Digital October

Fuckup Nights Moscow Лекции Fuckup Nights Moscow

Приглашаем вас для обсуждения наиболее ярких провалов и историй неудач

Sketchfest EXPO 2016 Выставка Sketchfest EXPO 2016

первая выставка скетчеров, мастер-классы и новогодний арт-маркет!

Know More: Как открыть свой бар, кафе, ресторан и сделать его успешным? Интенсив Know More: Как открыть свой бар, кафе, ресторан и сделать его успешным?

интенсив от Даниила Гольдмана

Кен Голдберг. Где учатся роботы?

31 мая 2013

31 мая на Knowledge Stream в центре Digital October можно было послушать специалиста по «облачной робототехнике» Кена Голдберга. Он рассказал о последних робо-разработках Google, «интернете для вещей», проекте домашнего помощника за 10 долларов и объяснил, когда роботы перестанут слушаться человека.

ЮЛИЯ ЛЕСНИКОВА (ведущая): Здравствуйте. Мы все уже знаем, что человеку можно учиться, например, в центре Digital October на проекте Knowledge Stream. A где же можно учиться роботам, сегодня расскажет Кен Голдберг.

КЕН ГОЛДБЕРГ: Привет!

ЮЛИЯ ЛЕСНИКОВА: Давайте поаплодируем Кену. Вот смотри, Кен, вечер пятницы, хорошая погода в Москве, а сколько народа пришло тебя слушать! Это настоящее признание. Так что, пожалуйста, зажигай.

КЕН ГОЛДБЕРГ: Знаете, мои бабушка с дедушкой, может быть, даже обе бабушки и оба дедушки приехали в США из Восточной Европы. Так что мне вдвойне приятно выступать перед вами.

Сейчас активно обсуждается логика обучения нас, людей, но не это нам интересно. Нам с вами интересно разобраться в том, как будут обучаться роботы.

Начнем с простого: что такое робот?

Закройте на секундочку глаза, представьте себе робота. Я вас всех вижу, поэтому не надо меня обманывать. Представили? Можно открыть глаза. Наверняка кто-то из вас представил себе огромную боевую машину. Ну, признавайтесь. Конечно, роботы и такими бывают.

Но, как вы понимаете, кто-то мог представить и робота промышленного. Это, конечно, очень дружелюбный робот. Он нам должен помогать. Никому в голову не придет его бояться. И я хочу, чтобы вы помнили, что роботы бывают разными.

Идея роботов появилась очень давно. Различные автоматы, автоматизированные устройства, заводные игрушки существовали веками. Собственно, первые такие технические поделки придумали чуть ли не в Древней Греции.

Однако нас с вами больше всего интересует 1993 год нашей эры. Один из студентов тогда рассказал мне, что появилась такая штука, www называется. И мы сразу поняли, что интернетом можно воспользоваться для того, чтобы дать людям возможность поиграть с нашим роботом.

Мы создали проект под названием «Телесад» (Telegarden).

Просто для того, чтобы продемонстрировать, что робота можно подключить к интернету. Заодно мы рассматривали это как возможность изучить роботов и интернет одновременно.

Интерфейс «телесада» был таков: любой человек мог подключиться к роботу и, щелкая мышкой, изучать различные элементы этого сада. Скажем, можно было полить цветочки. Так со временем возникло целое сообщество любителей нашего сада. Самым активным участникам мы даже дарили семена, так что они могли посадить свое собственное растение. Люди делились информацией о своих растениях, кто-то просил: «Пожалуйста, поухаживайте за моим растением, я уезжаю в отпуск».

Но однажды мне позвонили и спросили: «А есть на самом деле этот телесад?» Я был совершенно шокирован вопросом. Мне и в голову не приходило, что можно было бы, в принципе, всех обдурить, понаделать фотографий, обмануть широкие круги общественности…

Конечно, с тех пор роботы прошли огромный путь, сейчас они изучают Марс. Появилась масса полезных инноваций, сильно изменивших современную робототехнику: выросли вычислительные мощности, появились новые виды датчиков, снизилась стоимость всех технических компонентов.

