Потенциал использования роботов еще не раскрыт, однако облачные технологии в скором времени окажут нам в этом невероятную поддержку. В этой статье я расскажу о том, как новое поколение роботов может использовать облачные технологии, Большие данные, машинное обучение, системы с открытым кодом и «Интернет вещей» для того, чтобы больше помогать нам в различных задачах: от вождения автомобиля и работы по дому до проведения хирургических операций.
Эта тенденция уходит корнями в начало 1990-х годов, когда впервые появилась Всемирная паутина. Я был молодым профессором университета Южной Калифорнии и работал с аспирантами в научно-исследовательской лаборатории робототехники. Однажды они зашли ко мне в кабинет и показали нечто невообразимое: они запустили на моем рабочем столе первый веб-браузер Mosaic. Мы зашли на несколько первых веб-сайтов, включая сайт, на котором любой мог наблюдать за происходящим в студенческом кафе через веб-камеру. Ее установили аспиранты университета Кембриджа, чтобы следить за тем, когда можно достать свежий кофе, в связи с так называемой «разрушительной кофеиновой зависимостью».
В тот вечер мы с моими студентами допоздна просидели в лаборатории, пытаясь развить нашу идею. Вместо того чтобы пассивно следить за происходящим с помощью веб-камер, можно ли дать возможность удаленным посетителям активно влиять на наше рабочее пространство, используя нашего робота?
Что, если робот, вместо того чтобы заниматься чем-то скучным вроде строительства башни из кубиков, мог бы ухаживать за садом с живыми растениями? Для этого мы взяли манипулятор промышленного робота и оборудовали его цифровой камерой, оросительной системой и воздушным соплом, чтобы он мог собирать семена. Затем его установили в центре обычной круглой клумбы с алюминиевым ограждением радиусом три метра и заполнили ее на глубину полметра грунтом и несколькими саженцами. Мы разработали графический веб-интерфейс, к которому каждый мог получить доступ, чтобы следить за растениями, поливать их и сажать семена в этом саду, управляя роботом.
«Телесад» (материалы: робот, сад, Интернет). 1995–2004, музей Ars Electronica, Линц, Австрия. Руководители проекта: Кен Голдберг (Ken Goldberg) и Джозеф Сантарромана (Joseph Santarromana). Команда проекта: Джордж Беки (George Bekey), Стивен Гентнер (Steven Gentner), Розмари Моррис (Rosemary Morris), Карл Саттер (Carl Sutter), Джефф Уигли (Jeff Wiegley). Команда Ars Electronica: Ерих Бергер (Erich Berger), Герольд Хофштадлер (Gerold Hofstadler).
«Телесад» [англ. The Telegarden] стал доступен в Сети летом 1995 года. Слухи о нем быстро распространились, и через несколько недель этот «общинный» сад стали посещать тысячи людей. Многие регулярно заходили на сайт, чтобы полить свои растения. В общем чате люди просили, чтобы кто-нибудь поливал их растения, пока они будут в отпуске. Тысячи саженцев начали пускать ростки, и «Телесад» довольно быстро разросся. Проект со временем превратился в исследование «трагедии общин».
Мы были в шоке; мы боялись, что садоводство может стать наименее интересным из всего, что люди хотели бы делать в Интернете (и это за десять лет до появления игры FarmVille). Год спустя нам предложили установить «Телесад» в музее Австрии, где в итоге он работал онлайн 24 часа в сутки в течение девяти лет.
Насколько нам известно, этим роботом пользовалось больше людей, чем каким-либо другим, за всю историю.
«Телесад» стал первым активным устройством, работающим по Сети. Издательство MIT Press опубликовало о нем две книги, и вскоре к Сети были подключены многие другие устройства и системы.
С тех пор робототехника продвинулась достаточно далеко. На данный момент имеются сотни исследовательских лабораторий и выпускается более десяти журналов; разработано более 5 миллионов сервисных роботов наподобие Roomba, убирающихся в домах и офисах, и более 3000 роботов, помогающих хирургам в операционных по всему миру. Множество крупных достижений было сделано и в мире цифровых камер, инерционных и многих других датчиков. Изобретение компанией Microsoft 3D камеры Kinect для игр стало огромным прорывом в робототехнике и предоставило дешевый способ получения трехмерного облака точек, который может помочь роботам ориентироваться в пространстве и исполнять команды. В 2012 году Президент США Барак Обама объявил о предоставлении нового финансирования в размере 70 миллионов долларов для национальной программы исследований США в области робототехники.
