תרצו או לא, אנחנו מוקפים ברובוטים. אלפי אמריקאים רוכבים לעבוד בימינו במכוניות שדי הרבה נוהגות את עצמן. שואבי אבק שוטפים את חדרי המגורים שלנו בעצמם. מזלטים של קווא-קופטרים עוברים אוטומטית על שדות החווה, ועושים סקרי אוויר המסייעים לחקלאים לגדל את יבולם. אפילו רובוטים אנושיים למראה מפחיד, כאלה שיכולים לקפוץ ולהתרוצץ כמונו, עשויים להיות זמינים מסחרית בעתיד הקרוב.
מכשירים רובוטיים מצליחים להסתובב בעולם שלנו ללא שום התערבות מאתנו. אבל למרות הכישורים החדשים האלה, הם עדיין מגיעים עם חולשה מרכזית: עדיין ניתן לעצור את המוכשר מבין החבורה במסלוליהם באמצעות ידית דלת פשוטה.
הנושא, אומר מאט מייסון, רובוטיסט מאוניברסיטת קרנגי מלון, הוא שלכל היכולות הקיימות של רובוטים לנוע ברחבי העולם באופן אוטונומי, הם עדיין לא יכולים ליצור אינטראקציה פיזית עם עצמים בצורה משמעותית ברגע שהם מגיעים לשם.
"מה למדנו מרובוטיקה? השיעור מספר אחת הוא שמניפולציה קשה. זה מנוגד לחוויה האישית שלנו, מכיוון שכמעט כל אדם הוא מניפולציה מיומנת ", כותב מייסון במאמר הביקורת האחרון.
זו נקודה הוגנת. אנו בני האדם מתפעלים את העולם סביבנו מבלי לחשוב. אנו תופסים, תוקעים, מסובבים, קוצצים וחוקצים חפצים כמעט ללא מודע, בין השאר בזכות ידינו המוכשרים להפליא. כתוצאה מכך, בנינו את עולמותינו עם אותם נספחים בחשבון. כל הטלפונים הסלולריים, המקלדות, מכשירי הרדיו וכלים אחרים שטיפלנו בהם במהלך חיינו עוצבו באופן מפורש כך שיתאימו לאצבעות כפות הידיים שלנו.
לא כך לגבי רובוטים קיימים. כרגע אחד העיצובים הידניים הרובוטיים הנפוצים ביותר, המכונה "תפס", זהה פחות או יותר לאלה שדמיינו בטלוויזיה בשנות ה -60: מכשיר העשוי משתי אצבעות מתכת קשיחות הדוברות חפצים ביניהם.
בסביבה מבוקרת כמו פס ייצור, מכשירים כמו אלה עובדים בסדר גמור. אם רובוט יודע שכל פעם שהוא מושיט לחלק מסוים הוא יהיה באותו מקום ובאותה כיוון, ואז לתפוס אותו זה דבר של מה בכך. "ברור איזה סוג עומד לרדת במסוע, מה שמקל על חישה ותפיסה יחסית לרובוט, " מציין ז'נט בוהג, רובוטית באוניברסיטת סטנפורד.
העולם האמיתי, לעומת זאת, מבולגן ומלא באלמונים. רק תחשוב על המטבח שלך: יתכנו ערימות של כלים שמתייבשים ליד הכיור, ירקות רכים ושבריריים מצפים את המקרר, וכלי אוכל ממולאים במגירות צרות. מנקודת מבטו של רובוט, אומר בוהג, זיהוי ומניפולציה של מערך עצמים עצום זה יהיה כאוס מוחלט.
"זה בצורה מסוימת הגביע הקדוש, נכון? לעתים קרובות מאוד אתה רוצה לתפעל מגוון רחב של חפצים שאנשים מניפולציות בדרך כלל ונעשו עליהם מניפולציות על ידי אנשים ", אומר מתי קיוקארלי, חוקר רובוטיקה ומהנדס מכונות מאוניברסיטת קולומביה. "אנו יכולים לבנות מניפולטורים לאובייקטים ספציפיים במצבים ספציפיים. זו לא בעיה. צדדיות זה הקושי. "
כדי להתמודד עם המספר העצום של צורות ייחודיות ותכונות פיזיות של אותם חומרים - בין אם הם מוצקים כמו סכין, או מעצבים, כמו חתיכת ניילון נצמד - תוספת רובוטית אידיאלית תהיה בהכרח משהו שדומה למה שבסוף הזרועות שלנו. אפילו עם עצמות נוקשות, הידיים שלנו מתכופפות ומתכווצות כשאנחנו אוחזים בפריטים, כך שאם ידו של הרובוט יכולה לעשות את אותו הדבר, היא יכולה "לכלוב" חפצים שנמצאים בתוך אחיזתו, ולהעביר אותם מסביב למשטח על ידי מגרפה לעברם כמו תינוק. הצעצועים שלה.
