Виртуальное существо взмахивает четырьмя похожими на щупальца руками, продвигаясь вперед. Он ползет вверх по холму, а затем мчится вниз с другой стороны. Это странное существо самостоятельно развило собственное тело. Оно также придумало свой собственный метод передвижения. Такое сочетание эволюции и обучения может помочь инженерам создавать новые виды роботов.
Аспирант, изучающий компьютерное зрение в Стэнфордском университете в Калифорнии, Агрим Гупта не совсем создатель этих странных существ. Он создал предков, давших начало этим существам — unimals, что означает «универсальные животные». Этот термин отражает тот факт, что они могут эволюционировать в очень разные формы. Некоторые из них напоминают настоящих животных. Другие — довольно странные.
Команда обнаружила, что тип телосложения животного влияет на его способность изучать новые вещи. Ученые склонны полагать, что, несмотря на то, что обучение происходит в мозгу, именно тело влияет на то, как именно происходит этот процесс.
Если бы роботы могли развиваться в симуляции, они могли бы разработать свои собственные формы, которые работали бы еще лучше, чем те, что создает человек.
Так и появились универсальные животные, которые научились двигаться в более сложных смоделированных мирах, и в конечном итоге получили тела, более подходящие для обучения.
«Я был в восторге от этой работы, — говорит Сэм Кригман. Он не принимал участия в этих исследованиях, но много знает по этой теме. Ученый работает над эволюционной робототехникой в Институте Висса.
Инженеры-роботы склонны копировать тела, которые они видят в природе. Вот почему многие роботы напоминают настоящих животных.
Для начала ученые дали животным тела, очень похожие на фигурки животных. У каждого по одной круглой голове. Из этой головы торчат прямые сегменты. Они разветвляются на другие сегменты, образуя части тела, напоминающие руки, ноги или щупальца. Чуть более 500 случайно сгенерированных животных попадают в виртуальный мир, очень похожий на видеоигру. В самой простой игре каждый юнимал должен пересечь плоский ландшафт. Он выясняет, как двигаться, используя компьютерную модель машинного обучения.
Сначала, когда модель ничего не знает о движении, тело просто крутится, пробуя случайные движения. Если одно движение приближает животное к его цели — пересечению ландшафта, модель учится повторять это движение. Чем дальше животное проходит по ландшафту, тем выше его счет в игре.
Позже животные разбиваются на группы по четыре экземпляра. Тот член группы, который набрал наибольшее количество очков, получает возможность развиваться дальше. Представим, что победитель немного похож на морскую звезду. Когда он развивается, его тело изменяется случайным образом. Например, он может потерять часть ног. Или все его ноги могут вырастить новый сегмент. Или один элемент может стать длиннее, а другой короче.
Позже все животные из первоначальной группы из четырех человек возвращаются в плоский виртуальный мир вместе с новой морской звездой. Они ничего не помнят из своего первого «путешествия». Им всем приходится начинать с нуля, крутиться, пока что-то не заработает. Опять же, все они получают очки и соревнуются в группах по четыре, чтобы увидеть, кто будет развиваться дальше.
Этот процесс повторяется снова и снова. Всякий раз, когда создается новое животное, самое старое умирает. Если оно хорошо справлялось со своей задачей, то перед смертью эволюционировало несколько раз. Это означает, что оно оставило после себя кучу «детей и внуков», которые могут стать еще лучше. На протяжении многих поколений животные все лучше и лучше передвигаются по ландшафту. Они ничего не помнят из прошлого опыта.
Затем процесс повторяется на более сложной местности. А после и в более тяжелых условиях — мир с препятствиями, внешним влиянием и задачами (например, подбросить мяч). В результате получаются экземпляры, которые хорошо умеют справляться с множеством заданий и передвигаться по любому виду местности.
При этом исследователи заложили и ряд правил в «эволюцию»: симметричные стороны тела, не более 10 конечностей, которые не могут разветвляться более двух раз.
Инженеры добавляют, что перенести смоделированных существ в реальность будет непросто. Реальный мир намного запутаннее и сложнее, чем симуляция.
Читать далее:
Ученые нашли «ящик Пандоры» в недрах Земли: энергия оттуда питает жизнь на планете
Опровергнут главный миф о динозаврах: ученые поняли, как рептилии захватили планету
350 млн лет назад с Землей происходило что-то странное: это повлияло на обитаемость