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OpenAI définit une nouvelle référence pour robot de dextérité

Rien dans ce monde — animal ou d’un robot assez proche de la souplesse et de dextérité de la main de l’homme. Pour les ingénieurs à l’Elon Musk fondée à but non lucratif OpenAI, ce qui s’est présenté à la fois un défi et une opportunité. Comment pourrait-leur les chercheurs utilisent l’intelligence artificielle pour apprendre à un robot à manipuler des objets comme astucieusement comme un être humain?

Généralement, lors de l’enseignement d’une IA pour le contrôle physique du robot, les scientifiques ont tendance à se heurter aux mêmes problèmes. La formation se fait souvent à l’aide de l’apprentissage par renforcement; une méthode où l’IA qui apprend à travers un processus d’essais et d’erreurs. Mais cela nécessite beaucoup de temps, généralement d’un montant d’années d’expérience. C’est très bien si vous voulez une IA à battre, par exemple, un jeu vidéo que vous venez de le laisser jouer le jeu à un rythme accéléré. Mais si vous voulez lui de la vie réelle de la tâche, vous êtes en difficulté. Vous ne pouvez pas attendre les bras de robot pour embrouiller par des années de pratique, et il est difficile d’obtenir une simulation du monde, c’est assez précis pour des fins de formation.

Pour OpenAI, la tâche qu’ils avaient établi eux-mêmes a été l’enseignement d’un robot à la main pour manipuler un à six faces du cube; le déplacement d’une position à l’autre de manière spécifique au côté vers le haut. Comme avec les recherches antérieures, ils ont commencé par la simulation de cet environnement de façon aussi précise que possible, mais la prochaine étape est ce qui fait la différence: ils ont commencé à jouer avec la simulation.

Tout d’abord, ils ont ajouté aléatoire du bruit visuel. Puis, ils ont changé les couleurs de la main virtuel et le cube. Ils randomisés la taille du cube; comment glissant ses surfaces; et quel poids il était. Ils ont même raté avec la simulation de la gravité. L’effet de tout cela était de donner à l’IA une meilleure compréhension de ce que peut être pour manipuler le cube dans le monde réel. Alors que la simulation peut ne pas avoir été totalement vrai à la vie, elle avait suffisamment de variations qu’il a permis au système d’apprendre à faire face à l’imprévu.

OpenAI les chercheurs de régler la main robotique contrôlée par leur système d’IA Dactyl. Crédit: OpenAI

OpenAI de Matthias Plappert, qui a travaillé sur le projet, explique que la modification de la simulation de la gravité a été particulièrement fun hack. L’équipe savait que lorsque le système d’IA — connu comme Dactyl — a le contrôle d’un robot réel de la main, la base de la main ne peuvent pas être placés dans le même angle, à chaque fois. Un angle inférieur signifierait le cube serait tomber de la main plus facilement. Dans le but d’enseigner Dactyl comment gérer cette variante, ils ont décidé de rendre aléatoire l’angle de la gravité dans la simulation. “Sans cette randomisation, il suffit de déposer l’objet à tout moment car il n’était pas habitué à ça,” dit Plappert.

Passer par toutes ces randomizations a pris un long moment. Une très longue période de temps. En fait, Dactyl avait à s’accumuler près de 100 ans d’expérience pour atteindre le sommet de la performance. Qui, à son tour, signifie que l’équipe a dû utiliser beaucoup de puissance de calcul — certains 6,144 Cpu et huit puissante puissante Nvidia V100 Gpu. C’est le genre de matériel qui est accessible qu’à très peu d’institutions de recherche.

Mais le résultat final en vaut la peine, dit Plappert. Une fois bien entraîné, Dactyl a été en mesure de déplacer le cube d’une position à l’autre jusqu’à 50 fois de suite sans la faire tomber. (Bien que la médiane du nombre de fois qu’il le fait était beaucoup plus petite; 13.) Et dans l’apprentissage de déplacer le cube dans sa main, Dactyl même développé de l’homme comme des comportements. Tout ce qui a été appris sans l’homme de l’instruction juste d’essai et d’erreur, pour des décennies à la fois.

“Cela montre que ce que nous, les humains ne pour la manipulation est très optimisé,” dit Plappert. “C’est un moment très intéressant, lorsque vous regardez un robot qui tente de résoudre un problème et vous ne le pensez  » Oh, hé, c’est la façon dont je le ferais aussi.”

Certains de l’homme-comme les traits de OpenAI du système appris. Crédit: OpenAI

Experts dans les domaines de la robotique et l’IA s’exprimant à La Veille loué OpenAI du travail, mais a averti qu’il ne représente pas une avancée décisive pour la manipulation robotique. Smruti Amarjyoti de la Carnegie Mellon University de Robotique de l’Institut de noter que l’idée de randomisation, le système de formation de l’environnement a été fait avant, mais il a dit Dactyl déplacements étaient “gracieux” de façon à ce qu’il avait pensé qu’il est impossible pour l’IA.

“Le résultat final est très sophistiqué et polis,” dit Amarjyoti. “[Mais] je considère comme la plus grande réussite de OpenAI dans ce domaine serait le génie de coordination qu’il a pris et la quantité de puissance de calcul qui a été utilisé pour réaliser cet exploit.”

Antonio Bicchi, un professeur de robotique à l’Istituto Italiano di Tecnologia, dit que la recherche a été “élégant et enchantés”, mais a noté un certain nombre de limitations. “Le résultat est toujours limitée à une tâche spécifique (jette un dé de taille) plutôt que par des conditions favorables (la main est tournée vers le haut, de sorte que le dé tombe dans la paume), et n’est même pas proche d’être un argument déterminant que ces techniques peuvent résoudre dans le monde réel de la robotique problème”, a déclaré Bicchi.

Pour OpenAI, la recherche est gratifiant pour des raisons indépendantes de Dactyl les dés de jonglerie. Le système a été enseigné à l’aide d’un certain nombre des algorithmes et des techniques de laboratoire conçu pour former son jeu vidéo de jeu de bot, OpenAI Cinq. Cela, la société suggère, montre que c’est la construction d’usage général algorithmes qui peuvent être utilisés pour s’attaquer à un large éventail de tâches — une sorte de saint-graal pour les ambitieux AI laboratoires et les entreprises.

La création plus agile des robots avec l’aide de l’intelligence artificielle serait une énorme aubaine pour les entreprises qui cherchent à automatiser le travail manuel, et il y a un certain nombre de startups activement à la poursuite des recherches dans ce domaine. Mais alors que l’amélioration de l’état de l’art en matière de robotique, permettrait certainement plus d’emplois pour être automatisé, si oui ou non cette vague de destruction d’emplois peuvent être compensés par les emplois créés par les nouvelles technologies est une question ouverte.

De toute façon, il est clair que l’intelligence artificielle a encore du chemin à parcourir avant de pouvoir le match de l’humanité de la motricité. Des capacités qui a pris Dactyl près d’une centaine d’années de l’apprentissage peut être ramassé par un homme avec, seulement, très peu d’essais, [même] avec de nouveaux objets et des tâches,” notes Bicchi. Mais certainement que les machines sont en voie de rattrapage, plus rapidement que jamais.

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Cyriac

Je suis Zeh Cyriac , fondateur et chef de la direction de la société informatique DROP Corporation Inc. et blogueur indépendant aux États-Unis, avec une passion pour l'Entrepreneuriat en ligne, le marketing de contenu et toutes les choses qui tournent au tour du digital et ’informatique .

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