Ознакомительная версия. Доступно 9 страниц из 45
• Обучаемость. Бакстер учится, наблюдая за движениями рабочих, снижая время и стоимость традиционного программирования или вовсе не нуждаясь в нем.
• Гибкость. Бакстер способен выполнять целый ряд задач. Благодаря способности к обучению его можно быстро переключить на выполнение новых обязанностей.
• Легкая интеграция. Бакстер связывается с другими автоматами на конвейере, часто справляясь с этой задачей без дополнительного программирования и участия третьей стороны.
• Совместимость. «Руки» Бастера двигаются так же, как человеческие, поэтому нет необходимости перестраивать для него рассчитанный на людей конвейер.
Сегодня Бакстер не единственная модель социального робота. К числу таких механизмов можно отнести также дронов, способных передвигаться по воздуху или по воде, антропоморфных роботов, умеющих ходить, или роботов-коллективистов, которые катятся по поверхности. Если традиционные роботы по большей части могли выполнять лишь монотонные однотипные операции, то социальные способны решать как стандартные, так и нестандартные задачи. Не привязанные к конвейеру, эти роботы умеют взаимодействовать с человеком такими способами, которые раньше и представить себе было невозможно.
Так, например, роботы-коллективисты полностью видоизменили логистику на складе компании DHL Detsche Post AG в Мемфисе (штат Теннесси) и в компании Quiet Logistics, обеспечивающей доставку товаров таких ритейлеров, как Bonobos и Inditex SA Zara[22]. Стратегической целью внедрения этой разновидности социальных роботов было снижение миллионных затрат на складские конвейеры и систему транспортировки товаров внутри склада. Стоимость роботов оказалась гораздо ниже: от $30 000 до $40 000.
Страховые компании Farmers Insurance и Allstate Insurance осуществили роботизацию с другой целью – ускорить выплаты страховых сумм жертвам урагана «Харви»[23]. Для того чтобы быстрее обрабатывать заявки и выплачивать деньги, они использовали дроны. Коллаборативные дроны помогают страховщикам производить оценку повреждений собственности. Они могут добраться до мест, куда не в состоянии пройти люди, или туда, где находиться слишком опасно. Дроны собирают информацию, делают снимки, демонстрирующие нанесенный ущерб, и отправляют данные в базу. Теперь оценщикам больше не приходится забираться в труднопроходимые или опасные места, чтобы получить нужные сведения. Им остается только проанализировать данные, собранные автоматическими помощниками. В результате решения по выплатам стали приниматься гораздо быстрее. По данным специалистов Farmers Insurance, в результате взаимодействия людей и дронов сотрудник компании получил возможность в течение 1 часа принимать решение по трем домам, тогда как ранее на обработку подобного объема заявок у него уходил целый день. (См. врезку «Как эволюционирует автоматика».)
Как эволюционирует автоматика
Роботов программируют кодировщики. Время и опыт этих специалистов стоят дорого. Однако прогресс в области машинного обучения уже сейчас дает возможность, один раз написав код, оснастить робота способностью учиться: достаточно просто снабжать его информацией. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли разработали метод, позволяющий обучать робота за считаные минуты, используя наушники виртуальной реальности. Вместо того чтобы приглашать программиста, который поможет роботу освоить те или иные конкретные задачи Питер Эббил и его студенты Питер Чен, Роки Дуан и Тяньхао Чжан создали программу, с помощью которой машина может учиться, повторяя действия опытных квалифицированных рабочих. Для этого используется оборудование виртуальной реальности. Следуя данной методике, робот затрачивает на овладение новым навыком не многие недели, как раньше, а всего один день. «Выполняя какое-либо задание, мы не решаем в уме комплексные дифференциальные уравнения, – говорит Дуан. – Взаимодействуя с окружающим миром, мы развиваем мощную интуицию, совершая с ее помощью необходимые движения. Посредством компьютерной программы обучиться этому было бы невозможно».
Быстрое развитие подкрепляющего и имитирующего обучения интенсивно и плавно изменит процессы обучения и переучивания роботов. Только подумайте, как быстро, используя эти методики, можно внедрить роботов на производственных предприятиях! Таким образом решаются две самые существенные проблемы, стоящие на пути автоматизации: потребность в больших массивах информации и дефицит высококвалифицированных программистов. Теперь обучить робота сможет каждый!
Источник: статья Роберта Сандерса «Стартап из Беркли управляет роботами как марионетками» (Robert Sanders, «Berkeley Startup to Train Robots Like Puppets»), Berkeley News, November 7, 2017; http://news.berkeley.edu/2017/11/07/berkeley-startup-to-train-robots-like-puppets/.
Конвергенция: три типа автоматизации, изменившие онкохирургию
Мы обсудили, как видоизменяется работа при использовании каждого типа автоматизации. При этом конвергенция означает, что все три ее упомянутые разновидности действуют параллельно. Кроме того, автоматизация редко сводится к переосмыслению деятельности лишь какой-то одной категории сотрудников. Трансформация одного вида работ открывает возможности для изменений других производственных процессов, более того – она требует этих изменений. Таким образом, для оптимального проведения автоматизации нам придется перестроить деятельность самых разных специалистов и целых команд в комплексе.
Работа команды медиков в современной онкохирургии – яркий пример конвергенции всех трех видов автоматики, видоизменяющей трудовые задачи целого ряда специалистов. Стратегические цели, которых пытались достичь клиники с помощью автоматизации, были весьма серьезны: сократить время выздоровления пациентов, уменьшить число дней, которые они проводят в стационаре, снизить количество диагностических и хирургических ошибок. Однако для успешного их достижения требовалось оптимизировать автоматику для каждой отдельной задачи и пересмотреть содержание работы сотрудников.
Автор опубликованной в журнале Fortune статьи рисует крайне соблазнительный образ роботохирургии, способный захватить воображение пациентов и врачей, заставив руководство клиник раскошелиться на миллионы долларов:
«Хирургическая роботизированная система da Vinci Xi состоит из центральной консоли и подвижных механических “рук”, покрытых пластиком. Сложно сказать, кто в большей степени отвечает за операцию. Робот-хирург оперирует тремя отдельными взаимозаменяемыми компонентами, способными резать, сдвигать, сжимать, прижигать человеческую плоть и проводить с нею иные манипуляции. Кроме того, в распоряжении робота имеется подвижная камера высокого разрешения, с просто фантастической четкостью освещающая “пейзажи” внутри человеческого организма в формате 3D. Камера, позволяющая заглянуть внутрь человека, – это серьезное преимущество, которое, по словам доктора Салливана, существенно изменило процесс проведения операций, позволив сделать их минимально инвазивными: ведь теперь врачу для удаления органа или взятия образцов тканей не надо располосовывать пациента.
Ознакомительная версия. Доступно 9 страниц из 45