Но что еще более важно – роботы быстро входят в нашу жизнь.

Домашних роботов – уже около 5 миллионов по всему миру,

существует 10 тысяч военных роботов. Наконец, что более отрадно, есть уже более 2 тысяч хирургических роботов.

А эта система называется Kiva, и это ужасно интересное решение. Вот видите, роботы здесь – это такие оранжевые маленькие штуки, образующие, фактически, роботизированный склад. Конечно, их разумно использовать на больших складах, вроде те, что у Amazon: роботы подвозят операторам нужный товар, операторы собирают весь заказ. Настоящая революция складского хозяйства.

Наверняка вы слышали про проекты Google, связанные с роботизированными автомобилями. Их опыты показывают, что уже можно начать заменять некоторых водителей роботами. На самом деле, вся эта идея использования мощнейшего инструментария, который предоставляет тот же, например, Google, будет важна для всех робототехников. Но часто люди спрашивают: зачем это нужно компании Google? У меня есть ответ на этот вопрос.

Но прежде я хочу привести цитату своего приятеля Брэда Темплтона, который сказал: «Робота можно будет считать совершенно автономным тогда, когда вы будете его направлять на работу, а он вместо этого будет ехать на пляж».

Вот недавно вышел очередной фильм про роботов под названием «Робот и Фрэнк». В нем нам рассказывают историю про человека, который на старости начал терять память, и ему дети присылают робота в помощь. И совершенно естественно, что он отказывается, что он не хочет этого робота, робот его раздражает, но постепенно он начинает к нему прикипать.

Потому что понятно же: кто-то за тобой 24 часа в сутки ездит, помогает тебе, больше ни о ком не думает. В общем, если не смотрели фильм, посмотрите обязательно. Там есть несколько очень любопытных сюжетных поворотов и мне кажется, он неплохо иллюстрирует будущее бытовых роботов. Но если мы хотим, чтобы роботы стали нашими постоянными спутниками, нам нужно больше думать о том, как они будут вести себя у нас дома.

Это вот айробот «Румба», он чистит ковры. Если мы захотим дать ему более сложные задачи, скажем, что-то поднимать с пола, его «мозга» для этого не хватит. Пока что у таких бытовых роботов небольшой объем памяти и небольшая вычислительная мощность на борту. И придется очень много всего навестить на такого бытового робота: не просто функцию типа «рука», а еще и достаточно мощный анализатор, который будет ему подсказывать, с чем именно он столкнулся.

Вам, конечно, интересно узнать: как обучить роботов каким-то сложным задачам? Адаптивному поведению, скажем. Отвечаю: информацию роботы, как и люди, могут получать через интернет. Плюс к этому, через интернет уже можно подключаться к мощнейшим центрам обработки данных, которые могут взять на себя всю вычислительную функцию.

Таким образом, нам не нужно будет держать вычислительные процессоры на борту робота.

А он сможет просто по wi-fi связываться с облаком, которое будет за него думать.

Конечно, идея использования облачных технологий в робототехнике появилась неслучайно. Специалисты по всему миру делятся данными экспериментов, программными кодами, рассказывают друг другу о новых инструментах. Интересно, что много исследований сейчас проводится как раз в области планирования движения, потому что ведь не все роботы хорошо объезжают препятствия, не все хорошо дотягиваются своими захватами и манипуляторами до нужных предметов в сложно структурированной среде.

Конечно, просто полагаясь на облако, играть, скажем, в пинг-понг робот не сможет. Просто задержка может быть достаточно большой. Но есть масса видов деятельности, где скорость реакции не так важна. Мы вполне можем использовать мощь облачных технологий для того, чтобы, скажем, сделав снимок нужной комнаты, сравнить его с другими похожими, выдав по итогам роботу конкретную блок-схему действий.

Как пример, недавно появилась операционная система ROS. Являясь системой с открытым исходным кодом, она позволяет желающим разрабатывать какие-то новые инструменты, дописывать программы, тут же выкладывать их в онлайн. И ROS уже применяется в тысячах различных приложений для роботов по всему миру.

