Ознакомительная версия. Доступно 15 страниц из 73
столе перед вами лежат два предмета: слева — массивный стальной подшипник диаметром 7,5 см и весом около 1,9 кг, справа — сырое яйцо. Вы с легкостью возьмете со стола оба эти предмета. Задумайтесь, какую силу мышцы вашей руки должны приложить для того, чтобы взять каждый из них и поднять. Задумайтесь, что произойдет, если вы по какой-то причине перепутаете эти предметы и приложите к ним не ту силу. Даже с завязанными глазами вы почти наверняка благополучно возьмете и тот и другой предмет, основываясь на одной только тактильной обратной связи. Моторы и сенсоры, необходимые для воспроизведения этой способности в механической руке, были бы дорогими — даже при наличии необходимого программного обеспечения.
Реальность такова, что даже после нескольких десятилетий работы над механическими руками и алгоритмами управления ими их ловкость все еще далека от человеческой. Родни Брукс, один из самых видных робототехников, сооснователь iRobot Corporation — производителя Roomba и ряда самых совершенных в мире военных роботов, иллюстрирует этот факт сравнением с пластмассовыми штангами с захватом на конце, с помощью которых иногда подбирают мусор.
Такой [захват] позволяет производить фантастические манипуляции, недоступные в настоящее время ни одному роботу, но ведь это просто кусок пластмассы. …Все дело в том, что это вы выполняете действие! Нередко демонстрируют видео, где человек, используя роботизированную руку, выполняет какое-нибудь задание. Но этого же самого можно добиться с помощью маленькой пластмассовой палки-хваталки: все делает человек. Если бы все было так просто, мы могли бы прикрепить хваталку к механической руке и она выполнила бы задание: раз человек может сделать это, почему робот не может? Здесь упускается из виду нечто принципиально важное[36].
Даже если бы робот для поддержания порядка в доме обладал необходимой ловкостью, перед ним все равно стояли бы такие трудности, как распознавание многих тысяч объектов и принятие решений о том, что с ними сделать. Какие вещи следует осторожно убрать в нужное место, а какие идентифицировать как мусор и выбросить? С каким уровнем ошибок вы готовы смириться, отпустив робота самостоятельно хозяйничать хотя бы в одной комнате своего дома?
Из всего этого не следует, что домашний робот никогда не появится. Уже достигнут существенный прогресс в преодолении многих препятствий. Например, вероятнее всего, роботы будущего научатся распознавать объекты, взаимодействуя с облаком. Уже можно видеть очень впечатляющую демонстрацию этого в приложении Lens компании Google: направьте свой мобильный телефон практически на что угодно и приложение автоматически проведет идентификацию, а также предоставит описание и примеры аналогичных объектов.
С расширением сетевого взаимодействия в мире и развитием интернета вещей сенсоры, которые используются в роботах, начнут применяться в самых разных устройствах, это приведет к экономии вследствие роста масштабов производства, и стоимость снизится. Скорее всего, благодаря проникновению роботов в коммерческий сектор то же самое со временем произойдет и с остальными компонентами.
Кроме того, исследователи успешно используют глубокое обучение и другие методы для создания более ловких механических рук. Один из самых впечатляющих результатов представила OpenAI в октябре 2019 года, объявив о создании системы из двух интегрированных глубоких нейронных сетей, благодаря которой роботизированная рука собрала кубик Рубика[37]. Система обучалась с использованием высокоскоростного моделирования и добилась успеха лишь после эквивалента примерно 10 000 часов обучения с подкреплением. Собрать кубик Рубика одной рукой непросто даже для людей. Несмотря на заявление компании о достижении уровня, «близкого человеческой ловкости», оказалось, что это нелегко и ее системе: роботизированная рука роняла кубик в восьми из десяти попыток[38]. Тем не менее подобные программы свидетельствуют о реальном прогрессе, и, как мы скоро убедимся, рост ловкости роботов окажет существенное влияние на многие промышленные и коммерческие сферы уже в ближайшие годы. Однако по-настоящему полезный домашний робот по разумной цене останется недостижимой мечтой до тех пор, пока искусственный интеллект, необходимый для управления роботами в условиях высокой непредсказуемости, не станет значительно совершеннее и радикально дешевле. В обозримом будущем этого ожидать не приходится.
Склады и фабрики: Эпицентр революции в области роботизации
Если универсальный продуктивный домашний робот появится, скорее всего, не скоро вследствие технических препятствий и экономических факторов, то во многих промышленных и коммерческих областях наблюдается противоположная картина. В замкнутом пространстве фабрики или склада вполне возможно устранить или по крайней мере свести к минимуму непредсказуемость и хаос, царящие во внешнем мире. В большинстве случаев необходимо реорганизовать взаимодействия и потоки людей, машин и материалов на территории предприятия с тем, чтобы использовать возможности роботов и одновременно обойти их ограничения. Ценностное предложение в сочетании с требованием ставить банку пива — и любой другой предмет — в точку со строго определенными координатами в холодильнике, чтобы ее мог достать робот, выглядит не слишком привлекательно. Однако в условиях крупномасштабной коммерческой деятельности, когда даже крохотное увеличение эффективности может вылиться в огромную финансовую отдачу, действует совершенно иной расчет.
Лучше всего это демонстрирует организация деятельности распределительных центров Amazon и других онлайновых розничных магазинов. В стенах этих, обычно громадных, комплексов робототехническая революция идет уже давно и, безусловно, ускорится в самое ближайшее время. Менее десятилетия назад почти во всех подобных складах кипела жизнь: сотни рабочих беспрерывно сновали по проходам между высокими стеллажами с тысячами единиц хранения. Обычно работники делились на две группы: «укладчиков», задача которых заключалась в приемке поступающих на склад товаров и размещении их на нужных местах на полках, и «подборщиков», подходивших к тем же самым местам за товарами, необходимыми для комплектации заказов клиентов. На складе царила вечная кутерьма, словно в очень плохо организованном муравейнике: среднему работнику нередко приходилось проходить с десяток километров за смену между местами хранения, разбросанными случайным образом по территории склада, и взбираться по лестницам к верхним полкам.
В суперсовременных распределительных центрах Amazon это лихорадочное движение сменилось практически полной противоположностью. Теперь рабочие остаются на месте, а полки с товарами едут туда-сюда на спинах полностью автоматизированных роботов. Реорганизация складской деятельности началась в 2012 году с покупки компанией Amazon за $775 млн стартапа Kiva Systems, производителя роботизированных складских систем. Роботы, напоминающие гигантские оранжевые шайбы для хоккея весом больше 135 кг, перемещаются, ориентируясь по штрихкодам на полу, по огороженной территории, которая исключает риск их столкновения с рабочими. Они управляются алгоритмами и доставляют стеллажи со складскими запасами на станции, где находятся рабочие, которые пополняют опустевшие полки либо берут определенные товары, чтобы выполнить заказ.
Сейчас в распределительных центрах Amazon по всему миру работает больше 200 000 таких роботов. В результате количество единиц хранения, снятых с полок
Ознакомительная версия. Доступно 15 страниц из 73
