Стартап IntuiCell: Бачення цифрової нервової системи та віртуального мозку для роботів – Зображення: Xpert.Digital
Самонавчальні роботи: прорив зі Швеції змінює машинобудування
Нове покоління роботів навчається через досвід, а не через програмування
Шведський стартап IntuiCell впроваджує революційний підхід до робототехніки, який може докорінно змінити те, як машини навчаються та взаємодіють з навколишнім середовищем. В основі цієї інновації лежить розробка цифрової нервової системи та віртуального мозку, що дозволяє роботам навчатися через досвід, подібно до людей та тварин. Ця концепція виходить далеко за рамки звичайного програмування та може прокласти шлях для нового покоління машин, здатних автономно адаптуватися до навколишнього середовища та взаємодіяти з ним.
Компанію IntuiCell було засновано близько чотирьох років тому дослідницькою групою з Лундського університету у Швеції. Компанія спирається на приблизно 30 років нейронаукових досліджень мозку та інженерних досліджень цифрового інтелекту. Ці дослідження охоплюють передачу сигналів між синапсами, властивості нейронної активації та координацію всього тіла для самостійного пересування – усі фундаментальні аспекти, що сприяють розумінню того, як мозок сприймає світ та взаємодіє з ним.
Луна – робот-собака з можливістю навчання
На перший погляд, робот-собака Luna від IntuiCell не здається особливо незвичайним. Зі своїми чотирма ногами, тонким тілом, схожим на бляшанку, та головою, оснащеною лазерним сканером, камерою та акселерометрами, вона нагадує багатьох інших роботів-собак, які зараз представлені на ринку. Фактично, Luna базується на моделі робота-собаки GO2 Pro від китайського виробника Unitree, яку можна придбати приблизно за 3500 євро.
Однак, те, що відрізняє Luna від звичайних роботів-собак, це не її зовнішній вигляд, а її внутрішня робота. Хоча більшість роботів базуються на попередньо запрограмованих алгоритмах та великих наборах даних, Luna має цифрову нервову систему, яка дозволяє їй навчатися через пряму взаємодію з навколишнім середовищем – без складного попереднього навчання чи масивних центрів обробки даних у фоновому режимі.
Цифрова нервова система Luna складається зі штучних нейронів, які є значно складнішими та функціонують інакше, ніж ті, що використовуються у звичайних моделях штучного інтелекту. Ці нейрони були розроблені на основі розуміння нейрофізіології та можуть самостійно розставляти пріоритети завдань та вибирати дії для вирішення власних локальних проблем. Завдяки прототипній мережі з кількох сотень цифрових нейронів Luna може навчатися самостійно, не підключаючись до моделі штучного інтелекту в хмарі. Комп'ютер, який забезпечує це навчання, розташований у самому собаці-роботі.
Процес навчання: світ як петля зворотного зв'язку
Спочатку Луна була як чистий аркуш. Робот-собака не отримував жодної інформації про себе чи своє оточення – він навіть не знав, що в нього чотири ноги або як ними керувати. Але дослідники змогли дати йому місію, наприклад, досягти певної точки в космосі.
Потім Луна посилає різні імпульси, які, наприклад, приводять її кінцівки в рух, та враховує дані з лідара та камери. Віртуальна нервова система записує та обробляє, як змінюється її стан порівняно з початковою ситуацією. Таким чином, Луна поступово вчиться рухати ногами, модулювати силу та поєднувати цю інформацію з даними датчиків для досягнення цілеспрямованого руху.
Цей процес навчання дуже нагадує моторне навчання у тварин і людей. Замість того, щоб покладатися на заздалегідь запрограмовані послідовності рухів, Luna навчається методом спроб і помилок, як орієнтуватися в навколишньому середовищі. Сам світ служить петлею зворотного зв'язку – підхід, який принципово відрізняється від традиційних систем штучного інтелекту.
