Roboti nezvládají věšet prádlo. Pomoct jim může umělá kůže fungující jako touchpad, popisuje vědec

Robot, který by naložil a vyložil myčku nebo dal prádlo do pračky a pak ho pověsil, by jistě byl poptávaný výrobek. Ačkoliv tyto činnosti dělá člověk automaticky a nezdají se mu být složité, pro autonomní stroje to ale neplatí. Naučit roboty takovou činnost je podle vědců neuvěřitelně těžké.

Čtěte také

Univerzální strašák jménem umělá inteligence. „O práci vás nepřipraví, jen ji změní k lepšímu,“ tvrdí expert

„Je to jeden z paradoxů. Pro mnoho lidí je velmi obtížné hrát šachy nebo skládat Rubikovu kostku. Pro stroj jsou to ale úkoly jednoduché až triviální. Naopak věci, které jsou pro člověka naprosto přirozené, jako je chůze do schodů, bývají z mnoha důvodů komplikované,“ popisuje Svoboda.

Jde totiž o úkony s nekonečným množstvím variabilit a proměnných. „Prádlo může mít různou hmotnost, materiál, když se dotknu provazu na sušení, tak se pohne. Pokrýt všechny tyto varianty algoritmem je obtížné,“ přiznává. Simulace a učení robotů tak bývá nesmírně dlouhé.

Senzory i kůže

Ovlivnit to ale může to, jakým způsobem roboti vnímají prostředí, ze kterého se učí. Na elektrotechnické fakultě ČVUT proto experti vytváří například takzvanou robotickou kůži.

„Lze si to představit jako senzor, kterým je pokryté celé tělo robota a který umí detekovat sílu doteku,“ vysvětluje vědec. To může mít výhody nejen z hlediska procesu učení, ale i bezpečnosti.

Čtěte také

Výzkumníci ze Stanfordovy univerzity vyzývají vývojáře umělé inteligence, aby byli transparentnější

„U velkých manipulačních robotů se daří nasazovat takové placaté airbagy – vrstva, ve které je vzduch. V ní je elektronika, která detekuje tlak. Má to výhodu, že je to i měkké, takže když do vás praští, tak to není náraz na tvrdou překážku,“ podotýká Svoboda.

Robot ale zaznamená dotek pouze v jednom segmentu, což ho limituje. Ideální by proto byl ohebný touchpad podobný těm, které jsou na počítači „Kdyby se povedlo stroj pokrýt takovým touchpadem, tak bychom s ním mohli interagovat přirozeným způsobem,“ doplňuje vědec.

Pomohlo by to například v místech s hustým kouřem nebo ve tmě, kde u strojů selhávají běžné senzory. Hasiči nebo záchranáři by tak třeba nemuseli v nebezpečných situacích postupovat po hmatu, ale využít právě stroje.

Proč stroje k učení potřebují mnoho dat a dalo by se na tom něco změnit? Jaké roboty vyvíjejí výzkumníci na FEL ČVUT? A mohou být autonomní technologie skutečně inteligentní? Poslechněte si celé Leonardo Plus. Moderuje David Slížek.