הנדסה כי הרבגוניות איננה הישג קטן. כאשר מהנדסים ב- iRobot - אותה חברה שהביאה לך את שואב האבק Roomba - פיתחו לפני כמה שנים "יד" גמישה, בעלת שלוש אצבעות, זה נחשב כמיצג מרכזי. כיום רובוטיסטים ממשיכים לפנות משכפל נאמן של היד האנושית, כשהם מסתכלים על חומרים מפונקים וכלים חישוביים טובים יותר כמו למידת מכונות לשליטה עליהם.
המסע אחר "ידיים" רכות וגמישות
"תפסנים דמויי אנוש נוטים להיות הרבה יותר עדינים ויקרים הרבה יותר, מכיוון שיש לך הרבה יותר מנועים והם ארוזים לחלל קטן", אומר דמיטרי ברנסון, החוקר מניפולציה רובוטית אוטונומית באוניברסיטת מישיגן. "באמת, אתה צריך להיות הרבה הנדסה כדי שזה יעבוד, והרבה תחזוקה, בדרך כלל." בגלל המגבלות האלה, הוא אומר, ידיים קיימות אנושיות לא משמשות בתעשייה הרבה.
כדי שיד רובוטית תהיה מעשית ואפילו תתקרב ליכולתו של האדם, היא צריכה להיות איתנה אך גמישה; להיות מסוגלים לחוש קור, חום ומגע ברזולוציות גבוהות; ולהיות עדין מספיק כדי להרים חפצים שבריריים אך מספיק חזקים בכדי לעמוד במכות. אה, ומעל לכל זה זה צריך להיות זול.
כדי לעקוף את הבעיה הזו, ישנם חוקרים המחפשים ליצור מדיום שמח. הם בוחנים ידיים המחקות חלק מהתכונות משלנו, אך הרבה יותר פשוטים לעצב ולבנות. כל אחד מהם משתמש באצבעות לטקס רכות המונעות על ידי כבלים דמויי גיד המושכים אותם פתוחים וסגורים. היתרון של סוגים אלה של עיצובים הוא הגמישות המילולית שלהם - כאשר הם נתקלים בחפץ, הם יכולים להסתובב סביבו, להיווצר לצורתו המורכבת, ולגרוף אותו בצורה מסודרת.
במקום ידיים המחקות מקרוב את משלנו, חוקרים מסוימים עובדים על עבים רכים וגמישים העשויים סיליקון. בתמונה זו, אצבעות סיליקון חלולות מתכרבלות כשהן מתמלאות באוויר, וסוחקות אותן סביב חפצים בצורת יוצא דופן. (J. MORROW ET AL / IEEE ועידה בינלאומית בנושא רובוטיקה ואוטומציה (ICRA) 2016) "ידיים" מעוותות כאלה מציעות שיפור משמעותי ביחס לתפסן מתכת קשה. אבל הם רק מתחילים לפתור את הבעיה. למרות שאצבע גומי עובדת נהדר לאיסוף כל מיני חפצים, היא תתמודד עם כישורים מוטוריים עדינים הנחוצים למשימות פשוטות כמו הכנסת מטבע לחריץ - שכרוך לא רק בהחזקת המטבע, אלא גם בהרגשת החריץ, הימנעות מקצוותיו., והחלקת המטבע פנימה. מסיבה זו, אומר קיארלי, אומר חיישנים המספרים לרובוטים יותר על האובייקטים שהם נוגעים בהם הוא חלק חשוב לא פחות מהפאזל.
בקצות האצבעות שלנו יש אלפי קולטני מגע אישיים המשובצים בעור. "אנחנו לא באמת יודעים לבנות סוגים כאלה של חיישנים, וגם אם היינו עושים זאת, היינו מתקשים מאוד לחווט אותם ולהוציא את המידע הזה בחזרה", אומר קיוקארלי.