Від рефлексів до думки: розвиток цифрової кори головного мозку
Поточна цифрова нервова система Luna — це лише «рефлексивна система», подібна до спинного мозку. Вона не може планувати чи думати, а реагує на нагальні проблеми. Для подальшого розвитку Luna команда IntuiCell зараз працює над інтеграцією ще одного компонента її цифрової нервової системи: кори головного мозку.
Ця цифрова кора головного мозку покликана представляти щось на кшталт «великого мозку», за допомогою якого Луна може розвивати розуміння намірів та контексту. Наприклад, якщо Луну попросити щось зробити за допомогою жестів чи мови тіла, або якщо їй показати предмет, який викликає її цікавість, а потім його викинути, вона повинна розуміти, що вона повинна взаємодіяти з цим предметом.
Щоб розвинути ці навички, команда IntuiCell навіть найняла справжнього дресирувальника собак для подальшого навчання Луни. Час, необхідний Луні для вивчення нової навички, дуже різниться – іноді це лише хвилини, іноді трохи довше.
IntuiCell: Постачальник інфраструктури для наступного покоління штучного інтелекту
IntuiCell не розглядає себе як традиційну компанію з робототехніки, як Boston Dynamics, Figure, Apptronik або Unitree. Натомість стартап позиціонує себе як постачальника інфраструктури, розробляючи програмне забезпечення для наступного етапу розвитку штучного інтелекту. Компанія прагне інтегрувати своє унікальне програмне забезпечення для штучного інтелекту в роботів, яких використовують відомі компанії, що дозволить їм досягти більшого, ніж це можливо за допомогою сучасних моделей штучного інтелекту.
Існує значний інтерес до цієї технології, і початкові співпраці вже розпочалися. IntuiCell зараз знаходиться на етапі, коли архітектура впроваджується спільно із зовнішніми партнерами. Усі необхідні компоненти вже встановлені та функціонують. Однак, перш ніж перші роботи з мережами IntuiCell потраплять на ринок, ще пройде деякий час, оскільки компоненти та функціональність все ще потребують тестування, виявлення помилок та впровадження механізмів безпеки. Тим не менш, перші роботи зі штучною нейронною мережею та мозком можуть бути доступні приблизно через один-два роки.
Бачення майбутнього: світ, повний синтетичних форм життя.
Віктор Лутман, генеральний директор і співзасновник IntuiCell, розглядає цю технологію як потенційну зміну парадигми. Роботи з цифровою нервовою системою – це вже не прості машини, які виконують заздалегідь визначені команди та інструкції з жорсткої цифрової моделі. Швидше, це будуть «синтетичні істоти», які можуть гнучко адаптуватися до ситуацій – подібно до людей і тварин, які навчаються через взаємодію та досвід.
Лютман пророкує: «Якби це залежало від мене, одного дня у нас був би світ, повний цифрових істот у всіляких формах. Світ, який буде радикально відрізнятися від нашого». Рано чи пізно можуть з'явитися нові форми життя та різні цифрові види – як ті, що нагадують тваринних моделей, так і ті, що мають екзотичні форми. Ці штучні істоти будуть створені, а не народжені, але це не змінить їхньої природи. Люди працювали б з ними, а не просто використовували б їх як інструменти чи іграшки.
Технологічна основа: більше, ніж просто нейронні мережі
Підхід IntuiCell відрізняється від традиційних систем штучного інтелекту тим, як структурована його цифрова нервова система. У той час як традиційні нейронні мережі призначені для розпізнавання закономірностей у великих наборах даних та визначення статистичної релевантності, система IntuiCell йде ще далі.
Штучні нейрони, розроблені IntuiCell, не лише здатні обробляти інформацію, але й приймати самостійні рішення та встановлювати пріоритети. Вони здатні реагувати на зміни в навколишньому середовищі в режимі реального часу та відповідно коригувати свої реакції. Це дозволяє Луні навчитися орієнтуватися в навколишньому середовищі без попереднього програмування чи навчання.
