Большинство роботов обучают двумя способами: их либо программируют на реализацию конкретного алгоритма, регламентирующего всё до мелочей, либо учат, показывая на примере требующиеся от него действия.

У обоих методов есть свои недостатки. Когда робота учат с помощью демонстрации действий, он не может легко реализовать изученный навык в немного другой ситуации и сделать это полностью правильно. С другой стороны, системы планирования движения, использующие программирование с помощью оптимизации или выборки, могут приспосабливаться к этим изменениям, но отнимают много времени, так как они обычно вручную создаются экспертами-программистами.

Команда исследователей из лаборатории CSAIL Массачусетского технологического института (MIT's CSAIL lab) разработала смешанный третий вариант, который позволит роботам обмениваться навыками и знаниями между собой. Система, получившая название C-LEARN, предназначена для того, чтобы любой, независимо от своих познаний в технике, мог программировать роботов для решения широкого круга задач. Вместо копирования ваших движений с множества ракурсов или поэтапного программирования его действий, C-LEARN нужно только чтобы пользователь вводил информацию о том, какие действия, уже известные роботу, ему требуется совершать с конкретными объектами, а затем человек всего лишь один раз выполняет их для демонстрации. После этого робот может поделиться этими кинематическими данными со своими собратьями. Для того чтобы робот ничего не разрушил, человек также задаёт условия об ограничениях окружающего пространства.

При всём этом C-LEARN не только упрощает программирование действий для конкретного робота, но и позволяет заново «пересобрать» задачу для выполнения роботом, сконструированным иначе. Так, авторам удалось успешно передать гуманоидному 6-футовому роботу Atlas весом 400 фунтов навыки, полученные небольшим роботом типа Optimus. В частности, робот научил робота открывать двери, а также доставать предметы из ящика и перекладывать их.

Источники: www.engadget.com, MIT News