3D-печать, как вы понимаете, тоже скажет свое слово и в робототехнике.

Например, позволит вам быстрее воспроизводить чужие находки в лабораториях, а того гляди и дома. Так что в будущем, используя 3D-принтер, вы сможете легко создавать новых роботов или чинить старых.

Cейчас и правда много где робототехникой интересуются. В прошлом году я ездил в Африку, с удивлением заметил, что робототехникой серьезно занимаются и там: я встретил огромное количество студентов, которым роботы были интересны как способ обучения каким-то технологическим темам, но роботов используют там и в каких-то таких пропагандистских целях.

При всем этом, роботы там достаточно дороги. Вы, наверное, знаете, что робот Lego стоит порядка $50; для Москвы это, может быть, и не такие деньги, а вот для Африки это практически состояние.

В общем, посмотрев на все это, мы придумали организацию под названием AFRON («Африканская робосеть»). Кстати, вы в нее можете вступить, если захотите.

Просто наберите robotics-africa.org.

Первым проектом нашей ассоциации стало создание ультрадешевого робота: мы объявили конкурс на подобные проекты, поставив, как казалось, абсолютно невозможную планку. Мы сказали: вы должны спроектировать робота, который в производстве обойдется меньше $10.

Прием заявок завершился в сентябре, всего поступило 28 проектов из разных стран мира. Люди предлагали использовать самые разные материалы, даже картон и молнии для одежды. Поразительно, что лучшая заявка пришла от энтузиаста, правда институтского профессора, но человека непрофессионального. Его робот был сделан из котроллера для игровой консоли Sony: он приделал к нему пару колесиков, не хватало только балансир и в качестве балансира автор решил использовать 2 леденца.

Поэтому он так его и назвал: Lollybot, «леденцовый робот». Получилась, как вы видите, совершенно восхитительная штука. Она ездит, дети не могут устоять перед конфетами, в общем, все хорошо. Робот способен выполнять простые функции, его можно программировать. И что самое интересное, стоимость такого робота составляет $8,86.

Cейчас мы работаем над запуском Lollybot в массовое производство: отшлифовываем дизайн, дописываем софт. Если хотите, вы также можете принять участие в этом процессе, будем рады. Леденцы нам, кстати, будет поставлять Chupa Chups, мы с ними договорились.

Давайте теперь подробнее поговорим о том, как можно использовать облака. В первую очередь, для обработки тяжелых данных: картинок, карт, моделей. Вот почему, кстати, Google занимается своим облачным робо-проектом: у них есть доступ к огромному массиву информации. Кому как не Google передавать на автоматизированную систему данные, скажем, со спутника?

Поэтому на вопрос, где будут учиться роботы, я уверенно отвечаю: «Конечно же, в облаке». Я считаю, что именно в облачных технологиях скрыт огромный потенциал для обучения роботов. Благодаря облакам они могут стать более функциональными, гораздо более мощными. Кстати, роботы уже могут и на своем горизонтальном уровне обмениваться информацией. Но нужно, конечно, понимать, они все равно будут попадать в сложные ситуации, несмотря на то, что будут знать, что делать, как себя вести.

Поэтому еще одним преимуществом облачного решения является возможность обращения робота за советом к человеку. Стив Казинс как-то очень хорошо сказал, что ни один робот не является изолированным островом. Мы всегда почему-то исходили из того, что каждый робот – один в поле воин, каждый робот должен полагаться только на себя, и поэтому у него на борту должно находиться все, что ему нужно на всю его жизнь.

Но мне нравится мысль, что можно дать роботам звонить в колл-центры для людей, чтобы решать свои роботские проблемы.

Возможно, вы узнали этот эпизод из «Матрицы». Видите, она же не знала, как управлять вертолетом. Этот пример прекрасно иллюстрирует то, как дальше будут вести себя роботы: он сам или с подсказки человека обратится к облаку, скачает необходимый софт, и дело в шляпе. Кстати, эта тема сейчас очень активно развивается. У меня на сайте собран список ссылок на все исследования в этой области, их уже 76.