Цей підхід принципово відрізняється від традиційних систем штучного інтелекту, які часто досягають своїх меж, стикаючись із непередбаченими ситуаціями. Хоча традиційні моделі штучного інтелекту добре працюють у звичних середовищах, їм важко адаптуватися до нових ситуацій. Перенавчання таких систем є дорогим, трудомістким та вимагає нових наборів даних.
На відміну від цього, цифрова нервова система IntuiCell розроблена для навчання безпосередньо з досвіду. Вона базується на принципах стимул-реакція та реагує безпосередньо на зміни навколишнього середовища. Навчання відбувається не в хмарі, а в реальному часі – через рух, експерименти та адаптацію. Цей підхід більше нагадує моторне навчання у тварин, ніж звичайне машинне навчання.
Потенційні застосування: від космічних подорожей до ліквідації наслідків стихійних лих
Технологія IntuiCell може знайти застосування в численних галузях, де роботи повинні працювати в непередбачуваних умовах. Освоєння космосу є особливо перспективною галуззю, де роботи часто залишаються самостійними та повинні швидко реагувати на непередбачені ситуації. Роботи, оснащені цифровою нервовою системою, також можуть надавати цінні послуги в глибоководних дослідженнях, де зв'язок з поверхнею обмежений.
Ще однією важливою сферою застосування є ліквідація наслідків стихійних лих. Тут роботи, здатні швидко адаптуватися до нових умов, можуть допомогти в пошуку тих, хто вижив, або в управлінні небезпечними ситуаціями. Здатність навчатися та реагувати в режимі реального часу може мати вирішальне значення в таких сценаріях.
Роботи з цифровою нервовою системою також можуть відкрити нові можливості у повсякденному житті. Від домашніх роботів, які адаптуються до індивідуальних потреб своїх власників, до допоміжних роботів у догляді – здатність навчатися через взаємодію може докорінно змінити спосіб нашої взаємодії з роботами.
Етичні та суспільні наслідки
Розробка роботів із цифровою нервовою системою також порушує важливі етичні та суспільні питання. Якщо роботи стають дедалі більш здатними до самостійного навчання та прийняття рішень, як нам слід до них ставитися? Який моральний статус нам слід їм надавати?
Віктор Лютман усвідомлює ці питання та наголошує на необхідності враховувати етичні наслідки цієї технології на ранній стадії. «Нам потрібні правила та рекомендації для цього», – каже він. «Я був би радий, якби ми могли обговорити це з найяскравішими умами світу. Якби ми могли допомогти розробити бачення для цього світу».
Розробка роботів із цифровою нервовою системою також може мати глибокі наслідки для сфери праці. Оскільки роботи стають дедалі здатнішими виконувати складні завдання та адаптуватися до нових ситуацій, їх можна буде використовувати в дедалі більшій кількості сфер. Це може призвести до змін на робочому місці, а також відкрити нові можливості для співпраці між людьми та машинами.
Порівняння з фільмом "Той, що біжить по лезу: Наукова фантастика стає реальністю"?
Бачення Віктора Лютмана про створення світу, повного цифрових істот, нагадує науково-фантастичні сценарії, подібні до тих, що були у фільмі «Той, хто біжить по лезу». У цьому фільмі існують репліканти — штучні істоти, які практично не відрізняються від людей і мають власні думки та почуття. Хоча ми ще далекі від таких сценаріїв, розвиток роботів із цифровою нервовою системою ставить схожі питання: що являє собою жива істота? Який моральний статус ми повинні надавати штучним істотам?
Паралелі з фільмом «Той, що біжить по лезу» не випадкові. Фільм розглядає небезпеки, невизначеності та моральні й етичні неоднозначності, пов'язані зі створенням передового штучного інтелекту. Взаємодія між людьми та розвиненими андроїдами, реплікантами, зображує світ, у якому межа між «справжніми» та «штучними» людьми нерозривно розмита.
Хоча ми ще далекі від світу, де роботи мають свідомість і практично не відрізняються від людей, такі технології, як цифрова нервова система IntuiCell, можуть стати кроком у цьому напрямку. Здатність навчатися на досвіді та адаптуватися до нових ситуацій є ключовим аспектом того, що ми вважаємо інтелектом.