המספר העצום של חיישנים הדרושים יעלה סוגיה שנייה, אפילו יותר קשוחה: מה לעשות עם כל המידע הזה ברגע שיש לך את זה. שיטות חישוביות המאפשרות לרובוט להשתמש בכמויות אדירות של נתונים חושיים כדי לתכנן את המהלך הבא שלו מתחילות לצוץ, אומר ברנסון. אולם הגברת היכולות הללו למקום בו הן צריכות להיות עשויה להכות את כל האתגרים האחרים שעומדים בפני החוקרים בהשגת מניפולציה אוטונומית. בניית רובוט שיכול להשתמש ב"ידיים "שלו במהירות ובאופן חלק - אפילו במצבים חדישים לחלוטין - אולי לא יתכן אלא אם כן המהנדסים יוכלו להעניק לו סוג של אינטליגנציה מורכבת.
כוח המוח הזה הוא משהו שרבים מאנו בני האדם לוקחים כמובן מאליו. כדי להרים עיפרון על שולחנו, אנו פשוט מושיטים יד לתפוס אותה. כשאנחנו אוכלים ארוחת ערב אנו משתמשים במלקחיים, במזלגות ובמקלות אכילה כדי לתפוס את האוכל שלנו בחן ובדיוק. אפילו קוטעים שאיבדו את הגפיים העליונות יכולים ללמוד להשתמש בווסת תותבים למשימות הדורשות מיומנויות מוטוריות עדינות.
"הם יכולים לקשור את הנעליים שלהם, הם יכולים להכין כריך, הם יכולים להתלבש - והכל עם המנגנון הפשוט ביותר. אז אנחנו יודעים שזה אפשרי אם יש לך את האינטיליגנציה הנכונה שעומדת מאחורי זה, "אומר ברנסון.
מלמד את המכונה
הגעה לרמה זו של אינטליגנציה ברובוט עשויה לדרוש זינוק בשיטות הנוכחיות בהן החוקרים משתמשים כדי לשלוט בהן, אומר בוהג. עד לאחרונה, רוב תוכנות המניפולציה כללו בניית מודלים מתמטיים מפורטים של מצבים בעולם האמיתי, ואז נותנת לרובוט להשתמש במודלים האלה כדי לתכנן את תנועתו. רובוט אחד שנבנה לאחרונה והוטל עליו להרכיב כסא איקאה, למשל, משתמש במודל תוכנה שיכול לזהות כל יצירה פרטנית, להבין כיצד הוא משתלב עם שכניו ולהשוות אותו למראה המוצר הסופי. זה יכול לסיים את עבודת ההרכבה בעוד כעשרים דקות. עם זאת, בקש ממנו להרכיב מוצר אחר של איקאה, והוא יהיה מושלם לחלוטין.
בני אדם מפתחים מיומנויות בצורה שונה מאוד. במקום שיהיה לנו ידע מעמיק בנושא צר אחד, אנו סופגים ידע על טיסה מדוגמא ומתאמנים, מחזקים ניסיונות העובדים ומבטלים את אלה שלא. חשבו בחזרה לפעם הראשונה שלמדתם לקצוץ בצל - ברגע שהבנתם איך להחזיק את הסכין וחותכים כמה פעמים, סביר להניח שלא הייתם צריכים להתחיל מהתחלה כשנתקלתם בבטטה. אז איך גורם לרובוט לעשות זאת?
בוהג חושב שהתשובה עשויה להיות ב"לימוד מכונות ", מעין תהליך איטרטיבי המאפשר לרובוט להבין אילו ניסיונות מניפולציה מצליחים ואילו לא - ומאפשר לו להשתמש במידע זה כדי לתמרן במצבים שהוא מעולם לא נתקל בהם.
"לפני שלימוד מכונות נכנס לתחום הרובוטיקה, הכל עסק במודל הפיזיקה של מניפולציה - לבוא עם תיאורים מתמטיים של אובייקט וסביבתו, " היא אומרת. "למידת מכונה מאפשרת לנו לתת לרובוט חבורה של דוגמאות לאובייקטים שמישהו הערה, ומראים את זה, 'הנה מקום טוב לתפוס'." רובוט יכול להשתמש בנתוני העבר האלה כדי להסתכל על אובייקט חדש לחלוטין ולהבין כיצד לתפוס את זה.
