«Estudio Santa Rita. Наші руки щодня виконують тисячі складних завдань – чи може штучний інтелект допомогти роботам зрівнятися з цими надзвичайними придатками людини? Але вам не потрібно розповідати про це Сарі де Лагард. У серпні 2022 року вона була на вершині світу. Вона щойно піднялася на гору Кіліманджаро зі своїм чоловіком і була», — пишуть на: www.bbc.com
Студія Санта Рита
Наші руки щодня виконують тисячі складних завдань – чи може штучний інтелект допомогти роботам зрівнятися з цими незвичайними придатками людини?
Але вам не потрібно розповідати про це Сарі де Лагард.
У серпні 2022 року вона була на вершині світу. Вона щойно піднялася на гору Кіліманджаро зі своїм чоловіком і була у чудовій формі. Але лише через місяць вона опинилася на лікарняному ліжку з жахливими травмами.
Після тривалого процесу загоєння Національна служба охорони здоров’я Великої Британії запропонувала їй протез на руку, але це мало що дало їй з точки зору нормального руху руки. Замість цього, здавалося, пріоритет надається формі над функціональністю.
«Це насправді не схоже на справжню руку», — каже вона. «Мої діти вважали це моторошним».
Протез мав лише один суглоб у ліктьовому суглобі, а сама рука являла собою статичну масу на кінці. Протягом дев’яти місяців вона намагалася виконувати повсякденні завдання, які раніше сприймала як належне, але потім їй запропонували щось трансформаційне – біонічну руку з живленням від батареї, яка використовує штучний інтелект (AI), щоб передбачати рухи, які вона хоче, виявляючи крихітні електричні сигнали від її м’язів. .
«Щоразу, коли я роблю рух, він навчається», — каже Де Лагард. «Машина вчиться розпізнавати закономірності й зрештою перетворюється на генеративний ШІ, де починає передбачати мій наступний крок».
Перший у світі одержувач біонічної руки на основі ШІ
Навіть коли ми беремо щось таке просте, як ручка, і возимося нею в пальцях, щоб прийняти позицію для письма, передбачає бездоганну інтеграцію між тілом і мозком. Ручні завдання, які ми виконуємо, ледве задумуючись, вимагають вишуканого поєднання керування двигуном і сенсорного зворотного зв’язку – від відкривання дверей до гри на піаніно.
Розвиток штучного інтелекту відкриває покоління машин, які наближаються до рівня людської спритності. Інтелектуальні протези, як той, який отримав Де Лагард, можуть передбачати й уточнювати рух. Боти, які збирають м’які фрукти, можуть зірвати полуницю в полі та акуратно помістити її в купу з іншими ягодами, не розчавлюючи їх. Зорові роботи можуть навіть акуратно витягувати ядерні відходи з реакторів. Але чи справді вони коли-небудь можуть конкурувати з дивовижними можливостями людської руки?
Втілений ШІ
Нещодавно я народила першу дитину. За кілька хвилин після появи у світі маленька долонька моєї дочки м’яко обхопила вказівний палець мого партнера. Нездатна зосередити свій погляд на чомусь далі, ніж на кілька дюймів попереду, її рухи рук і рук загалом обмежені мимовільними рефлексами, які дозволяють їй схопити предмет, коли він поміщений на долоню. Це чудова ілюстрація чутливості нашої спритності, навіть у наші ранні моменти, і натякає на те, наскільки вона покращується, коли ми дорослішаємо.
Протягом наступних місяців зір моєї доньки прогресуватиме достатньо, щоб вона могла сприймати глибину, а моторна кора головного мозку розвиватиметься, даючи їй більше контролю над своїми кінцівками. Її мимовільні хапання поступляться місцем більш навмисним захопленням, її руки подають сигнали в її мозок, дозволяючи їй вносити точні зміни в рух, коли вона відчуває та досліджує світ навколо себе. Моїй дочці знадобиться кілька років цілеспрямованих зусиль, спроб, помилок і гри, щоб досягти рівня спритності рук, яким володіють дорослі.
І подібно до дитини, яка вчиться користуватися своїми руками, спритні роботи, які використовують втілений ШІ, дотримуються подібної дорожньої карти. Такі роботи повинні співіснувати з людьми в навколишньому середовищі та вчитися виконувати фізичні завдання на основі попереднього досвіду. Вони реагують на навколишнє середовище й налаштовують свої рухи у відповідь на такі взаємодії. Метод проб і помилок відіграє велику роль у цьому процесі.
«Традиційний штучний інтелект обробляє інформацію, тоді як втілений штучний інтелект сприймає, розуміє фізичний світ і реагує на нього», — каже Ерік Цзін Ду, професор цивільного будівництва в Університеті Флориди. «Це, по суті, наділяє роботів здатністю «бачити» і «відчувати» навколишнє середовище, дозволяючи їм виконувати дії подібно до людей».
