1. Inhalt
  2. Navigation
  3. Weitere Inhalte
  4. Metanavigation
  5. Suche
  6. Choose from 30 Languages

Panorama

Što rade roboti kad se ugasi svjetlo?

"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.

Robot zadužen peći jaje

Sve je dobro - dok teče po planu

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.

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 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 najuspješniji

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'

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

Preporuka uredništva