В MIT разработали способ исправлять ошибки роботов силой разума

За последнее время в сфере развития искусственного интеллекта и машинного обучения были сделаны значительные шаги вперёд. Сейчас ИИ используется повсеместно, но поскольку он лишь имитирует механизмы принятия решений и мыслительные процессы человека, ошибки просто неизбежны. Когда механизм принятия решений даёт сбой, исправление выбранного курса действий требует больших усилий и времени. Однако исследователи из Лаборатории искусственного интеллекта MIT (CSAIL) совместно с учёными из Бостонского университета намерены изменить эту ситуацию.

Команда исследователей представила систему обратной связи, которая позволяет исправлять ошибки в режиме реального времени при помощи электроэнцефалограммы (ЭЭГ), фиксирующей активность мозга.

Руководитель CSAIL Даниела Рус и профессор Бостонского университета Франк Гюнтер рассказали, как гуманоидный робот Бакстер (Baxter) подключался к мозговым волнам исследователей, чтобы «узнать», правильно ли было выполнено действие. При выполнении заданий по распределению объектов Бакстер улавливал простые мозговые сигналы, которые генерирует мозг при обнаружении ошибки.

Целью Рус было создание алгоритмов машинного обучения для распознавания мозговых волн за время от 10 до 30 миллисекунд.

При наблюдении за роботом вам нужно лишь мысленно соглашаться или не соглашаться с тем, что он делает. Нет необходимости учиться думать определённым способом — машина будет подстраиваться под вас, а не наоборот.

Сигналы достаточно слабые, поэтому когда Бакстер не до конца уверен в действии, он отправляет запрос на получение дополнительной информации. Система пока не может устранить так называемые «вторичные ошибки», однако учёные продолжают верить, что когда и это будет работать в режиме реального времени, точность принятия решений будет достигать 90%.

Представьте, что вы можете мгновенно приказать роботу совершить определённое действие. Вам не нужно вводить команды, нажимать клавиши или даже произносить что-либо. Такой оптимизированный подход позволит нам лучше контролировать действия производственных роботов, беспилотных автомобилей и в дальнейшем развивать технологии, которые мы пока не изобрели.