211service.com
Het Amerikaanse leger maakt robots die orders kunnen opvolgen
Een clearpath robot onder afstandsbediening Clearpath Robotica
Militaire robots zijn altijd behoorlijk dom geweest. De PackBot die het Amerikaanse leger bijvoorbeeld gebruikt voor inspecties en het opruimen van bommen, heeft praktisch geen intelligentie aan boord en wordt bestuurd op afstand. Wat het leger in plaats daarvan al lang wilde, zijn intelligente robotteamgenoten die bevelen kunnen opvolgen zonder constant toezicht.
Dat is nu een stap dichterbij. Het onderzoekslaboratorium van het leger heeft software ontwikkeld waarmee robots verbale instructies kunnen begrijpen, een taak kunnen uitvoeren en verslag kunnen uitbrengen. De potentiële beloningen zijn enorm. Een robot die commando's kan begrijpen en een zekere mate van machine-intelligentie heeft, zou ooit in staat zijn troepen voor te zijn en te controleren op IED's of hinderlagen. Het kan ook het aantal menselijke soldaten dat nodig is op de grond verminderen.
Zelfs zelfrijdende auto's hebben onvoldoende begrip om instructies van een andere persoon op te volgen en een complexe missie uit te voeren, zegt Nicholas Roy van MIT, die deel uitmaakte van het team achter het project. Maar onze robot kan precies dat.
Roy heeft aan het probleem gewerkt als onderdeel van de Robotics Collaborative Technology Alliance, een 10-jarig project onder leiding van het Army Research Laboratory (ARL). Het projectteam bestond uit onderzoekers van MIT en Carnegie Mellon die samenwerkten met overheidsinstellingen zoals NASA's Jet Propulsion Laboratory en roboticabedrijven zoals Boston Dynamics. Het programma eindigde vorige maand met een reeks evenementen om te laten zien wat het had bereikt. Een aantal robots werd op de proef gesteld en toonden hun manipulatievaardigheden, mobiliteit over obstakels en het vermogen om verbale instructies op te volgen.
Het idee is dat ze effectiever met mensen kunnen werken - niet anders dan een militaire hond. De hond is een perfect voorbeeld van wat we nastreven als het gaat om samenwerken met mensen, zegt projectleider Stuart Young. Net als een hond kan de robot verbale instructies aannemen en gebaren interpreteren. Maar het kan ook via een tablet worden bestuurd en gegevens retourneren in de vorm van kaarten en afbeeldingen, zodat de operator precies kan zien wat zich bijvoorbeeld achter het gebouw bevindt.
Het team gebruikte een hybride aanpak om robots te helpen de wereld om hen heen te begrijpen. Deep learning is vooral goed in beeldherkenning, dus algoritmen die vergelijkbaar zijn met die welke Google gebruikt om objecten op foto's te herkennen, laten de robots gebouwen, vegetatie, voertuigen en mensen identificeren. Senior ARL-roboticus Ethan Stump zegt dat een robot die de software uitvoert, niet alleen hele objecten kan identificeren, maar ook belangrijke punten kan herkennen, zoals de koplampen en wielen van een auto, waardoor ze de exacte positie en oriëntatie van de auto kunnen bepalen.
Nadat hij deep learning heeft gebruikt om een object te identificeren, gebruikt de robot een kennisbank om meer gedetailleerde informatie op te halen die hem helpt bij het uitvoeren van zijn opdrachten. Wanneer het bijvoorbeeld een object identificeert als een auto, raadpleegt het een lijst met feiten met betrekking tot auto's: een auto is een voertuig, hij heeft wielen en een motor, enzovoort. Deze feiten moeten met de hand worden gecodeerd en zijn tijdrovend om te compileren, en Stump zegt dat het team manieren zoekt om dit te stroomlijnen. (Anderen kijken naar vergelijkbare uitdagingen: het Machine Common Sense-programma (MCS) van DARPA combineert diep leren met een op kennis gebaseerde benadering, zodat een robot kan leren en zoiets als menselijk oordeel kan tonen.)
Lees meer in onze special
oorlog en vrede probleem
Young geeft het voorbeeld van het commando Ga achter de verste vrachtwagen aan de linkerkant. Naast het herkennen van objecten en hun locaties, moet de robot achter en links ontcijferen, wat afhankelijk is van waar de spreker staat, kijkt en wijst. Zijn hardgecodeerde kennis van de omgeving geeft hem verdere conceptuele aanwijzingen over hoe hij zijn taak moet uitvoeren.
De robot kan ook vragen stellen om met onduidelijkheden om te gaan. Als het wordt verteld om achter het gebouw te gaan, kan het terugkomen met: Je bedoelt het gebouw aan de rechterkant?
We hebben basisvormen geïntegreerd van alle stukken die nodig zijn om als teamgenoot te kunnen optreden, zegt Stump. De robot kan kaarten maken, objecten in die kaarten labelen, eenvoudige commando's interpreteren en uitvoeren met betrekking tot die objecten, en om opheldering vragen bij onduidelijkheden in het commando.
Bij het laatste evenement werd een Husky-robot met vier wielen gebruikt om te demonstreren hoe goed de software robots in staat stelde instructies te begrijpen. Twee van de drie demonstraties verliepen perfect. De robot moest tijdens de derde keer opnieuw worden opgestart toen zijn navigatiesysteem vastliep.
We hoorden de opmerking dat als de robot niet had gefaald, het leek alsof de demo ingeblikt was, dus ik denk dat er waardering was dat we lieten zien dat een systeem echt iets doet, zegt Stump.
Net als bij militaire honden, zegt Young, is vertrouwen de sleutel om robots en mensen samen te laten werken. Soldaten zullen de mogelijkheden en beperkingen van de robot moeten leren, en tegelijkertijd zal de machine de taal en procedures van de eenheid leren.
Maar er zijn nog twee andere grote uitdagingen. Ten eerste is de robot momenteel te traag voor praktisch gebruik. Ten tweede moet het veel veerkrachtiger zijn. Alle AI-systemen kunnen fout gaan, maar militaire robots moeten betrouwbaar zijn in situaties van leven en dood. Deze uitdagingen zullen worden aangepakt in een vervolg ARL-programma.
Het werk van het leger zou een impact kunnen hebben in de rest van de wereld, meent het team. Als autonome robots kunnen omgaan met complexe omgevingen in de echte wereld, naast mensen kunnen werken en gesproken instructies kunnen volgen, zullen ze talloze toepassingen hebben, van industrie en landbouw tot aan het huishoudelijke front. De militaire betrokkenheid bij het project roept echter zorgen op bij robotici zoals Oren Etzioni, CEO van het Allen Institute for Artificial Intelligence.
Huidige AI- en robotsystemen zijn broos en vatbaar voor misverstanden, denk aan Alexa of Siri, zegt Etzioni. Dus als we ze op het slagveld zetten, hoop ik echt dat we ze geen destructieve mogelijkheden geven.
Etzioni haalt een aantal problemen aan die verband houden met autonome militaire robots, zoals wat er gebeurt als een robot een fout maakt of wordt gehackt. Hij vraagt zich ook af of robots die bedoeld zijn om levens te redden, conflicten waarschijnlijker maken. Ik ben tegen autonome robo-soldaten totdat we een goed begrip van deze problemen hebben, zegt hij.