Однако роботы пока не могут складывать вещи или загружать посуду в посудомоечную машину. Такая обычная рутинная работа необычайно сложна для роботов. Основной проблемой является неопределенность. Поставьте себя на место робота: все вокруг вас неясно и нестабильно, все видится в низком разрешении и вызывает беспокойство, вы не можете определить, с чем вы сталкиваетесь, где оно находится и как движется. Вы не можете полностью контролировать движение собственных рук: как будто на вас надеты громадные рукавицы и очки, измазанные вазелином. Надеюсь, теперь вы проникнитесь сочувствием к роботам.
Я считаю, облачные технологии – это ключ к новому поколению роботов. Возьмите, к примеру, робот-автомобиль Google. Автомобиль использует сеть для доступа к огромной базе данных Google с картами и снимками из космоса и сервиса StreetView, и затем сопоставляет их с потоком данных GPS, камер и 3D датчиков, чтобы определить свое положение с точностью до сантиметра и избежать столкновений с учетом прошлых и текущей ситуаций на дороге. Это дает Google невероятное преимущество над такими автомобильными компаниями, как Toyota и General Motors.
Прототип беспилотного автомобиля Google
Почему компания Google заинтересована в роботах? Потому что Google понимает суть Интернета.
Кстати сказать, мне нравится одно из наблюдений Брэда Темплтона:
«Робот будет по-настоящему автономным только тогда, когда вы даете ему команду приступить к работе, а он вместо этого решает пойти на пляж».
Несмотря на то, что роботы использовали Интернет на протяжении 20 лет, в 2010 году Джеймс Каффнер, потрясающий исследователь из Google, ввел понятие «облачной робототехники». Облако не является новым названием для Интернета. Это новая парадигма, предполагающая новые способы применения Интернета. Взять, к примеру, Google Docs. Любой мог посылать документы Microsoft Word через Интернет, другое дело – Google Docs: документ и программное обеспечение находятся не на вашем компьютере. Все хранится в облаке, использующем удаленные серверные фермы с объединенными памятью и процессорами. Это довольно удобно, так как не нужно волноваться о выходе диска из строя или его эксплуатации и обновлении программного обеспечения или оборудования. Кроме того, облако позволяет экономить на масштабировании и делиться данными между приложениями и пользователями быстрее, чем когда-либо (естественно, также возникают немаловажные вопросы безопасности и конфиденциальности).
Ниже представлены пять составляющих облачной робототехники:
Первая составляющая имеет непосредственное отношение к памяти. Авторский фильм 2012 года «Робот и Фрэнк» является шедевром, предлагающим уникальную и, как мне кажется, вполне реалистичную картину будущего (как и фильм Спайка Джонза «Она», вышедший в 2013 году). Герой фильма стареет и становится забывчивым. Его дети присылают ему робота, чтобы тот помогал ему по дому. Он убирает за ним, напоминает ему о здоровой пище и поливке сада. Когда я смотрел фильм, я хотел такого же робота, который напоминал бы мне, чтобы я поел капусту, принял свои лекарства и покачал пресс, а еще составлял мне компанию, напоминая о важных событиях в моей жизни, возможно, даже рассказывая шутки о недавних событиях или о происходящем. Но такие бытовые роботы пока не доступны. Сложность в том, что в обычном доме можно насчитать тысячи предметов.
Подумайте о создании робота, который бы расставлял вещи в вашем доме на свои места. Ведь это очень важно для каждого, у кого есть дети, и особенно важно для пожилых людей. Если пожилой гражданин уронит что-то на пол, он может не обратить на это внимание из-за слабого зрения. Но даже если и увидит, наклониться и поднять предмет будет нелегко. А упавший предмет может привести к трагическим последствиям: перелом бедра, например, может впоследствии приковать вас к постели, что в свою очередь ведет к нарушению кровоснабжении и депрессии. После определенного возраста, оставшиеся на полу вещи могут сыграть с вами злую шутку.
Что, если робот мог бы бесшумно работать, пока вы спите или находитесь на работе, собирая вещи с пола и складывая их туда, где они лежали? Проблема в том, что неважно, насколько хорошо робот запрограммирован или сколько предметов хранится в его встроенной памяти: всегда найдется что-то, с чем он не знаком. К примеру, мой новый пульт для переключения слайдов: если бы он упал на пол, мой робот, возможно, не знал бы, что с ним делать. Может, это шоколадный батончик? Лежал ли он на моем столе? В холодильнике? Или же в мусорной корзине?