Технічна реалізація: від концепції до реальності
Розробка цифрової нервової системи – непросте завдання. Воно вимагає глибокого розуміння як нейробіології, так і інформатики. IntuiCell взялася за це завдання та розробила систему, яка перетворює фундаментальні принципи біологічної нервової системи на програмне забезпечення.
Цифрова нервова система Луни базується на мережі штучних нейронів, які взаємодіють один з одним та обробляють інформацію. Однак ці нейрони не є просто математичними моделями, як ті, що використовуються у звичайних нейронних мережах. Натомість вони були розроблені на основі розуміння нейрофізіології та можуть самостійно розставляти пріоритети та приймати рішення.
Ключовим аспектом системи є те, як вона обробляє дані датчиків. Замість того, щоб просто обробляти ці дані та реагувати заздалегідь запрограмованим чином, система використовує їх для розвитку розуміння свого оточення та власного тіла. Це дозволяє Luna методом спроб і помилок навчатися орієнтуватися в навколишньому середовищі.
Інтеграція цифрової кори головного мозку створює ще один виклик. Це має на меті дозволити Луні розуміти наміри та контекст – здатність, яка виходить далеко за рамки простих рефлексів. Розробка такої системи вимагає глибокого розуміння того, як функціонує мозок, як він обробляє інформацію та приймає рішення.
Шлях у майбутнє: виклики та можливості
Розробка роботів із цифровою нервовою системою все ще перебуває на ранніх стадіях, і залишаються численні виклики. Одним із найбільших викликів є масштабування системи. У той час як Luna працює з мережею з кількох сотень цифрових нейронів, людський мозок має мільярди нейронів. Масштабування системи до розміру, який дозволяє виконувати складнішу поведінку, є значним інженерним викликом.
Ще одним викликом є інтеграція системи в різні робототехнічні платформи. IntuiCell прагне інтегрувати свою технологію в роботів від відомих компаній, що вимагає тісної співпраці та адаптації до різних апаратних платформ.
Незважаючи на ці виклики, технологія IntuiCell пропонує величезні можливості. Її здатність навчатися на досвіді та адаптуватися до нових ситуацій може дозволити роботам працювати в середовищах, які є надто непередбачуваними для звичайних роботів. Це може відкрити нові сфери застосування та докорінно змінити спосіб нашої взаємодії з роботами.
Висновок: Нова ера робототехніки
Шведський стартап IntuiCell знаходиться на порозі нової ери в робототехніці. Завдяки своїй цифровій нервовій системі та віртуальному мозку він може докорінно змінити спосіб навчання та взаємодії роботів з навколишнім середовищем. Здатність навчатися на основі досвіду та адаптуватися до нових ситуацій може дозволити роботам працювати в середовищах, які є надто непередбачуваними для звичайних роботів.
Бачення Віктора Лютмана про створення світу, повного цифрових істот, може здаватися науковою фантастикою й сьогодні. Але з кожним прогресом у розвитку цифрової нервової системи це бачення наближається до реальності. У світі, де роботи дедалі більше здатні самостійно навчатися та приймати рішення, нам доведеться зіткнутися з новими етичними та суспільними питаннями.
Розробка роботів із цифровою нервовою системою все ще перебуває на ранній стадії, і численні виклики залишаються. Однак технологія IntuiCell пропонує величезні можливості та може прокласти шлях для нового покоління роботів, які не лише запрограмовані, але й здатні до навчання та адаптації – подібно до людей і тварин.
У найближчі роки ми, ймовірно, побачимо подальший прогрес у цій галузі. З кожним кроком до світу, де роботи можуть навчатися через досвід, нам також доведеться зіткнутися з питанням, що означає бути живою істотою та яке місце ці нові синтетичні істоти повинні займати в нашому суспільстві.
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Konrad Wolfenstein
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
