A Homo sapiens egyik különleges adottsága, hogy kivitelezés előtt átgondolja cselekedeteit. Például, mielőtt belerúgnánk a labdába, agyunkon átfuttatjuk, hol is köthet ki, illetve hova akarjuk eljuttatni. Az általában egyszerű feladatok végrehajtására programozott, fejlett mesterségesintelligencia-szoftverrel nem rendelkező robotok képtelenek erre.

A Berkeley-i Kalifornia Egyetem egyik kutatócsoportja eldöntötte, hogy a robotokat felruházzák ezzel a képességgel. „Vizuális előrelátásnak” (visual foresight) elnevezett új tanulótechnológiát fejlesztenek, amellyel a gépek előre kitalálják, hogyan használjanak korábban soha nem látott tárgyakat. Egyelőre azonban még nem tartanak teljesen ott, hogy megjósolják a közvetlen jövőt, maximum csak apró részleteket.

Megoldásukat egy Vestri nevű roboton tesztelték. Képes volt megállapítani, hogy néhány másodperc múlva mit lát a kamerája, és ennek megfelelően a közeli akadályok érintése nélkül mozgatott apró tárgyakat az asztalon. Mindezt emberi beavatkozás, felügyelet és az objektumok fizikai tulajdonságainak ismerete nélkül tette.

A módszerrel robotok vizualizálhatják, hogy különféle cselekvések miként hatnak környezetükre. Lehetővé válik az intelligens tervezés komplex valóvilág-helyzetekben – véli a fejlesztéseket és az egyetem Robotikus Mesterséges Intelligencia és Tanulás Laboratóriumát (RAIL) vezető Sergey Levine.

Az úgynevezett dinamikus neurális advekción (DNA) alapuló modell meg tudja mondani, hogy a robot cselekedetének hatására egy kép pixelei hogyan mozdulnak el kockáról kockára. Ezzel az adottsággal a gép saját magától sajátítja el sokféle tárgy manipulálásának képességét. Valahogy úgy, ahogy az ember interakciókat folytat környezete tárgyaival. Nekünk sem kell hozzá tanító, mert rengeteg interakcióból sajátítjuk el.

„Bemutattuk, hogy építhető nagymennyiségű autonóm módon gyűjtött adatból tanuló, a tanultakat tárgymozgató adottságokká alakító robotrendszer” – magyarázza a Levine laboratóriumában dolgozó Frederik Ebert.

Levine szerint Vestri képességei még nagyon korlátozottak, előrelátásán bőven akad finomítanivaló. A technológia a jövőben például önvezető autóknál is hasznosítható lesz, új helyzetek és szokatlan tárgyak kezelésében segíthet nekik.