Приведу пару конкретных примеров использования облачных технологий в робототехнике. Первый связан с работой захватных инструментов. Вот вы приходите в квартиру, а там бардак. А ведь хочется, чтобы робот ходил по квартире, пока вас нет, наводил порядок. Может показаться, что это простая работа, но с точки зрения программирования задача достаточно сложная: количество проблем, с которыми робот может столкнуться, практически бесконечно.

Однако можно использовать софт Google Goggles. Он давным-давно доступен: вы можете сфотографировать какой-то объект, и дальше Google Goggles обрабатывает картинку, сравнивает ее со своей базой данных, понимает, что это такое и приводит вам самые актуальные статьи по поисковому запросу. Система работает достаточно хорошо, т.к полагается на результаты многолетней истории запросов. Google все-таки по всему миру пользуются.

Вот теперь смотрите. Ваш домашний робот подъезжает к неизвестному предмету, скажем, видит красную баночку с неизвестным напитком, фотографирует ее, через облако посылает поисковый запрос,

и Google ему говорит: «Дурашка, это же Coca Cola!»

А заодно отправляет данные о геометрии банки, конкретную схему захвата, рассчитанную удаленно, – комбинацию действий и траекторию для того, чтобы робот мог просто взять и переставить этот предмет. И после этого робот сможет надежно, не повреждая эту баночку, зацепить и перенести ее.

Конечно, пока в мире не хватает очень важной для работы роботов информации, касающейся геометрии объектов, их чисто физических характеристик, но при желании эта база данных может быть создана. Подчеркиваю, вся эта информация может легко храниться в облаке. Облако же может подсказать, каким образом лучше выполнить захват, если есть несколько вариантов. А робот может передать обратно информацию о том, получилось ли у него захватить данный объект с помощью указанной комбинации действий. Таким образом, система будет понемножку обучаться.

Собственно, мы уже такую систему сделали. Об этом мы рассказали буквально 2 недели назад на немецкой конференции по робототехнике. Мы уже протестировали ее на небольшом наборе предметов: не все еще хорошо, где-то в 20% случаев вещи падали. Но мы знаем, почему это происходило. Например, в условиях плохого освещения.

То есть это легко решаемая задача: можно, например, проинструктировать робота при включить фонарик при плохом освещении. Мы рады тому, что оценка правильного захвата была очень хорошей: где-то в 92% случаев мы получали абсолютно правильные инструкции. Именно поэтому мы рассчитываем, что в ближайшем будущем сможем еще повысить эффективность выполнения подобной работы.

И тогда роботы станут действительно полезны в каких-то бытовых ситуациях.

Теперь рассмотрим второй пример, из области медицины. Вы наверняка уже слышали о достижениях в этой области. Лапароскопические системы существуют уже на протяжении 20 лет, однако достаточно удобные решения появились лишь недавно с приходом на рынок компании Da Vinci.

Их инновация состоит в том, что хирург сидит за консолью, ему очень удобно, а робот повторяет его движения на пациенте. У хирурга при этом есть полное ощущение того, что он находится за операционным столом. Пока система работает в режиме master-slave, то есть робот сам по себе ничего не делает, он просто зеркалирует движения врача.

Но мы понимаем, что уже сейчас мы можем в удаленном режиме управлять роботами, так, чтобы лучший хирург мог вас оперировать несмотря на то, что физически он находится в другой стране. Конечно, серьезные хирургические операции в таком режиме проводить страшновато: ну, а вдруг интернет пропадет, что тогда?

Но мы подумали, что роботу можно передать ряд подзадач, скажем, зашивание ран.

Это достаточно скучная и ужасно тяжелая работа, которая может занимать много времени. Именно от этого этапа операции в первую очередь и устает хирург. Мы задались вопросом: а можем ли мы автоматизировать этот процесс? Как вы понимаете, тема трепетная. Я начал сотрудничать с Питером Биллом, коллегой по Беркли, и мы решили для начала изучить работу лучших хирургов: последить движения их рук и дальше правильно запрограммировать движения робота.