Сенсорні системи людини можуть виявляти найменші зміни та швидко адаптуватися до змін у завданнях і середовищі – Ерік Цзін Ду
Але ця технологія ще знаходиться в зародковому стані. Сенсорні системи людини настільки складні, а наші здібності сприйняття настільки вправні, що відтворення спритності на тому ж рівні, що й людська рука, залишається величезним викликом.
«Сенсорні системи людини можуть виявляти найменші зміни та швидко адаптуватися до змін у завданнях і середовищі», — каже Ду. «Вони об’єднують численні сенсорні дані, такі як зір, дотик і температура. Зараз роботам бракує такого рівня інтегрованого сенсорного сприйняття».
Кожен із трьох пальців містить датчики на кінчиках пальців, які надають тривимірні дані про оточення в реальному часі, а також інформацію про їхнє положення, силу та інерцію. Пристрій може обробляти делікатні предмети, включаючи яйця та надуті повітряні кульки, не пошкоджуючи їх. Він навіть навчився рукостискати – те, що вимагає від нього реагувати на втручання зовнішніх сил і непередбачуваних ситуацій. На даний момент DEX-EE — це лише дослідницький інструмент, а не для розгортання в реальних робочих ситуаціях, де він може взаємодіяти з людьми.
Однак розуміння того, як виконувати такі функції, буде дуже важливим, оскільки роботи дедалі частіше присутні поруч з людьми як на роботі, так і вдома. Наскільки сильно, наприклад, робот повинен схопити літнього пацієнта, коли вони перекладають його на ліжко?
Один із дослідницьких проектів Інституту Фраунгофера IFF у Маджбурзі, Німеччина, створив простого робота, який неодноразово «вдарив» людей-добровольців по руці загалом 19 000 разів, щоб допомогти його алгоритмам визначити різницю між потенційно болючими та комфортними силами. Але деякі спритні роботи вже знаходять свій шлях у реальний світ.
Поява роботів
Робототехніки давно мріяли про автомати з антропоморфною спритністю, достатньою для виконання небажаних, небезпечних або повторюваних завдань. Рустам Столкін, професор робототехніки в Бірмінгемському університеті, очолює проект із розробки надзвичайно спритних роботів, керованих штучним інтелектом, здатних, наприклад, переробляти ядерні відходи в енергетичному секторі. Хоча в цій роботі зазвичай використовуються роботи з дистанційним керуванням, Столкін розробляє автономних роботів із баченням, які можуть відправлятися туди, куди людям надто небезпечно.
Студія Санта Рита
Навіть найдосконаліша роботизована зброя намагається зрівнятися зі спритністю та здатністю до адаптації людських рук (Автор зображення: Estudio Santa Rita)
Мабуть, найвідомішим прикладом реального андроїда є людиноподібний робот Atlas від Boston Dynamics, який захопив світ ще в 2013 році своїми спортивними здібностями. Остання версія Atlas була представлена наприкінці 2024 року та поєднує комп’ютерний зір із формою штучного інтелекту, відомою як навчання з підкріпленням, у якій зворотний зв’язок допомагає системам штучного інтелекту вдосконалюватися в тому, що вони роблять. За даними Boston Dynamics, це дозволяє роботу виконувати складні завдання, як-от пакування або впорядкування предметів на полицях.
Але навички, необхідні для виконання багатьох завдань у керованих людьми секторах, де такі роботи, як Atlas, можуть злетіти, таких як виробництво, будівництво та охорона здоров’я, становлять особливу проблему, за словами Ду.
«Це тому, що більшість рухових дій, керованих руками, у цих секторах вимагають не лише точних рухів, але й адаптивної реакції на непередбачувані змінні, такі як неправильні форми об’єктів, різноманітні текстури та динамічні умови навколишнього середовища», — говорить він.
ШІ проти розуму
Ця стаття є частиною серії «ШІ проти розуму», яка має на меті дослідити межі передового ШІ та дізнатися трохи про те, як працює наш власний мозок. За допомогою експертів кожна стаття протиставляє різні інструменти штучного інтелекту людському розуму, ставлячи пробні запитання, щоб перевірити межі інтелекту. Чи може машина написати кращий жарт, ніж професійний комік, або розгадати моральну головоломку елегантніше, ніж філософ? Сподіваємося, що з’ясуємо.
Зараз більшість роботів навчаються виконувати певні завдання за один раз, що означає, що їм важко адаптуватися до нових або непередбачуваних ситуацій. Це обмежує їх застосування. Але Ду стверджує, що це змінюється. «Останні досягнення свідчать про те, що роботи згодом зможуть навчитися гнучким, універсальним навичкам, які дозволять їм виконувати різноманітні завдання без попереднього спеціального навчання», — каже він.
