1. Idi na sadržaj
  2. Idi na glavnu navigaciju
  3. Idi na ostale ponude DW-a

Što rade roboti kad se ugasi svjetlo?

28. srpnja 2011

"Evolucijska robotika" se prema robotima ponaša kao prema domaćim životinjama. "Parenjem" robota koji pokazuju najbolje rezultate, nova generacija dobiva bolja - i ponekad posve neočekivana svojstva rješavanja problema.

https://p.dw.com/p/125dK
Robot zadužen peći jaje
Sve je dobro - dok teče po planuFoto: DW
Kućni roboti zapravo bi trebali ispunjavati sasvim obične zadatke, na primjer prepoznati osobu-lutku i donijeti joj čašu vode. Često se događa da se robot niti ne osvrne na lutku koju treba poslužiti. Ovakve i slične greške redovito se događaju na raznim natjecanjima na kojima se natječu roboti - za kućanstvo, za spašavanje ili roboti koji igraju nogomet. Ali izložba najboljih robota se u pravilu pretvara u pravi sajam promašaja.
Problem je u programu
Roboti 'igraju' nogomet
Manifestacije 'uspješnosti' se pretvaraju u - provale smjeha.Foto: DW
Svaki robot slijedi samo program kojeg pišu programeri, a oni jednostavno ne mogu predvidjeti svaku situaciju kakva bi mogla nastati u nekom kućanstvu - ili na nogometnoj utakmici. Tamo gdje bi ljudi od krvi i mesa "po sluhu" odlučili što im je činiti, roboti su ograničeni zadanim programom. Zato nikad nije sigurno, hoće li roboti pravilno procijeniti situaciju, izvući prave zaključke i primjereno reagirati.
Sve to zahtjeva izuzetno složenu koordinaciju programa i robotičkih sustava. To znači uskladiti robotovu percepciju okoliša, pokrete robota i njegovo sagledavanje čitavog događaja. To ljudsko dijete savlada u prvim mjesecima svojeg života, ali programeri ovdje dolaze do granica mogućnosti robotike. Paul Levi sa odjela informatike sveučilišta u Stuttgartu se odlučio na sasvim novu strategiju kako bi poboljšao učinkovitost robota: na načelo evolucije.
Evolucija kao rješenje
Paul Levi
Stručnjak za 'evoluciju' robota, Paul LeviFoto: Paul Levi
Svoju metodu objašnjava na primjeru jednog robota koji bi trebao pronaći sir. Kad bi robotov opstanak ovisio o osjetu njuha, onda bi sam robot morao odlučiti da nije toliko važna njegova kamera ili senzor topline, nego upravo senzor mirisa.
U okviru istraživačkog projekta Europske Unije "Replikator" gdje sudjeluje i institut Paula Levija, roboti se izlažu načelu evolucije. Populacije koje čine i po stotinjak robota dobivaju zadatak pronaći sir. Dok se kod živih bića šire geni onih životinja koja su bila najuspješnija, kod robota se šire - njihovi programi.
Jer baš kao što se i geni razlikuju, razlikuju se i programska rješenja u svakom robotu. Na taj način se pokazuje, koje su se to rutine računalskih programa pokazale uspješnijima od ostalih - da se vratimo primjeru potrage za sirom, tu će biti oni programi koji manje pažnje polažu na kameru nego na senzor njuha.
Seks robota – razmjena programa
Tako znanstvenici one roboti koji iznimno brzo pronađu sir, "pare" sa drugima, također uspješnim robotima. Neki znanstvenici ovaj proces zovu seksom, ali Levi smatra da pojam seksa u slučaju robota možda nije najbolji odabir. Jer tu se radi o pukoj razmjeni informacija - točnije, rutina u programu računala.
Dijelovi robota
Stotine robota dobiju iste zadatke - i kombiniraju se najuspješnijiFoto: Dr. Serge Kernbach, Universität Stuttgart
Program koji upravlja robotom sastoji se od tisuće takvih rutina - pojedinih postupaka u konkretnim okolnostima koji su poslagani kao u nekakvoj igri karata. Vremenom u "djeci-robotima" se sakuplja sve više rutina od najuspješnijih "roditelja-robota": u ovom slučaju, to će biti oni sa "boljim nosom" i osjetom njuha.
Ovaj proces parenja imitira prirodni proces u još jednoj stavci: povremeno se u program unose male mutacije "gena", svojstva kakva nisu imala niti "mama" niti "tata" robota.
Slučajne promjene
Robot iz Bonna
Rezultat je - robot sličnih, ali ipak različitih svojstava od 'roditelja'Foto: DW
Na taj način mogu nastati roboti koji izuzetnu pažnju polažu na senzore topline. Ovo se može pokazati iznimno korisnim ukoliko namirnica promjeni svoje kvalitete i uz miris pruža i toplinsku odrednicu. Na taj način i naizgled nebitne i malene mutacije u određenim okolnostima mogu dovesti do iznenađujućeg otkrića, bez sudjelovanja nekog inženjera koji je htio takvo rješenje. „Tek uz ovakvu razvojnu strategiju u kojoj se svjesno prihvaća i mogućnost promašaja, moguće je ostvariti napredak na evolucijskoj ljestvici“, smatra Paul Levi.
Ovaj princip pokazao se dakle uspješnim ne samo u prirodi, nego i kod robota. Tako se već nakon pet generacija, znači nakon petog miješanja posebno uspješnih inačica programskih rješenja, značajno poboljšala sposobnost potrage robota. Možda će onda i lutka s početka priče, konačno dobiti svoju čašu vode.
Autor: Nils Michaelis/ Lea Talijančić
Odg. ur.: A. Šubić