현재까지 로봇에 사용되는 AI는 특정 작업을 담당하는 규정된 소프트웨어 코드를 기반으로 합니다. 종종 그러한 프로그램을 작성하는 것은 작업 자체보다 더 어려운 작업입니다. 이것이 로봇이 단순하고 반복적인 작업에 더 적합한 이유 중 하나입니다.
Brown University와 Massachusetts Institute of Technology의 과학자 그룹은 운동 기술을 통해 물체의 추상적 표현을 개발하여 작업을 계획할 수 있는 시스템을 만드는 작업을 하고 있습니다. 이 시스템의 도움으로 로봇은 알고리즘의 작은 편차가 있는 경우 독립적으로 작업을 계산하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
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이 시스템을 테스트하기 위해 연구자들은 Anathema Device 또는 "Ana"라고 하는 팔이 두 개인 로봇이 방에 있는 물체와 상호 작용하도록 프로그래밍했습니다. 수행된 작업 중에는 다양한 액체를 저장하기 위한 캐비닛 및 컨테이너의 개폐, 스위치 "클릭" 및 병과의 다양한 상호 작용이 있습니다. 할당된 작업을 수행하는 로봇은 디지털 공간에서 객체를 시각화하고 수신된 정보를 연구원이 개발한 알고리즘의 도움으로 처리했습니다.
개발자에 따르면 로봇은 사물과 환경에 관련된 추상적인 개념을 학습할 수 있었습니다. 예를 들어 Anathema Device는 문을 열기 전에 닫아야 한다는 것을 결정할 수 있었습니다.
"Ana는 열린 문이 스위치에 대한 접근을 차단하기 때문에 조명을 끄려면 찬장 문을 닫아야 한다는 것을 '배웠습니다'." -개발자 중 한 명을보고합니다.
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데이터를 처리한 후 로봇은 기호를 획득한 추상 개념 중 하나와 연관시킵니다. 로봇과 사람의 상호작용을 위해 설계된 일종의 범용 프로그래밍 언어로 코딩 시 복잡한 알고리즘이 필요하지 않습니다. 이러한 적응 행동은 로봇이 특정 조건에서 취할 행동을 독립적으로 선택한다는 것을 의미합니다.
"우리의 목표는 로봇에게 작업을 부여하고 자체 행동을 생성할 수 있는 기회를 제공하는 것입니다.
물론 각 로봇이 동일한 작업을 수행하도록 하는 것은 비효율적이며 연구자들은 공통 언어를 개발하고 다양한 작업에 대한 특정 알고리즘을 만들 수 있을 것이라고 믿습니다.
드 제렐로 : techcrunch.com
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