Damit Roboter schneller neue Fähigkeiten erlernen können, brauchen sie lediglich ein wenig Hilfe von ihren Internetfreunden.
Auf der Internationalen Konferenz des Institute of Electrical and Electronics Engineers 2014 über Robotik und Automatisierung in Hongkong Informatiker der University of Washington zeigten, dass Crowdsourcing-Informationen aus der Online-Community eine schnelle und effektive Möglichkeit sein können, Robotern beizubringen, Aufgaben zu erledigen, wie zum Beispiel einen Tisch zu decken oder einen Garten zu pflegen.
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Ja, nutzen wir das Internet, um ihre Reise zur Selbsterkenntnis zu beschleunigen.
Den Wissenschaftlern zufolge können Roboter durch die Nachahmung von Menschen lernen, Aufgaben auszuführen, ein solcher Ansatz kann jedoch viel Zeit in Anspruch nehmen. Um beispielsweise einem Roboter zu zeigen, wie man einen Geschirrspüler belädt, kann es viele sich wiederholende Lektionen erfordern, um zu zeigen, wie man verschiedene Teller hält oder Dinge richtig einlädt. Mit dieser neuen Technik kann der Roboter auf das Internet zurückgreifen, um zusätzlichen Input für die korrekte Erledigung der Aufgaben zu erhalten.
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„Wir versuchen, eine Methode zu entwickeln, mit der ein Roboter die ganze Welt um Hilfe bitten kann, wenn er durch etwas verwirrt wird“, sagte Rajesh Rao, außerordentlicher Professor für Informatik und Ingenieurwesen an der UW. „Dies ist eine Möglichkeit, über die bloße Eins-zu-Eins-Interaktion zwischen Mensch und Roboter hinauszugehen und auch von anderen Menschen auf der ganzen Welt zu lernen.“
Um diese Theorie zu demonstrieren, ließen die Forscher Studienteilnehmer Modelle bauen – etwa Autos, Bäume, Schildkröten, Schlangen und mehr – aus farbigen Legosteinen und dann Roboter gebeten, dieselben Objekte zu bauen. Da die Roboter jedoch nur wenige Beispiele gesehen hatten, konnten sie die Aufgaben nicht vollständig lösen.
Um ihre Projekte fertigzustellen, wandten sie sich an die Masse und stellten Leute von Amazon Mechanical Turk, einem Crowdsourcing-Internetmarktplatz, ein, um weitere Lösungen für den Bau der Modelle zu entwickeln. Aus mehr als 100 Crowd-generierten Modellen wählten die Roboter die besten zum Bau aus, basierend auf Schwierigkeitsgrad und Ähnlichkeit mit den Originalobjekten.
Anschließend bauten die Roboter die besten Modelle der Form jedes Teilnehmers. Eine solche Lerntechnik wird als „zielbasierte Nachahmung“ bezeichnet und nutzt die Fähigkeiten des Roboters zu wissen, was der menschliche Bediener will, und dann den bestmöglichen Weg zu finden, dies zu erreichen Ziel.
„Das Endergebnis ist immer noch eine Schildkröte, aber es ist etwas, das für den Roboter handhabbar und dem ähnlich genug ist Originalmodell, damit es das gleiche Ziel erreicht“, sagte Maya Cakmak, Assistenzprofessorin für Informatik an der UW Maschinenbau.
Sicherlich kann die Online-Community für diese Roboter hilfreich sein, solange sie sich von allen Kommentarbereichen auf YouTube fernhalten.
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