Интеллектуальные машины

Vicarious – стартап, делающий «умных» роботов еще «умнее»

Фото: wired

Стартап Vicarious (Сан-Франциско, США) создаёт роботов, работающих на производстве косметики. Например, в Балтиморе роботы производства Vicarious собирают наборы образцов известной косметической марки Sephora. Раньше эту работу выполняли исключительно люди. Vicarious покупает стандартных промышленных роботов, расширяет их с помощью своего программного обеспечения и заключает с компаниями-производителями машин контракт, в условиях которого описаны рабочие обязанности робота, а также размер почасовой оплаты за выполненную работу.

Исполнительный директор и соучредитель стартапа Скотт Феникс (Scott Phoenix) заявляет, что такой тип сделок формирует следующую бизнес-модель: создание программного обеспечения на базе искусственного интеллекта для выполнения задач, ранее выполнявшихся только людьми. Vicarious ранее публично не оглашал список своих клиентов, однако с момента основания в 2010 году компания привлекла более 130 миллионов долларов и сообщила, что её инвесторами являются некоторые из самых известных фондов Силиконовой долины, например, Founders Fund, основанный ранним инвестором Facebook Питером Тилом (Peter Thiel), а также предприниматели-миллиардеры Марк Цукерберг, Илон Маск и Джефф Безос.

Роботы-манипуляторы и захват предметов роботами разработаны уже давно, а такие компоненты, как двигатели, датчики и микроконтроллеры никогда не были такими дешевыми (и вместе с тем функциональными), как сегодня. Но даже на фабриках и складах роботы ограничены определёнными задачами, поскольку их программное обеспечение запрограммировано отдельно для каждой ситуации и не может адаптироваться к внезапным изменениям алгоритма. Технология глубокого обучения в робототехнике изменила технологическую индустрию. Vicarious использует глубокое обучение для систем видения своих роботов, но считает, что нужны и другие способы сделать машины по-настоящему умными. Программное обеспечение компании распознаёт такие данные, как изображения, аудио, статистические шаблоны, извлечённые из прошлых данных. Один из способов научить робота захватывать объекты – это запрограммировать его на использование разных подходов, а также на обучение в процессе успехов или неудач (обучение с подкреплением). Однако даже такой способ обучения не позволяет компьютерам рассуждать об окружающем мире, интуитивно понимать причину событий и решать ситуации, с которыми не сталкивались ранее. Vicarious нашли, как решить эту проблему.

Применяемые инженерами алгоритмы Supersmart, хотя и не сразу справляются со всеми задачами, но позволяют роботам учиться намного быстрее, чем другие, и выполнять всё – от медицинских задач до сборки заказов. В настоящее время Vicarious выпускает роботизированные руки, выполняющие сортировку косметики на складах. Такие же роботы перемещают коробки на склад для отправки или хранения. Отличие роботов Vicarious от остальных – в гибких алгоритмах, по которым они работают. В будущем стартап планирует сделать так, чтобы его роботы выполняли более важную работу, чем упаковочные операции, например, сложную сборку на производстве, которую пока выполняют люди.