Предположим, мы хотим, чтобы наш робот аккуратно зашивал пациентов: мы подключаем его к системе Da Vinci, может показаться, как шов получается у хирурга. Имея данные о работе разных хирургов, мы можем использовать каждую из траекторий их движений как одну из, скажем, демонстраций. Дальше, применив фильтр Калмана или калмановское сглаживание, уточняем параметры нашей модели: в таком виде мы можем выдавать сигналы роботу, на выходе получив стежок более высокого качества, чем любой из отдельно взятых стежков хорошего хирурга.

Есть, конечно, над чем еще работать, но первые полученные результаты уже неплохи. Что самое важное, мы можем заметно ускорить операцию по наложению швов:

сейчас робот уже выполняет ее быстрее, чем опытный хирург.

На том же уровне качества, но в 10 раз быстрее.

Мы понимаем, что обучение само по себе может занимать достаточно много времени. Здорово, что статистический анализ, вычисления мы сейчас выполняем гораздо быстрее, чем раньше, используя все те же облачные технологии. Особенно меня бодрит идея интернета вещей: окружающие нас предметы будут свободно между собой общаться через сеть.

Скажем, машины будут передавать информацию о своем положении в «центр управления полетами», вы будете получать более точную информацию о пробках, об авариях. Плюс к этому вы получать информацию о качестве воздуха, хотя, конечно, страшно об этом думать в Москве.

Недавно появился новый любопытный термин, его ввела в оборот компания General Electrics. Они говорят о «промышленном интернете», имея в виду, что все их оборудование – турбины, двигатели для самолетов, локомотивов и т.д., в общем, все эти большие электромеханические устройства начнут между собой общаться постоянно. Так, чтобы, скажем, двигатели самолета могли сообщать другим лайнерам информацию о погодных условиях в определенной точке.

Еще одна интересная разработка, о которой хотелось бы рассказать: робот Romo, его прелесть в том, что он дешевый, стоит всего $150, и черпает электроэнергию из вашего мобильного.

Он также умеет использовать встроенную в ваш смартфон камеру, использует «мозги» вашего телефона для выполнения тех или иных операций. А телефоны ведь давно стали дешевыми. То есть вы получаете гораздо более мощного с точки зрения вычислительных способностей робота, чем если бы аналогичная начинка была встроена в его собственный корпус.

В том же Сан-Франциско есть компания, которая активно развивает идею AppStore для роботов. Вы уже скачиваете на свои смартфоны какие-то приложения, а они считают, что и роботам скоро придется что-либо скачивать. Чтобы они, как в том примере из «Матрицы», могли учиться каким-то новым навыкам.

Работа с большими данными, облачные вычисления, системы с открытым кодом, системы автоматического обучения роботов и краудсорсинг, —

мне кажется, эти тенденции помогут нам создать гораздо более эффективных роботов в сжатые сроки.

Но вряд ли вы со мной поспорите, если я скажу, что нет более эффективного механизма обучения, чем преподавание. Как в том анекдоте: «Трижды объяснил, сам понял, а он не понимает!» Поэтому я считаю, что роботы будут учиться как в облаке, так и у нас, а также друг у друга. У меня все. Спасибо!

ЮЛИЯ ЛЕСНИКОВА: Спасибо, Кен! Спасибо, что ты по-русски так круто говоришь, и ты подготовился, выучил, как будет «облачная робототехника» по-русски. Мы готовы задавать тебе вопросы.

ВОПРОС ИЗ ЗАЛА: Здравствуй, Кен! Меня зовут Кирилл, я пишу софт. Как думаешь, наступит ли в будущем такой момент, когда роботы станут умнее людей, которые будут их обучать, настолько, что станут совершенно автономны?