К счастью, любой робот, работающий в вашем доме, будет подключен к сети Wi-Fi, так что у него будет доступ к обширному хранилищу информации в Интернете, где есть данные почти по любому предмету, который только можно представить. Количество данных здесь огромно, и оно постоянно растет. Проблема заключается в том, что нельзя сохранить всю эту память внутри вашего робота. Но облако делает эту информацию доступной при ее запросе. Поэтому первым элементом облачной робототехники являются большие данные [англ. Big Data].
Второй элемент облачной робототехники акцентирует внимание на ограничениях при обработке информации на встроенных компьютерах. Роботы могут содержать в лучшем случае несколько компьютеров, и возникает много проблем, требующих проведения гораздо большего объема вычислений, чем они могут предоставить.
На роботах начинают применять статистический подход, известный как «пространство убеждений»
Одним из потрясающих подходов является моделирование окружающей среды, сенсоров и действий с использованием распределения вероятностей. Математическим понятием, описывающим этот процесс, является «пространство убеждений» [англ. Belief Space]. Знаю, что звучит, как нечто возвышенное, или как будто оно взято из научной фантастики. Однако термин является условным обозначением марковских процессов принятия решений в частично наблюдаемых вариантах среды [англ. Partially Observed Markov Decision Processes, POMDPs]. Чтобы решить такого рода задачу и найти оптимальное действие в заданной среде, необходимо провести свертку нескольких распределений. Вскоре это становится невыполнимым, так как распределения вероятностей становятся более сложными, мультимодальными и непараметрическими.
Нахождение решения требует чрезвычайно высокой вычислительной мощности. «Пространство убеждений» не поддавалось обработке до недавнего времени, когда был получен доступ к кластерам компьютеров по запросу через облако. Помимо прочего, такая высокая производительность облегчает статистическую оптимизацию, машинное обучение и запрограммированное перемещение в многомерном пространстве нескольких одновременно двигающихся роботов. Второй элемент облачной робототехники – облачные вычисления.
Третий элемент облачной робототехники учитывает тот факт, что люди становятся более связанными по Сети, обмениваясь друг с другом информацией. Приведу пример. Я родился в Нигерии и вернулся туда несколько лет назад. Я был поражен, когда узнал, как сильно студенты интересуются робототехникой. В Африке, как и в других местах по всему миру, дети видят робота как нечто материальное, то, что можно распознать, и он приковывает их внимание. Роботы подобны наркотику, заставляющему учащихся интересоваться естественными науками, технологиями, инженерией и математикой [англ. STEM – Science, Technology, Engineering, and Math]. Я встречался со студентами из разных уголков Ганы, увлекающимися роботами, но в большинстве случаев они ничего не знали друг о друге.
Роботы подобны наркотику, заставляющему учащихся интересоваться естественными науками, технологиями, инженерией и математикой
Я познакомился с удивительным профессором Айоркором Корсе (Ayorkor Korseh) из университета Ашеси. Мы решили сформировать африканскую сеть робототехники. Идея была в том, чтобы связать все эти группы не только в Гане, но и по всей Африке – всех, кого интересуют роботы, и дать им возможность учиться друг у друга, разрабатывать новые устройства и развивать новые идеи.
Существующие на данный момент учебные роботы стоят довольно-таки дорого. Мы обнаружили необходимость в создании недорогого робота в образовательных целях. Для этого мы создали веб-сайт и объявили о всемирном конкурсе проектов. Мы установили плановую цену в 10 долларов США. Мы подумали, что это просто нелепо, но наш проект мог заставить людей серьезно подумать. Спустя четыре месяца к нам пришло 28 заявок, множество превосходных проектов, а обладатель главного приза нас просто поразил.
Основу этого робота составлял геймпад фирмы Sony. Автор работы Том Тилли модифицировал игровой контроллер, который стоил порядка 3-4 долларов. В него встроены два мотора, создающих вибрацию во время игры. Он вынул их и прикрутил два колеса. Корпус игрового контроллера превратился в корпус мобильного робота. Кроме этого, он прикрепил фонари, но еще хотел, чтобы можно было определить встретившееся на пути препятствие.
Он понял, что может использовать два переключателя наверху. Проблема была в том, что при тестировании переключатели никак не реагировали; им нужен был дополнительный рычаг, то есть Тому был необходим противовес для них. Он думал о том, что могло бы подойти, и что было бы доступно по цене, и ему в голову пришла гениальная мысль: леденцы.
