Google DeepMind se učí parkour
12.7.2017, Jan Vítek, aktualita
Google využil svou umělou inteligenci Deepmind k novému účelu. Učí ji pohybu a překonávání překážek, přes které se má sama navigovat jako simulace lidského těla. Můžeme se tak podívat, co by mohlo ovládat budoucí roboty.
Aktuálně výsledky umělé inteligence trénované na pohyb vypadají spíše jako opilý člověk s hodně špatnou motorikou, ale jisté pokroky rozhodně lze zaznamenat. My zase můžeme poznamenat, že tento výzkum by mohl posloužit třeba společnosti Boston Dynamics, kterou Google donedávna vlastnil. Jde o to, aby se chodící roboti dokázali vypořádat s různorodým prostředím kolem sebe a dokázali si poradit i v případě, že se pod nimi třeba trošku propadne půda, zvrátí kámen a v jiných neočekávatelných situacích.
Prozatím trénink Deepmind skončil u humanoidní postavy, která utíká přes různé překážky, jako jsou díry, zídky, různé houpačky a také jsou simulovány různé síly, které mohou na samotnou postavu působit, jako je třeba vítr. Můžeme tak mluvit o tom, že Google svou AI učí parkour.
Google k tomu používá techniku Reinforcement learning (RL), s jejíž pomocí si postava má najít svou cestu skrz předem neznámé prostředí, přičemž díky virtuálním odměnám za pokrok si AI vymýšlí nové způsoby, jak se s pohybem v takovém prostředí vypořádat.
V jistém směru nám to může připomenout hru QWOP, kde jde také o to, aby atlet ovládaný čtyřmi klávesami doběhl co nejdále, než se zhroutí na zem. Deepmind měla za úkol ještě to, aby se dostala do co nejdelší vzdálenosti co nejrychleji a k tomu jí od začátku nikdo nepomohl. Musela se tak zcela sama naučit, jak vůbec chodit a pak i jak přeskočit velkou zeď ve snaze dosáhnout na velkou virtuální odměnu. A když na to konečně přišla, tento způsob začala sama využívat i pro přeskakování jiných zdí.
Google se zaměřil také na nehumanoidní pohyb. Jak ukazuje video, máme tu také čtyřnohého "pavouka", který se naučil, jak přeskakovat propasti svým osobitým způsobem, k čemuž mu posloužila řada pokusů a omylů.
Na tom všem je zajímavé sledovat, jak moc se pohyb těchto simulovaných stvoření blíží či neblíží opravdovým tvorům. Však humanoidní model sice dostal do vínku příslušnou postavu a reálné možnosti dané silou našich svalů a možnostmi našich kloubů. Nikdo mu už ale nemluvil do toho, jak má výsledný pohyb vypadat, takže i na tu samozřejmou maličkost, že musí dávat nohu před nohu, musel přijít sám. Není tak divu, že pohyb vypadá z našeho pohledu komicky.
Ukazuje se také, že díky AI se mohou i složité problémy řešit v podstatě samy, pokud se využije inteligence schopná se sama učit a dostane k tomu dostatek času.
Zdroj: Extremetech