Minecraft zeigt Robotern, wie sie das Zittern stoppen können

Das Computerspiel Minecraft , das eine Welt aus verpixelten Retro-Blöcken darstellt, die in endlosen architektonischen Konfigurationen modifiziert und neu angeordnet werden können, wurde dafür gelobt, jungen Spielern Kreativität, Problemlösung und Überlebensfähigkeiten beizubringen (in bestimmten Modi müssen Sie Bedrohungen wie Zombies ausweichen ). Nun, es stellt sich heraus, dass selbst unerfahrene Roboter durch das Spielen des Spiels das eine oder andere lernen können.

Minecraft wurde verwendet, um einem virtuellen Agenten beizubringen, welche Schritte er ausschließen sollte, wenn er versuchte, einen Goldblock in einen Ofen zu legen.

Stefanie Tellex , Professor an der Brown University, verwendet Minecraft sowie reale Maschinen, um Möglichkeiten zu erforschen, wie Roboter neue Probleme schneller und effizienter lösen können. Die meisten Roboter müssen dies nicht tun, da sie in einer festen Umgebung arbeiten und zuvor sorgfältig programmierte Arbeiten ausführen. Aber es könnte wichtig werden, wenn Roboter anfangen, komplexere, offene Aufgaben in weniger strukturierten Umgebungen zu übernehmen. Ein Roboter, der beispielsweise im Haushalt helfen soll, müsste herausfinden, wie er verschiedene Aufgaben erledigen kann.



Sie könnten einem Roboter sagen: „Mach mir Kaffee“, aber in der nächsten Minute sagen Sie vielleicht: „Mach die Wäsche“, sagt Tellex. In diesem Zusammenhang, wo man das Ziel nicht im Voraus kennt, gibt es dieses Planungsproblem. Es ist sehr herausfordernd, die Abfolge von Aktionen zu finden, die in dieser speziellen Umgebung funktionieren. Bei unserem Ansatz geht es darum, schneller zu lernen.

Der Algorithmus der Forscher wurde an einem echten Roboter getestet, der programmiert wurde, um beim Kochen zu helfen.

Die Herausforderung für einen Roboter besteht darin, dass ihm das kontextuelle Verständnis der Welt fehlt. Das heißt, es muss alle möglichen Aktionen durchspielen, die ihm helfen könnten, ein Ziel zu erreichen. Um die Wäsche zu waschen, könnte ein Roboter dann überlegen, ob der Einsatz der Kaffeemaschine helfen könnte. Und für einen ausgeklügelten Roboter, der in einer komplexen Umgebung arbeitet, kann die Anzahl der zu berücksichtigenden Szenarien enorm sein und eine umfangreiche Rechenleistung erfordern.

Tellex hat zusammen mit einem ihrer Doktoranden, David Abel, und mehreren anderen Kollegen bei Brown einen Algorithmus entwickelt, der es einem Roboter ermöglicht, bestimmte mögliche Handlungspfade wegzuschneiden, indem er die Richtung versteht, in die eine bestimmte Aufgabe zeigt. Mit einem solchen Algorithmus ausgestattet, könnte ein Roboter verstehen, dass das Waschen keine Küchengeräte oder Utensilien erfordert – Wissen, das entweder vorprogrammiert oder durch Erfahrung erlernt werden kann.

Minecraft wurde verwendet, um den Lernansatz zu testen. Die Forscher steuerten einen virtuellen Charakter, der die Aufgabe hatte, einen virtuellen Goldblock in einen virtuellen Ofen zu stecken und dabei einen virtuellen Lavasee zu vermeiden. Nachdem die Aufgabe in einer begrenzten Umgebung ausgeführt wurde, lernte der Algorithmus, der die Figur steuerte, durch langwieriges Ausprobieren, dass bestimmte Verhaltensweisen, wie das Platzieren von Goldblöcken auf dem Boden, beim Versuch, das Ziel zu erreichen, ausgeschlossen werden konnten.

Wenn der Charakter gebeten wird, dieselbe Aufgabe in einer komplexeren Umgebung auszuführen, könnte er dann eine viel kleinere Menge möglicher Szenarien durcharbeiten. Und der Ansatz könnte es Robotern ermöglichen, zu lernen, wie man eine Aufgabe in einer virtuellen Umgebung ausführt, bevor sie reale Szenarien annehmen (siehe Even Robots Now Have Their Own Virtual World ).

Manuela Veloso , ein auf Robotik spezialisierter Professor an der Carnegie Mellon University, sagt, dass virtuelles Lernen bereits ein wichtiger Bereich für die Robotik ist. Natürlich kann ein Roboter nicht durch Versuch und Irrtum lernen, Treppen hinunterzugehen, da er beim ersten Versuch kaputt geht, sagt sie. Simulation kann im Allgemeinen dabei helfen, ein Modell zu trainieren, das dann von einem echten Roboter verwendet werden kann.

Die Brown-Forscher testeten den Ansatz auch mit einer echten Maschine: einem Roboter von Baxter Robotik neu denken . Sie wiesen den Roboter an, einer Person beim Kochen zu helfen, und programmierten ein Verständnis der Aktionen, die für bestimmte Rezepte rabattiert werden konnten. Dies machte die Maschine effizienter bei der Bestimmung ihrer eigenen Vorgehensweise bei der Herstellung von Brownies.

Der Ansatz der Brown-Forscher ist nicht nur effizienter, sondern in gewisser Weise menschlicher, da er ein tieferes Verständnis einer Aufgabe und ihres Kontextes erfordert. Wir haben uns von Literatur über „Affordances“ inspirieren lassen, wie Menschen die Welt betrachten, wenn sie versuchen, etwas zu erreichen, sagt Tellex.

Verwenden von Minecraft, um den Robotergeist zu entwirren von Universität Brown an Vimeo .

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