КЕН ГОЛДБЕРГ: Отличный вопрос, спасибо. Во-первых, мне кажется, что это будущее, в котором мы будем роботам не нужны, сильно удалено от настоящего момента. Слышали вы наверняка про сингулярность, про то, что роботы начнут производить других роботов. Но, кажется, в ближайшую пятилетку нам бояться нечего. Даже больше времени у нас есть. Я вообще считаю, что роботы будут всегда нуждаться в нашей поддержке. Им нужна будет наша информация. Мне кажется, что этот сценарий наиболее реалистичен.

Я могу представить себе автономный автомобиль, но, думаю, до полной реализации этой идеи пройдет еще очень много времени.

А вот компьютеры, которые будут нам помогать управлять автомобилями, появятся в ближайшие год-два.

Cкажем, они будут возвращать вас на нужную полосу, поставлять дополнительную информацию… Буквально на прошлой неделе кто-то из Google выступал на эту тему. Так вот, они говорил, что можно, например, доверить функцию «дудения в клаксон» роботу: когда он увидит, что соседняя машина начинает опасно к вам приближается, то сам посигналит ей.

Не знаю, насколько хорошо это будет работать, но сама по себе идея любопытная. Мне эта история кажется особенно интересной, поскольку в рамках одного информационного контура в ней сочетаются робот и человек. Ведь «Футураму» все смотрели, правда? Я вот мечтаю, что у меня будет друг вроде Бендера.

ВОПРОС ИЗ ЗАЛА: Здравствуй, Кен! Каким тебе рисуется наиболее вероятное будущее роботов? Будут ли они больше полагаться на другие устройства или станут автономны?

КЕН ГОЛДБЕРГ: Думаю, они не будут полагаться только на собственные возможности. Ведь это еще дорого для разработчиков. Помните, Romo использует смартфон? Смартфоны есть у многих, разработчики уже активно используют этот факт. Ведь чипы и микросхемы для смартфонов производятся многомиллионными тиражами и стоят очень дешево. А придумывать новые чипы исключительно для бытовых роботов… и Это будет стоить других денег.

Думаю, в ближайшем будущем мы будем все чаще вставлять свои телефоны в роботов,

и они от этого будут действовать умнее. Тем более это ужасно удобный интерфейс для нас с вами.

ВОПРОС ИЗ ЗАЛА: Здравствуй, Кен! Я учитель, преподаю информатику. У меня два вопроса. Первое – что ты посоветуешь учителям, как мы можем приблизить то будущее, которое ты рисовал нам сегодня?

И второй вопрос: могу ли я со своими учениками участвовать в проекте с тобой и с твоим коллегами?

КЕН ГОЛДБЕРГ: Конечно, можно, что за вопрос?! Вообще мне кажется, что это здорово, когда люди готовы участвовать в подобных облачно-робототехнических проектах. Наш конкурс снова пройдет летом, мы вновь будем рассматривать различные схемы дешевых роботов. Тут, конечно, многое зависит от того, какого возраста ваши ученики. Но мы готовы принимать и очень простые проекты. Пожалуйста, принимайте участие, мы будем очень рады предложениям.

Нам интересен софт для управления роботами, какие-то дизайн-проекты. Кстати говоря, все заявки, которые приходят на наш конкурс, выкладываются онлайн. У нас даже есть награды для победителей, не очень, правда, большие… Лучшая идея получит от $300 до $500.

ВОПРОС ИЗ ЗАЛА: Добрый день, меня зовут Аркадий. У меня достаточно практический вопрос. Знаете ли вы языки программирования достаточно высокого уровня для того, чтобы можно было задавать логику поведения роботов? То есть понятно, что можно написать миллион строчек кода на Java или С++ и добиться какого-то поведения. Но есть ли какие-то языки, которые на ступеньку выше этого, и какие конкретно?

КЕН ГОЛДБЕРГ: Еще один хороший вопрос! В годы моей молодости все писалось на LISP, сейчас им никто не пользуется. Java можно использовать довольно эффективно, хотя и этот язык применяется все реже и реже. Хотя бы чисто из соображений безопасности.

Сейчас самый популярный у робототехников язык, конечно, — Python.

