Ни одно из человеческих творений не вызывает такого путаной смеси страха, восхищения и надежды: мы хотим, чтобы роботы делали нашу жизнь проще и безопаснее, но мы не можем заставить себя доверять им. Мы создаем их по-своему вкусу и потребностям, но мы боимся, что в итоге они вытеснят нас.

Однако, все эти колебания не являются препятствием для быстро развивающейся области робототехники. Роботы, наконец, становятся настолько “умны и физически развиты”, что готовы выйти за пределы заводов и лабораторий, чтобы ходить, кататься и даже прыгать среди нас. Нашествие машин началось.

Многие переживают что роботы отнимут их рабочие места. В конце концов, это капитализм, и автоматизация неизбежна. Но в ближайшем будущем мы с большей вероятностью будем работать рядом с роботом, нежели уступим ему свое рабочее место насовсем.

Прошлое

Определение “робот” с самого начала сбивало с толку. Это слово впервые появилось в 1921 году в пьесе Карела Чапека. “Робот” происходит от чешского “принудительного труда”. Однако эти роботы были скорее роботами по духу, нежели по форме. Они были похожи на людей, и были сделаны не из металла, а из синтетической органической массы. Роботы были намного эффективнее, чем их коллеги-люди, а также более склонны к убийствам, и закончили они в итоге тем, что начали убивать.

Реальное определение понятия “робот” столь же скользко, как и подобные вымышленные образы. Спросите 10 робототехников, и вы получите 10 разных ответов. Но все они будут согласны с некоторыми общими принципами: робот — это интеллектуальная, физически существующая машина. Робот может выполнять задачи автономно. И робот может ощущать и управлять своей средой.

Но лишь в 60-ых годах прошлого века было построено нечто, что начало отвечать этим критериям. Именно тогда SRI International из Силиконовой долины разработал Shakey, первого по-настоящему мобильного и проницательного робота. Эта башня на колесах была удачно названа — неуклюжая, медленная и постоянно дергавшаяся. Тем не менее Shakey, оснащенный датчиками, мог перемещаться в условиях сложной среды. Это была не особо уверенная машина, но это было началом роботизированной революции.

Примерно в то время, когда Shakey дрожал, роботизированные руки начали трансформировать производство. Первым среди них был Unimate, который занимался сваркой корпусов автомобилей. Сегодня его потомки управляют автозаводами, выполняя утомительные, опасные задачи с гораздо большей точностью и скоростью, чем любой человек. Несмотря на то, что они застряли на месте в своем развитии, они прекрасно подходят для нашего определения робота — это интеллектуальные машины, которые чувствуют и управляют своей средой.

Однако роботы долгое время оставались в основном закрытыми в помещениях заводов и лабораторий, где они либо катались, либо стояли на месте для подъема объектов. Затем, в середине 1980-х годов, Honda запустила гуманоидную программу робототехники. Японцы разработал P3, который мог довольно хорошо ходить , а также пожимать и трясти руки, к большому удовольствию офисного начальства.

Современность

Сегодня передовые роботы появляются повсюду. За это мы признательны сразу трем технологиям: датчикам, актуаторам (исполнительным устройствам) и искусственному интеллекту (ИИ).

Итак, датчики. Машины, которые катаются по тротуарам для доставки фалафеля, могут ориентироваться в нашем мире, в значительной степени благодаря команде Darpa Grand Challenge, которая в 2004 году “обкатала” самоходные автомобили, предназначенные для проезда через пустыню. Их секрет? Лидар, который прощупывает пространство лазерами, выстраивая с их помощью трехмерную карту мира. Последующая гонка в частном секторе по разработке самоходных автомобилей резко снизила стоимость лидара до такой степени, что теперь инженеры могут создавать преодолевающих сложный рельеф роботов относительно дешево.

Лидар часто сочетается с устройствами, которые дают роботу дополнительные возможности в построении еще более точной картины своего мира. Вы же знаете, как Facebook автоматически распознает вашу кружку и определяет вас на фотографиях? Тот же принцип с роботами. Необычные алгоритмы позволяют им выбирать определенные ориентиры или объекты.

