Оказывается, некоторое время спустя Айзек Азимов придумал 4 закон робототехники

0. Робот не может причинить вред человечеству или своим бездействием допустить, чтобы человечеству был причинен вред.

три предыдущих:
1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.
2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые дает человек, кроме случаев, когда эти приказы противоречат Первому закону.
3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому и Второму законам.

P.S. "Мы не знаем, как создать настолько умных и проницательных роботов, чтобы они смогли исполнить эти три закона," — и добавляет, что Азимов, возможно, "не понимал, какую перцептивную нагрузку на роботов создают эти законы."
Родни Брукс

Источник Джордан Д. "Роботы"

Boston Dynamics: от боевых роботов в коммерцию

Друзья, мало кто знает как началась история Boston Dynamics, но, в 1992 году основатель компании Marc Raibert с группой исследователей научной лаборатории искусственного интеллекта Массачусетский технологический институт MIT Leg Laboratory проводили работы в области активно сбалансированного передвижения робота на ногах с целью автоматической перенастройки его системы управления, это требовалось чтобы отразить данные механики, ее изменения при моделировании и добиться желаемого поведения в различных искусственно созданных ситуациях.

Команда реализовала алгоритм настройки в виртуальном симуляторе, который повторно перенастраивал существующую систему управления (сегодня в машинном обучении это называется Reinforcement learning, чтобы учесть изменение модели или желаемое поведение. На тот год (1992) автоматическая настройка этих систем управления являлась сложной задачей, поскольку для большинства наборов параметров управления компьютеру трудно было прогнозировать, какие изменения улучшат поведение. Исследователи разметили данные упрощающие предположения робота в пространстве, что есть область, в которой параметры управления приводят к хорошему поведению, и эта область медленно перемещалась по мере изменения моделирования.

Препарированные данные готовились от одной симуляции к другой и повторялись до такой степени, пока роботы не получили разумную механику, используя модифицированный спусковой симплекс, чтобы перенастроить и улучшить работу системы управления. Операции повторялись, пока ученые не получили желаемую окончательную симуляцию.

В примере математически закладывался вес нагрузки четвероногого «животного» (на видео видно отсылки к mini spot) и изменялся с 5 кг до 200 кг. В каждом видео четвероногие используют один и тот же контроллер, настроенный одинаково. В результате на ранних этапах гонки бегают только четвероногие с маленьким весом. Однако, по мере того, как алгоритм настройки прогрессирует, начинают работать более нагруженные четвероногие.

Данные исследования показались интересными для узкого круга лиц DARPA и компания Boston Dynamics была основана в тот же год.

На мой взгляд, Boston Dynamics еще один яркий феномен коммерческого проекта, который вырос из оборонной отрасли перспективных исследований DARPA, инвестиции министерства обороны США позволили технологические наработки трансформировать на коммерческие рельсы, уже сегодня компания имеет рынки сбыта США, Канады, Европы, Австралии и Японии. С момента старта продаж mini Spot в 2019 году всего за два года стоимость изделия снизилась на 20000$ и составляет 74000$, что позволит такими темпами из промышленного B2B сегмента, спокойно перейти в сегмент B2C при стоимости в 30000$ к 22-23 годам, посмотрим, может к тому времени в сознании людей увлеченных технологиями это будет неотъемлемый домашний питомец…