzkum, jako je tento - část inženýrství, část sociologie - je o hledání odpovědí na to, jak mohou lidé a stroje lépe existovat. Je horší, když je robot příliš opatrný nebo příliš neuvážený? Co se stane, když se doručovací roboty setkají s vodicími psy? Data z této nové oblasti výzkumu se shromažďují a používají k vyladění algoritmů, které silové roboty vytvářejí společnosti, jako je Starship Technologies.

Jednoho dne jim za to poděkujeme. Prozatím je však jen důležité, abychom rozuměli jejich rozhodnutím - a důvodům, proč je činí.

Poslední příspěvky

$config[zx-auto] not found$config[zx-overlay] not found