Датчики помогают роботам взаимодействовать с пространством. Вот почему робот-мул может следить за вами, следовать за вами и подбирать ваши вещи вокруг; машинное зрение, например, позволяет роботам сканировать вишневые деревья, чтобы определить, где их лучше “тряхнуть”, помогая повышать эффективность сбора урожая в сельском хозяйстве.

Внутри каждого из этих роботов есть “секретный ингредиент”: актуатор, который является причудливой системой, включающей в себя свойства комбинированного электродвигателя и коробки передач. В теории автоматического управления под актуатором понимают устройство, передающее воздействие с управляющего устройства на объект управления. Именно этот привод определяет, насколько силен робот и насколько он плавно или не плавно движется. Без приводов роботы были бы беспомощны как тряпичные куклы.

Приводы широко задействованы в работе массивных роботов на сборочной линии автомобиля, однако новая сфера, известная как мягкая робототехника, посвящена созданию приводов, которые работают на совершенно новом уровне. В отличие от роботов-мулов, мягкие роботы обычно используют воздух или масло, чтобы двигаться. Так, например, один конкретный вид “мышцы” робота использует электроды для расширения и сжатия мешочка с маслом, чтобы перемещать грузы. В отличие от громоздких традиционных приводов, тут используется множество более тонко настроенных, которые, работая одновременно, увеличивают силу и точность, амплитуду, и усложняют траекторию: например, робот по имени Kengoro приводится в движение 116 приводами, которые перетягивают кабели, что позволяет машине делать похожие на человеческие движения маневры, такие как отжимания. Это гораздо более естественная форма движения, чем то, что мы получали, используя традиционные электродвигатели, размещенные в суставах.

В 2013 году Boston Dynamics, создала гуманоидного робота Atlas для Challenge Darpa Robotics Challenge. Сначала исследовательские группы университетских робототехников изо всех сил пытались заставить машину решать основные задачи робототехники 2013 года, например, открывать и закрывать краны и двери. Завершить разработку планировали в 2015 году. Но с тех пор Boston Dynamics превратила Atlas в настоящее чудо, которое может делать бэкфлипы, намного опережая другие двуногие конструкции, которые все еще с трудом ходят.

Boston Dynamics также работает над четвероногим роботом SpotMini, который может подниматься, после человеческого пинка. Такая устойчивость необходима, если мы хотим построить мир, где мы не тратим все свое время, помогая роботам. И все это благодаря скромному сервоприводу.

Такие разработки как Atlas и SpotMini становятся не только более физически надежными, но и гораздо более разумными благодаря искусственному интеллекту. Похоже, что робототехника достигает точки перехода, где вычислительная мощность и искусственный интеллект объединяются, чтобы по-настоящему усложнить машины. И для машин, как и у людей, чувства и разум неотделимы — если вы подберете поддельное яблоко и не поймете, что это пластик, прежде чем начать его грызть, вы не очень умны. Это увлекательная граница в современной робототехнике (репликация чувства осязания, а не употребление поддельных яблок). Например, компания SynTouch разработала роботизированные кончики пальцев, способные воспринимать диапазон ощущений от термочувствительности до тактильных. Поскольку датчики становятся дешевле, сверхмощные процессоры, требуемые для ИИ, делают то же самое. Благодаря достижениям в игровых и VR-графических процессорах (последние имеют дело с дополненной реальностью), мобильные роботы помогают выполнять сложные вычисления непосредственно в процессоре, а не в облаке, что означает, что они могут продолжать работать, даже если теряют интернет-соединение. Это особенно важно, например, для обеспечения” машинного зрения”, которое позволяет роботу распознавать ваше лицо.

Будущее

Усовершенствованные машины могут заполнить наш мир, но для того, чтобы роботы были действительно полезными, им необходимо стать более самодостаточными. В конце концов, невозможно запрограммировать домашнего робота с инструкциями по захвату каждого объекта, с которым он когда-либо может столкнуться. Мы хотим, чтобы он был спсобен к самообучению, используя достижения в сфере искусственного интеллекта. 