Там и библиотеки большие, и он имеет достаточно хорошую совместимость. Конечно, Python не так быстро исполняем, как С, но он хорошо показал себя на примере операционки ROS. Поэтому я предлагаю вам почитать больше про ROS, там вы найдете больше информации.

ВОПРОС ИЗ ЗАЛА: Здравствуй, Кен! Меня зовут Евгений. Хочу тебя спросить про возможность использования нейроинтерфейсов.

КЕН ГОЛДБЕРГ: В этой области тоже ведутся активные интересные исследования. Вы, конечно, понимаете, что эти инвазивные технологии, предполагающие подключение проводов к мозгу, сопряжены с определенными проблемами, потому что не все хотят, чтобы им сверлили череп.

Есть такие, кому эта идея нравится, но их немного. Хотя все равно тема ужасно интересная. Совсем недавно произошел мощный прорыв, связанный с тем, что мы научились обрабатывать идущие от спинного мозга сигналы. Соответственно, это очень актуально для тех, кто в результате какой-то травмы не контролирует собственный позвоночник. Это фактически поможет вернуть им способность ходить, выполнять другие движения, жить более или менее полноценной жизнью. С точки зрения реабилитационной медицины это, конечно, настоящий прорыв.

Но череп — дело другое. Сигналы от головного мозга, экраниуремые толстым слоем кости, получаются очень слабыми на выходе. Даже магнитная-резонансная томография пока не дает хороших результатов в этом плане. Более того, сигналы, получаемые из мозга, пока недостаточно сложны для того, чтобы нормально контролировать робота.

Я больше верю в жесты и голосовые команды как способ управления роботом,

ведь их уже можно засекать при помощи анализаторов речи и камер.

ВОПРОС ИЗ ЗАЛА: Здравствуй, Кен! Меня зовут Андрей, я занимаюсь разработкой сервисных роботов. У меня к тебе несколько вопросов. Один простой: дай, пожалуйста, свое определение робота. Скажем, пылесос – это робот? Или система телеприсутствия – это робот?

Второй вопрос уже про будущее, про человекоподобных роботов. Будут ли роботы нашими рабами или друзьями?

КЕН ГОЛДБЕРГ: Хороший вопрос. Первый вопрос, конечно, каверзный. Мы, действительно, самые разные приборы называем роботами. Пылесос, который ездит по полу довольно случайным образом, не представляется нам сложным устройством. Трудно называть его роботом. Сенсоров у него нет, сложных вычислений он не производит, моделей не выстраивает. Так что он робот с натяжкой. Но новые версии тех же «Румба» становятся более сложными, создают карты территории.

С другой стороны, даже медицинские роботы контролируются человеком. Здесь можно задаться сложным философским вопросом, касающимся той степени автономии, которую нам было бы комфортно роботу дать. Хочется, наверное, как-то ее все-таки ограничивать: мол, отсюда досюда копаешь сам, а в остальном я тебя полностью контролирую.

Если мы доверим роботу принятие всех решений, боюсь даже представить, к чему это приведет.

Мне кажется, нам все-таки будет страшно поступиться контролем, ведь мы рискуем таким образом создать дивный новый мир.

Большинство читателей и авторов научной фантастики давно свыклись с мыслью, что роботы могут быть нашими врагами. Даже облачная робототехника имеет потенциально негативный выход: если у вас дома есть роботы, которые подключаются к интернету, сразу возникает масса вопросов насчет безопасности, конфиденциальности частной жизни. Ведь в роботе камеры стоят…

А поскольку хакнуть их легко, то и вирусы для бытовых роботов пишутся на раз. Представьте такой сценарий: робот собирает все ваши драгоценности, аккуратно складывает в сумочку, открывает дверь и выставляет сумочку на лестничную клетку! Можно сколько угодно быть оптимистом, но не стоит забывать о возможности криминального использования тех же самых технологий.

ВОПРОС ИЗ ЗАЛА: Здравствуй, Кен! Я как раз хотел спросить про открытый код: не стоит ли ограничивать подгрузку нового кода в облако? Как, собственно, должна проходить проверка информации, которая туда попадет?