Прототип «леденцового робота», сконструированный Томом Тилли
Какой ребенок устоит перед роботом с двумя леденцами наверху?
Том зовет его «Леденцовым роботом» [англ. Lollibot], и вы можете найти в Интернете подробную инструкцию по сборке собственного робота. Общая стоимость всех деталей составляет $8.96 (и это включая леденцы)!
Другим невероятным достижением является операционная система для роботов ROS [англ. Robot Operating System]. Это библиотека программного обеспечения с открытым кодом, изменившая сферу робототехники; так сказать, Linux для роботов. Когда кто-то придумывает новый алгоритм, он или она может тут же загрузить его в ROS и открыть к нему доступ для других ученых по всему миру. Итак, третий элемент облачной робототехники – системы с открытым исходным кодом, предоставляющие общий доступ к изобретательности людей: коду, данным и проектам.
Четвертая составляющая облачной робототехники основана на непосредственном общении роботов друг с другом. Взгляните на компанию Amazon, которой необходимо быстро обрабатывать тысячи заказов на книги и другие товары и упаковывать их в коробки с наименованиями, которые могут находиться в разных точках на огромных складах. Компания под названием Kiva Systems спроектировала новый тип роботов для решения этой проблемы. Роботы перемещают стеллажи с товарами в коробках, и так как их может быть несколько сотен или тысяч на складе, роботы увеличивают производительность в разы. Причиной такого успеха является то, что все роботы взаимодействуют друг с другом. Они поддерживают постоянную связь: все роботы согласовывают маршруты своего движения, а при смене условий, например, если робот обнаруживает пролитую на пол смазочную жидкость, он мгновенно оповещает остальных, чтобы те ее избегали. Четвертым элементом облачной робототехники является взаимное обучение роботов – совместное использование данных и кода для увеличения общей производительности.
Пятый элемент облачной робототехники касается режимов обработки ошибок в случае, когда робот не способен определить, что ему делать. Если вы работаете в сфере робототехники, то понимаете, что всегда будут возникать ситуации, когда робот не знает, что делать.
Когда робот попадает в тупик, он может попросить помощи у человека
Облако может предоставить доступ к справочной службе, где люди смогут помочь обнаружить неисправность на основе данных и видео робота и предложить шаги к решению проблемы, если все остальное не помогает. Мне кажется, это случай, противоположный ситуации, когда сейчас вы звоните в техническую поддержку, и вам отвечает голос робота. Один из способов реализации этой идеи – отслеживание роботом своего уровня уверенности, так чтобы он мог распознать, когда ситуация неясна, и ему нужно остановиться, чтобы попросить помощи. Поэтому пятым элементом облачной робототехники является краудсорсинг.
До недавнего времени роботы считались автономными системами с ограниченными объемами вычислительной мощности и памяти. Облачная робототехника предлагает потрясающую альтернативу, благодаря которой роботы получают доступ и обмениваются данными и кодом по беспроводной сети.
Итак, пять составляющих облачной робототехники включают в себя:
- Большие данные: упорядочение глобального хранилища изображений, карт и данных об объектах,
- Облачные вычисления: распределенные вычисления по запросу с использованием статистического обучения и планирования маршрута,
- Открытый исходный код: совместное использование людьми кода, данных, алгоритмов и схем аппаратного обеспечения роботов,
- Коллективное обучение роботов: совместное использование роботами данных о траектории движения, принципах управления и возможных исходах событий, которые можно проанализировать с помощью статистических подходов к машинному обучению, и
- Краудсорсинг и справочные службы: автономные запрашиваемые роботом инструкции, позволяющие людям оценить ситуацию, обучить робота и исправить его ошибки.
Развитие облачной робототехники будет основываться на общих инициативах, включающих «Интернет вещей», «Умную планету» компании IBM, идею «Промышленного Интернета» от General Electric, и концепцию «Промышленность 4.0» от Siemens. Эти подходы имеют огромный потенциал, но вместе с тем открывают ящик Пандоры с проблемами безопасности и конфиденциальности.
«За что мы любим роботов» – это пятиминутный документальный фильм (режиссер – моя жена и лауреат нескольких премий Тиффани Шлейн), который сочетает в себе культурные отсылки и жанр «найденной пленки» [англ. found footage], а также демонстрирует исследование нашей увлеченности роботами и недавних открытий в сфере облачной робототехники. В 2014 году он был номинирован на премию «Эмми» и был удостоен премии «Ботскар» («Оскар» за фильм о роботах) на фестивале кино о роботах.