В лаборатории UC Berkeley гуманоид Brett освоил детскую головоломку, в которой требуется подбирать и вкладывать фигурки в соответствии с формой и размером отверстий. Он сделал это путем проб и ошибок, используя процесс, называемый в психологии “положительным подкреплением”. Делая случайные движения и получая цифровую награду (“да, делай это снова”) каждый раз, когда он приближалcя к успеху, Brett узнавал что-то новое сам по себе. Процесс очень медленный, конечно, но со временем робототехники будут оттачивать способность машин самобучаться новым навыкам в новых средах, и этот навык станет ключевым, если мы не хотим быть няньками для роботов.

В ближайшем будущем нам придется присматривать за роботами. По мере своего становления, они изо всех сил пытаются сориентироваться в нашем непростом мире. Например, робот может запросто свалиться в фонтан. Решением такого рода проблем, по крайней мере, на короткий срок, может стать создание центров обработки вызовов, куда роботы смогут “звонить” людям, обращаясь за помощью в сложных ситуациях. Например, буксир больничного робота может обратиться за помощью, если он ночью блуждает по залам, и с ним нет человека, который мог бы передвинуть носилки, блокирующие его путь. Оператор будет “теленаправлять” робота, обходя препятствия.

Быстро развивающиеся отношения между людьми и роботами настолько сложны, что они порождают новое, собственное поле взаимодействия человека с роботом. Основная проблема заключается в следующем: можно адаптировать роботов для взаимодействия с людьми, сделать их мягкими и придать им ощущение осязания, но есть еще одна не менее важная проблема: необходимо обучить людей ладить с машинами. Например, к больничному роботу-буксиру, врачи и медсестры учатся относиться как к бабушке и дедушке — не выпускать из зоны контроля и помогать ему, если он застрял. Мы также должны управлять нашими ожиданиями: такие роботы, как Atlas, могут показаться продвинутыми, но они далеки от чудес самостоятельности, которые мы могли сами себе напридумывать глядя на него со стороны.

А что если роботы все-таки украдут все наши рабочие места? В конце концов, даже рабочие в развитых странах не защищены от вытеснения сверхинтеллектуальным ИИ. Многие современные мыслители задумываются о грядущей сингулярности, когда машины разовьются до такой степени, что  человечество на их фоне окажется безнадежно устаревшим рудиментом. Это приведет к массовому социальному перераспределению и экзистенциальному кризису в масштабах всего человеческого вида. Что мы будем делать, если нам больше не придется работать? Это похоже на отложенную проблему, но сейчас самое время начать обдумывать ее.

Нам пора подумать о том, чем Голливуд кормил нас все эти годы: машины могут быть пока ограничены в своих способностях, но мы, как общество, должны серьезно подумать о том, сколько энергии и власти мы готовы им уступить. Например, в Сан-Франциско уже изучается идея налога на роботов, который заставит компании платить, за то, что они заменяют работников-людей роботами.

Нельзя гарантировать, что все пойдет гладко, однако мы в большей степени можем рассчитывать на гармоничное сосуществование с роботами нежели “на мир во всем мире”. Принимая идею технологического “биоразнообразия”, мы предполагаем, что, скорее всего, будем работать рука об руку рядом с роботами, а не вытесняться ими. Если у вашего автомобиля есть адаптивный круиз-контроль, вы уже делаете это, позволяя роботу обрабатывать скучную трассу, пока вы берете на себя ответственность за более сложное вождение в условиях города.

Машины обещают изменить практически все аспекты жизни человека: от медицинского обслуживания до транспорта для поездки на работу. Должны ли роботы помочь нам развиваться? Конечно. Должны ли они заменить медсестер и полицейских? Возможно, но определенные работы все же требуют человеческого участия. Одно остается абсолютно ясно — машины уже вошли в нашу жизнь. Теперь нам нужно выяснить, какая ответственность лежит на нас за изобретение совершенно нового технологического вида.