КЕН ГОЛДБЕРГ: Вы имеете в виду проверку нового кода на валидность, на выполнение заявленных функций?

Конечно, облако – это ящик Пандоры. Когда один робот подгружает новую библиотеку или описание новых функций в облако, другой должен проверять эту информацию на валидность. Таким образом мы можем исключить, например, битый код, нерабочие инструкции. Сейчас тот же самый Google огромный объем времени на очистку данных, потому что они могут неправильно маркироваться, неправильно храниться или намеренно искажаться. Поэтому вы правы, вопрос действительно очень важный, фундаментальный.

ВОПРОС ИЗ ЗАЛА: Ваши роботы получают информацию, делиться ею. А как насчет генерации какой-то качественно новой информации для человека?

КЕН ГОЛДБЕРГ: Мне очень нравится идея того, что роботы могут для нас обследовать какие-то зоны, в которые мы сами лезть не хотим. Например, если вашему ребенку интересно посмотреть на то, как люди работают на шахте или на другом вредном производстве, вы можете туда отправить робота. Робот в данном случае лучше фильма, потому что им вы можете управлять, задавать с его помощью какие-то вопросы.

На мой взгляд, это крутой способ обучения, гораздо более познавательный, чем пассивный просмотр видеоматериалов. Да, мы можем использовать роботов для получения новой информации. Они уже давно используются под водой, в открытом космосе, при проведении каких-то долгосрочных исследований.

У одного из моих коллег есть робот, который ведет долгосрочные наблюдения, не помню где, в какой-то удаленной точке в Техасе. Он использует его, чтобы проверить теорию, что глобальное потепление ведет к перманентной миграции конкретных видов птиц. И его робот показывает, что в этом конкретном уголке действительно появились такие виды птиц, которых раньше там никогда не было. Он нашел огромное количество энтузиастов, которые контролировали камеру, управляли ею, затем тратили сотни часов собственного времени каждую неделю на то, чтобы просматривать видеоматериал и распознавать птиц.

Трудно назвать это абсолютно новым видом информации, но мне кажется, что это хороший, эффективный способ использования роботов. Мы могли бы эту информацию получить как-то еще, но это было бы гораздо более затратно.

ВОПРОС ИЗ ЗАЛА: Добрый день! Я врач, у меня вопрос по медицинским автоматизированным системам. Как вы думаете, они будут развиваться в сторону большей самостоятельности, или так и останутся вторичными манипуляторами? Спасибо.

КЕН ГОЛДБЕРГ: Мне было бы интересно услышать вашу позицию как медицинского профессионала. Могу сказать, что заметил: врачи сильно против подобной эволюции роботов. Они заслуженно гордятся собственными знаниями и навыками. Одно дело – доверить роботу управление вашим автомобилем, другое дело – доверить ему управление вашим скальпелем.

Все-таки наша цель не только в том, чтобы делегировать какие-то функции роботу, но и сделать это максимально безопасно. Пример со швами, о котором я рассказывал, демонстрирует, что мы можем использовать робота там, где вероятность ошибки с его стороны будет минимальной.

Есть еще очень интересные примеры использования роботов в химиотерапии.

Вы, наверное, знаете, что когда работает компьютерный томограф, там есть какое-то излучение, и человеку лучше не находиться рядом. А роботу бояться нечего. При этом врач все же пока определяет место, куда будет вводиться лекарство. А, в принципе, эту функцию вполне можно было бы роботизировать. Мы недавно как раз с подобным проектом столкнулись, и нам кажется, что в этой области у роботов очень хорошие перспективы.

Потому что, положившись на робота, мы можем обеспечить очень высокий уровень прецезионности введения конкретных, грубо говоря, с опорой на 3D-модели, оставив человеком только сложные высокоуровневые решения. В целом, думаю, роботы будут и дальше помогать нам эффективнее выполнять нашу работу, но не заменят нас полностью.

контакты

119072, Москва, Берсеневская набережная, 6, стр.3

+7 (499) 963–31–10
+7 (985) 766–19–25
do@digitaloctober.com