В очередном примере того, как ученые сначала делают, а потом думают, представлено видео, на котором двуногий гуманоидный робот быстро поднимается в положение стоя после падения или толчка. Робот способен на это благодаря системе, разработанной учеными и названной «Humanoid Standing-up Control» («HoST»).
Система HoST разработана исследовательской группой из Шанхайского университета транспорта, Китайского университета Гонконга, Шанхайского университета Цзяотун и Чжэцзянского университета. По их словам, они создали эту систему, потому что «контроль за вставанием имеет решающее значение для роботов-гуманоидов».
Ученые объясняют, что HoST — это «платформа обучения с подкреплением, которая изучает управление вставанием с нуля, обеспечивая надежную передачу данных от симуляции к реальности в различных позах. HoST эффективно изучает движения, адаптирующиеся к позе, используя многокритериальную архитектуру и обучение на основе учебной программы на различных смоделированных ландшафтах».
Видео демонстрирует, как гуманоидный робот успешно и молниеносно встает на ноги в различных реальных условиях. От положения лежа, когда ноги свисают с объекта, до прислонения к объекту и сидения на склоне — роботу, похоже, не составляет труда подняться на ноги. Он даже смог встать, неся тяжелый предмет, а также после толчков и пинков человека.
Ученые пишут, что после обучения на основе моделирования изученные политики управления напрямую развертываются на гуманоидном роботе Unitree G1. Результаты экспериментов показывают, что контроллеры обеспечивают плавные, стабильные и надежные движения при вставании в самых разных лабораторных и уличных условиях.
Таким образом, роботы-гуманоиды теперь научились быстро вставать после падения. Кроме того, им предоставили доступ к автономному обучению искусственного интеллекта в реальном времени, секретному языку, который люди не могут понять, сверхчеловеческому зрению, синтетическим телам, способным к самовосстановлению, знаниям о том, как использовать смертоносное оружие, способности летать, наносить удары, бегать и заниматься паркуром, водить автомобили, обманывать компьютерные системы, заставляя их думать, что они люди, способности к самовоспроизведению и созданию более крупных версий самих себя, навыкам изобретения компьютерных чипов, которые люди не могут понять, и знаниям о том, как успешно обманывать людей и манипулировать ими.
Возможно, в следующий раз ученые зададутся вопросом «а стоит ли?». Но, скорее всего, этого не произойдет, пока не станет слишком поздно.