Roboti se lahko sedaj učijo – z opazovanjem ljudi

Narediti robota, ki bi razmišljal in se obnašal kakor človek, je v tem trenutku še neizvedljivo. Roboti, ki so sposobni hoditi in premagovati ovire ter »džogirati«, ne da bi se prepotili, so prav tako impresivni, toda po svoje je res, da so za svoje naloge programirani vnaprej.

Obstaja tudi vrsta umetne inteligence, ki lahko premaga človeško, če se v nečem izpopolni. AlphaGo, robot, ki je premagal najboljšega igralca igre GO na svetu, si je svoje mojstrstvo pridobil tako, da je igral izjemno veliko partij GO.

Povsem nova pa je od nedavnega nova vrsta robotov – takšnih, ki se učijo z opazovanjem ljudi. To pa je že nekaj, kar bi lahko, če bi se ta tehnologija še izpopolnila, nadomestilo ljudi v številnih poklicih. In mnogi lastniki podjetij bi z veseljem namesto človeških delavcev raje najeli »učeče se« robote, kot pa delavce s svojimi zahtevami, bolniškimi, sindikati in slabšimi rezultati od tistih, ki bi jih lahko dosegli roboti.

Da smo bliže temu cilju, so pokazali raziskovalci znanega podjetja Nvidia, ki se ukvarja predvsem z proizvodnjo grafičnih čipov. Toda sedaj so zgradili sistem utemeljen na »globokem učenju«, ki robote uči posnemanja zgolj tako, da najprej opazuje ljudi.

Z drugimi besedami, roboti se lahko sedaj naučijo nekega opravila na isti način, kot to delajo ljudje – da delajo točno to, kar vidijo pri drugih ljudeh.

robotiprizori.jpg

Za sedaj je ta sistem še vedno precej enostaven in omejen. Preizkusili so ga pri sestavljanju kock. Kar si lahko ogledate tudi tukaj. Robot tudi v angleščini ponavlja vse, kar dela, tako da je mogoče hitro ugotoviti, ali dela prav ali pa se je zmotil. In tudi zato je vaše delo še vedno varno – razen če ste specializirani za zlaganje kock.

To, kar je za ljudi »trivialno« opravilo, je za robota seveda še zmeraj zelo težavno – zaznati pravi objekt, ga prijeti na pravi način in postaviti na pravo mesto, ugotoviti, kako se obnaša v stiku z drugimi objekti in podobno. Toda sčasoma bi se ta sistem lahko še bolj izpopolnil.

Po drugi strani pa je takšen način učenja robotov nujno potreben za razmah robotike. »Da bi robot lahko opravil koristne naloge v realnih razmerah, mora obstajati možnost enostavnega komuniciranja z robotom. To pa vključuje tako informacije o končnem rezultatu, kot tudi o najboljših poteh za doseganje tega cilja. Z demonstracijo lahko uporabnik robotu sporoči nalogo in hkrati svetuje pot, po kateri se da cilj doseči,« opozarja eden od raziskovalcev na projektu.

dzoger.jpeg

V tem trenutku so te naloge še vedno omejene na igrače in kocke. Toda že kmalu bi to lahko postali polproizvodi in proizvodi v tovarnah ali kje drugje. In če se bo to nadaljevalo, je res, da bo zaradi avtomatizacije velik del sedanje »delovne sile« postal odveč. Za te ljudi bo treba najti nove zaposlitve in nov način nagrajevanja, da družbe ne bi razpadle zaradi pretiranega razslojevanja, ki bi lahko bilo posledica uspešnega posnemanja ljudi s strani robotov.

Inovator Elon Musk je že lani napovedal, da bo prav zaradi takšnih procesov avtomatizacije v prihodnje nujen univerzalni temeljni dohodek (UTD). »Mislim, da bomo končali z uvedbo univerzalnega temeljnega dohodka. Postal bo nujen,« je napovedal na srečanju »Svetovne vlade« v Dubaju lani februarja.

Že prejšnji predsednik ZDA Barack Obama je marca leta 2016 opozoril kongres, da bi zaradi procesov avtomatizacije samo v ZDA lahko do leta 2030 izgubili polovico delovnih mest. »Vedno manj in manj bo opravil, ki jih robot ne bi znal opraviti bolje. Rad bi bil jasen. To niso stvari, za katere bi si jaz želel, da bi se zgodile. To so stvari, za katere mislim, da se bodo verjetno zgodile,« je dejal Elon Musk.