Обучение роботов новым навыкам долгое время оставалось медленным и трудоёмким процессом, требовавшим множества пошаговых демонстраций даже для простых задач. Любое непредвиденное событие, вроде падения инструмента или появления неожиданного препятствия, могло полностью остановить работу машины. Такая негибкость значительно ограничивала применение роботов в условиях высокой неопределённости.
Учёные из Университета Корнелла предложили новое решение — искусственный интеллект под названием RHyME (Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution). Эта система позволяет роботам осваивать новые действия, наблюдая всего за одним видеороликом с демонстрацией. В отличие от традиционных методов, требующих длительной подготовки и безупречного повторения действий, RHyME делает процесс обучения значительно проще и быстрее.
Главное достижение технологии заключается в способности преодолевать расхождения между человеческими движениями и возможностями робота. Тогда как люди легко адаптируются к изменениям условий, роботам раньше требовались чёткие и точно соответствующие инструкции. Даже небольшие различия могли приводить к провалу обучения.
RHyME справляется с этой проблемой, используя базу ранее наблюдаемых действий. При просмотре новой демонстрации, например, постановки кружки в раковину, робот сопоставляет увиденное с похожими задачами, такими как подъём чашки или размещение предмета. С помощью этих знакомых фрагментов машина может самостоятельно воссоздать новое действие, даже если ранее с ним не сталкивалась.
Подход значительно увеличивает эффективность и гибкость обучения. Вместо тысяч часов подготовки, как это требовалось раньше, теперь достаточно около 30 минут сбора данных, специфичных для конкретного робота. В лабораторных испытаниях роботы, обученные с помощью RHyME, выполняли задачи более чем на 50 % успешнее по сравнению с применением традиционных методов.
Исследование будет представлено на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации в Атланте. Проект поддержали Google, OpenAI, Управление военно-морских исследований США и Национальный научный фонд.
