Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта. Пол Доэрти
в качестве примера грядущее поколение логистических и складских роботов, созданных по технологии, которая может оказать огромное влияние на деятельность и прибыль компаний во многих отраслях. В автоматизированных центрах обработки и выполнения заказов с многокилометровыми складскими стеллажами роботы выполняют большую часть тяжелой работы и начальные этапы комплектации.
Но автоматизированные системы сталкиваются с сотнями тысяч артикулов, которые часто меняются. А значит, либо эти системы должны быть разработаны для подбора определенной категории товаров, либо их придется обучать подбору каждого товара. Но тогда при добавлении новых товаров их необходимо будет вносить в систему вручную, что крайне нерационально.
Именно поэтому складские работники во многих отношениях превосходят нынешнее поколение роботов-сборщиков. Людей не нужно переучивать под каждый новый товар. Они могут обобщать свой опыт, легко отличать один объект от другого и быстро определять, как лучше обращаться с предметом, чтобы его не повредить. Но центры обработки заказов, нацеленные на доставку в тот же день или даже в течение часа, страдают от текучки кадров и ограничений в объеме и скорости работы, связанных с человеческими возможностями.
Немецкая компания Obeta, занимающаяся оптовыми продажами электроники, совместно с австрийской логистической компанией KNAPP AG запустила на своих складах новое поколение роботов-сборщиков, способных менять правила игры. От предыдущих поколений их отличает искусственный интеллект от Covariant – стартапа, основанного робототехниками из Калифорнийского университета в Беркли и исследовательской лаборатории Open AI.
Благодаря ИИ от Covariant роботы обучаются 3D-восприятию, пониманию физических возможностей объектов, планированию движения в реальном времени, а также методу «на раз-два-три»: освоению задачи в результате выполнения нескольких тренировочных примеров. Наличие общих способностей позволяет роботам быстро научиться манипулировать объектами без команд извне[21]. Задача роботов заключается в том, чтобы выбрать товары на оптовом складе и добавить их в индивидуальные заказы для отправки.
Один из посетителей штаб-квартиры Covariant описал технологию в действии: «Я наблюдал, как три разных робота мастерски собирают заказ из всевозможных товаров. За считаные секунды алгоритм анализирует положение предметов, рассчитывает угол атаки и последовательность движений, а затем вытягивает руку, чтобы захватить товар с помощью присоски. Он движется уверенно и точно, меняя скорость в зависимости от хрупкости покупки»[22].
В роботах используются готовый промышленный манипулятор, захват с присоской и система технического зрения. Система технического зрения соединена с захватом с помощью Covariant Brain – программной платформы, не зависящей от аппаратного обеспечения. Она призвана стать универсальным искусственным интеллектом для роботов в любой клиентской среде – единой нейросетью,
“Covariant Launches from Stealth to Bring Universal AI to Robots”, Covariant, January 29, 2020, https://www.prnewswire.com/news-releases/covariant-launches-from-stealth-to-bring-universal-ai-to-robots-300995185.html.
Karen Hao, “AI-Powered Robot Warehouse Pickers Are Now Ready to Go to Work”, MIT Technology Review, January 29, 2020, https://www.technologyreview.com/s/615109/ai-powered-robot-warehouse-pickers-are-now-ready-to-go-to-work/.