שיטה זו מייצגת שינוי משמעותי מטכניקות דוגמנות קודמות, אך יתכן ויעבור זמן עד שהיא מתוחכמת מספיק בכדי לאפשר לרובוטים ללמוד לגמרי בעצמם, אומר ברנסון. על אלגוריתמים רבים למידת מכונה קיימים יש להזין כמויות אדירות של נתונים על תוצאות אפשריות - כמו כל המהלכים הפוטנציאליים במשחק שחמט - לפני שהם יכולים להתחיל להבין את תוכנית ההתקפה הטובה ביותר. במקרים אחרים, הם עשויים להזדקק למאות, אם לא אלפים, לניסיונות לתמרן של אובייקט נתון לפני שהם יתקלו באסטרטגיה שעובדת.
זה יצטרך להשתנות אם הרובוט אמור לנוע ולקיים אינטראקציה עם העולם מהר ככל שאנשים יכולים. במקום זאת, אומר ברנזון, רובוט אידיאלי אמור להיות מסוגל לפתח מיומנויות חדשות בכמה צעדים בלבד באמצעות ניסוי וטעייה, או להיות מסוגל להחיש פעולות חדשות מדוגמה יחידה.
אפולו, רובוט שנבנה על ידי המהנדס ז'נט בוהג, מנסה להזיז גליל על פני שולחן בזמן שקופסת קרטון חוסמת את דרכה. בניסוי זה, חוקר העביר את התיבה למקומות חדשים על השולחן כשהזרוע זזה, ואילץ את אפולו לחשב מחדש את מסלול מסלולו תוך כדי תנועה. התמונה המגולבלת בפינה הימנית התחתונה מציגה מבט מנקודת מבטו של אפולו, ומדגישה עד כמה קשה לרובוט לזהות ולעשות אינטראקציות עם עצמים סביבו. (COURTESY JEANNETTE BOHG) "השאלה הגדולה שצריך להתגבר עליה היא כיצד אנו מעדכנים את דגמי הרובוט לא עם 10 מיליון דוגמאות, אלא אחת ?", הוא אומר. "כדי להגיע לנקודה בה כתוב 'אוקיי, זה לא עבד, אז מה אני עושה הלאה?' זו שאלת הלמידה האמיתית שאני רואה. "
מייסון, הרובוטיסט מקרנגי מלון, מסכים. האתגר של תכנות רובוטים לעשות את מה שאנחנו עושים בלי דעת, הוא אומר, מסכם על ידי משהו שנקרא הפרדוקס של מוראבץ '(על שמו של חלוץ הרובוטיקה האנס מוראבץ', שמלמד גם בקרנגי מלון). הוא קובע, בקיצור, שמה שקשה לבני אדם לעשות הוא מטופל לרוב בקלות על ידי רובוטים, אבל מה שהטבע השני מבחינתנו קשה לתכנת. מחשב יכול לשחק שחמט בצורה טובה יותר מכל אדם אחר - אבל לגרום לו להכיר ולהרים חלק משחמט בעצמו הוכיח את עצמו כקשה בצורה מדהימה.
מבחינת מייסון, זה עדיין מתקשר. למרות ההתקדמות ההדרגתית שעושים החוקרים במערכות בקרה רובוטיות, לדבריו, הרעיון הבסיסי של מניפולציה אוטונומית עשוי להיות אחד האגוזים הקשים ביותר שהתחום טרם סדק.
"חשיבה רציונלית, מודעת היא התפתחות יחסית יחסית באבולוציה, " הוא אומר. "יש לנו את כל המכשירים הנפשיים האחרים האלה שבמשך מאות מיליוני שנים פיתחו את היכולת לעשות דברים מדהימים, כמו תנועה, מניפולציה, תפיסה. ובכל זאת כל אותם דברים קורים מתחת לרמה המודעת.
"אולי הדברים שאנחנו חושבים עליהם כתפקוד קוגניטיבי גבוה יותר, כמו היכולת לשחק שחמט או לעשות אלגברה - אולי הדברים האלה הם טריוויאליים מתים בהשוואה למכניקה של מניפולציה."
מגזין Knowable הוא מאמץ עיתונאי עצמאי מהסקירות השנתיות. 
