Facebook будет использовать системы компьютерного зрения и обработки естественного языка, которые уже сейчас разрабатываются Facebook Research, в том числе и для анализа постов в ленте социальной сети.
Планируется, что робот будет полностью автономным и самообучаемым — системы должны учиться непосредственно на необработанных данных. Это позволит устройству быстрее адаптироваться к новым задачам и изменению обстоятельств, считают в компании. В основе искусственного интеллекта будет лежать обучение на основе модели RL, что позволит роботам самостоятельно обучаться методом проб и ошибок.
Мы бы хотели научить робота ходить без посторонней помощи. Передвижение — очень сложная задача в робототехнике, и это делает ее очень захватывающей, с нашей точки зрения.
Разработчик Facebook Research Роберто Каландра
Отличительной особенностью робота от Facebook является то, что в устройство не будут внедрены алгоритмы для его движения. Первоначально он не может ходить, однако, постепенно используя алгоритм обучения, начинает взаимодействовать со своими контроллерами, которые уже можно активировать для движения. Чем больше опыта робот получает, тем лучше он работает.
При этом робот должен самостоятельно не только определять свое местоположение и ориентироваться в пространстве, но также держать баланс и соединять импульсы датчиков друг с другом для правильной работы сложных механизмов, таких как колено.
Для компьютерного зрения роботы от Facebook используют один из алгоритмов, которые разрабатывались для прогнозирования популярности видеороликов. Нейросеть может анализировать несколько секунд из видео и прогнозировать дальнейшие кадры даже без просмотра для ускорения анализа огромного количества материалов.
В рамках эксперимента Facebook Research представила первое устройство — манипулятор, который может работать с джойстиком, катать кубик с 20 гранями и правильно понимать результаты, которые выпали в ту или иную секунду.
Объединение визуальных и тактильных источников информации может улучшить методы обучения и функциональность будущих самообучаемых платформ, считают в Facebook.
По словам разработчиков, сейчас аналогичные проекты используют только один тип (максимум два) информации, тогда как для полноценной работы роботизированных устройств они должны воспринимать информацию из разных органов чувств.