Але в той час як деякі інноватори прагнули відтворити людські руки та зброю у формі машини, інші обирали зовсім інші підходи до спритності. Кембриджська робототехнічна компанія Dogtooth Technologies створила роботів-збирачів м’яких фруктів із надзвичайно спритними руками та точними кліщами, які здатні збирати та пакувати делікатні фрукти, такі як полуниця та малина, з тією ж швидкістю, що й люди.
Ідея роботи-збирача фруктів прийшла в голову співзасновнику та виконавчому директору Дункану Робертсону, коли він лежав на пляжі в Марокко. Маючи досвід машинного навчання та комп’ютерного зору, Робертсон хотів застосувати свої навички, щоб допомогти прибирати сміття на пляжі, створивши недорогого робота, який міг би ідентифікувати, сортувати та видаляти детрит. Повернувшись додому, він застосував ту саму логіку до вирощування м’яких фруктів.
Роботи, які він розробив разом із командою Dogtooth, використовують моделі машинного навчання, щоб використовувати деякі навички, якими ми, як люди, володіємо інстинктивно. Кожна з двох рук робота має дві кольорові камери, схожі на очі, які дозволяють їм визначати стиглість ягід і визначати глибину кожного з цільових плодів за допомогою кінцевого «ефектора» або захватного пристрою.
Роботи відображають розповсюдження та розташування стиглих плодів на рослині та перетворюють це на послідовність дій із точним плануванням маршруту, необхідного для того, щоб направляти руку збирача до плодоніжки, щоб зробити зріз.
Кожна рука робота Dogooth має сім ступенів свободи, як і рука людини, тобто ці відростки можуть достатньо добре маневрувати, щоб знайти оптимальний кут для досягнення кожної ягоди, не пошкоджуючи інші, які ще знаходяться на рослині. Захоплюючий пристрій обережно захоплює плід за ніжку, пропускаючи його в оглядову камеру перед тим, як обережно помістити ягоду в ємність для розподілу. Інша система збору полуниці, створена компанією Octinion, використовує м’які захвати для захоплення плодів під час перенесення їх із рослини в кошик.
Студія Санта Рита
Тисячі рецепторів дотику та нервових закінчень допомагають нашим рукам розрізняти різні текстури та регулювати хват відповідно до тертя (Авторство зображення: Estudio Santa Rita)
Хоча багато хто з нас інстинктивно знає, скільки сил потрібно, щоб впоратися з полуницею, не розчавивши її, роботам знадобилися десятиліття досліджень і розробок, щоб досягти такої ж спритності. Робертс хоче підкреслити, що роботи його компанії не замінюють людей, але вони можуть допомогти вирішити проблему нестачі робочої сили, з якою стикаються багато частин сільськогосподарської галузі, дозволяючи людям і машинам збирати врожай разом.
Роботи, здатні виконувати деякі делікатніші завдання, які зараз виконують люди, можуть дати важливий поштовх багатьом промисловим секторам, каже Пулкіт Агравал, доцент кафедри електротехніки та комп’ютерних наук Массачусетського технологічного інституту в Кембриджі, Массачусетс.
«За деякими оцінками, лише у виробництві в США [a] понад два мільйони праці дефіцит”, – каже Агравал, який розробляє машини, здатні маніпулювати об’єктами. “Незалежно від того, чи це промислове застосування, пошук і порятунок, дослідження космосу чи допомога старіючому населенню, вплив робототехніки на основі штучного інтелекту буде трансформуючим – набагато більше ніж ChatGPT, на мою думку».
Однак протягом дня людські руки виконують тисячі різних завдань, пристосовуючись до різноманітних форм, розмірів і матеріалів. І робототехніці є чим зайнятися, щоб конкурувати з цим. Одне нещодавнє випробування роботизованої руки з використанням компонентів з відкритим кодом вартістю менше 5000 доларів США (4000 фунтів стерлінгів) показало, що її можна навчити змінювати орієнтацію об’єктів у повітрі. Однак, зіткнувшись із складним об’єктом – іграшкою у формі гумової качечки – робот все одно намацав і впустив гумову качку приблизно в 56% випадків.
Протези, які передбачають
Однак, можливо, кінцеве застосування робототехнічної спритності – це протезування – наприклад, замість людської руки, втраченої внаслідок нещасного випадку чи хвороби. Піонерський міоелектричний протез руки та кисті, який отримала Сара де Лагард, дає деякі натяки на те, що може бути можливим у майбутньому.
