Ученые MIT разработали систему Planning with Uncertain Specifications (PUnS), которая помогает роботам осваивать сложные задачи — например, накрывать обеденный стол. Вместо обычного метода, при котором робот получает вознаграждение за выполнение правильных действий, PUnS учит роботов, придерживаться «убеждений» по различным задачам. Они также заранее загружают инструкции, которые позволяют ему рассуждать о том, что он должен делать в конкретный момент.
Система MIT гораздо эффективнее, чем традиционные подходы к раннему тестированию. Робот на базе PUnS сделал всего шесть ошибок за 20 тыс. тестовых попыток накрыть стол. Исследователи усложняли ему задачу — например, прятали вилку. После этого робот закончил накрывать стол, а когда обнаружил вилку, то просто положил ее на нужное место. Таким образом, он продемонстрировал способность ставить цели и импровизировать.
В будущем ученые хотят, чтобы система не только училась, наблюдая, но и реагировала на обратную связь. К примеру, ей можно будет дать поправки к задачам с помощью слов и критиковать ее производительность. Это потребует гораздо больше работы, но ученые планируют сделать так, чтобы роботы могли адаптироваться к новым обязанностям без перепрограммирования.