У результаті співпраці між кількома компаніями, що займаються програмним і апаратним забезпеченням, її рука використовує міоелектричне розпізнавання образів або декодування неврологічних намірів, яке є формою машинного навчання, яке дозволяє її руці вивчати її рухи та робити прогнози на основі минулої поведінки. Це означає, що Де Лагард може рухати рукою більш інстинктивно.
«Апаратне забезпечення, вбудоване в протез руки Сари, записує м’язові сигнали на поверхні її шкіри, коли вона візуалізує цей конкретний рух», — каже Блер Лок, виконавчий директор Coapt, розробника алгоритму ШІ, який керує рухами руки Де Лагард. Це апаратне забезпечення розшифровує ці м’язові сигнали, щоб вгадати, яку дію Де Лагард має намір зробити рукою. «Модель розпізнавання образів може визначити інтенсивність визначеної дії, швидкість, силу. Вона здатна виконувати команди менш ніж за 25 мілісекунд», — додає Лок.
Де Лагард порівнює цей процес із використанням контролера відеоігор, у якому ви натискаєте послідовність кнопок, щоб отримати певну відповідь від свого екранного аватара. Спочатку їй було важко виконувати кілька завдань одночасно, оскільки всі її думки були зосереджені на посмикуванні правильної послідовності м’язових волокон плеча. Але з часом алгоритми штучного інтелекту навчилися передбачати її наміри, а це означає, що тепер їй набагато легше виконувати багатозадачність.
«Я можу наказати йому зробити дуже легкий дотик, щоб я міг взяти яйце, не розчавивши його», — каже Де Лагард. «Але в той же час я можу посилити хватку і зробити її настільки сильнішою, що я міг би розчавити банку кока-коли».
Штучний інтелект також інтегрований у програму, пов’язану з її рукою, яка дає пропозиції щодо оптимального використання руки на основі попереднього використання. Незважаючи на велике вдосконалення, протез ніколи не буде таким хорошим, як оригінальна рука Де Лагард, каже вона. Він важкий, пітний у літні місяці, і його потрібно заряджати раз на день. Крім того, їй все ще потрібно подолати деякі перешкоди щодо її функціональності.
Механізми тактильного зворотного зв’язку в протезах все ще досить рудиментарні, і Де Лагард здебільшого покладається на зір, коли працює з предметами. Вона періодично забуває, що щось тримає, і відпускає хватку, кидаючи це на підлогу.
Хоча ми досягли значного прогресу за останні кілька років і здається, що людська спритність досяжна, нам залишилося принаймні п’ять років, якщо не більше – Пулкіт Агравал
Для порівняння людські руки використовують мережу рецепторів дотику на наших пальцях і долонях, щоб відчути, де щось знаходиться, визначити, наскільки сильно нам потрібно це стиснути, щоб підняти, і відчути, чи тертя починає змінюватися.
Вбудований ШІ явно веде до ще більш спритної роботизації та протезів. Наразі, однак, ясно, що цій технології ще потрібно пройти певний шлях, перш ніж вона повністю відповідатиме або замінить неймовірний дизайн людського тіла. За словами Агравала, проблеми залишаються у фізичному робототехнічному обладнанні та програмному забезпеченні. «Хоча ми досягли суттєвого прогресу за останні кілька років і людська спритність здається досяжною, нам залишилося щонайменше п’ять років, якщо не більше», — каже він.
Навіть коли спритність покращується, є інші речі, які слід враховувати, каже Ду. «Безпека понад усе», — зазначає він. «Це охоплює як фізичну безпеку, яка гарантує, що роботизовані системи можуть працювати, не завдаючи шкоди співробітникам, а також безпеку системи, включаючи надійні відмовостійкості та резервування в алгоритмах штучного інтелекту для запобігання несправностям або ненавмисним діям». Ду також вказує на етичні міркування, такі як вплив на роботу.
Для Де Лагард покращення спритності робототехнічних рук повернуло здібності, які вона вважала втраченими – такі прості завдання, як налити собі склянку води та обійняти своїх дітей двома руками.
Коли я запитую де Лагард, де вона хотіла б бачити цю технологію в майбутньому, вона уявляє майбутнє, де роботизоване збільшення тіла не обмежуватиметься лише тими, хто має відмінності в кінцівках або обмеженими можливостями, а допоможе людям похилого віку залишатися активними в майбутньому. років, наприклад.
Хоча вона, можливо, не вирішила бути представником вбудованого штучного інтелекту, готовність де Лагард прийняти цю технологію також дає змогу побачити те, що може бути можливим.
—
Щоб отримати додаткові новини та інформацію про технології, підпишіться на наш Інформаційний бюлетень Tech Decoded, поки Основний список двічі на тиждень надсилає на вашу поштову скриньку підібрані функції та статистику.
Слідкуйте за новими новинами BBC про науку, технології, навколишнє середовище та здоров’яFacebook,X і Instagram.