子育て 3

人間は社会的な生き物であり、幼い頃から互いに学び合います。 幼児は両親、兄弟、養育者を注意深く観察します。 彼らはスキルや行動を学ぶために、見たものを見て、真似し、再現します。

赤ちゃんが周囲を学習し探索する方法は、カーネギー メロン大学とメタ AI の研究者にインスピレーションを与え、複数のスキルを同時に学習し、それを活用して目に見えない日常のタスクに取り組む方法をロボットに教える新しい方法を開発しました。 研究者らは、3歳児と同等の操作能力を持つロボットAIエージェントの開発に着手した。

同チームは、受動的な観察と能動的な学習を活用してロボットが幼児と同等の操作能力を獲得できる人工知能エージェントである RoboAgent を発表した。

「RoboAgent は、効率的に学習し、新たな状況で効果的で、時間の経過とともに動作を拡張できる一般的なロボット エージェントに向けた重要なマイルストーンです」と、コンピューター サイエンス学部 (新しいウィンドウで開きます) のロボティクス学部の非常勤教員である Vikash Kumar 氏は述べています。研究所（新しいウィンドウで開きます）。 「現在のロボットは高度に専門化されており、個別のタスクに合わせて個別に訓練されています。 対照的に、私たちは、目に見えないシナリオで幅広いスキルを発揮できる単一の人工知能エージェントの作成に着手しました。 ロボエージェントは人間の赤ちゃんのように、豊富な受動的な観察と限られた能動的な遊びを組み合わせて学習します。」

RoboAgent は、さまざまなシーンにわたって 12 の操作スキルを完了できます。 この研究は、環境の変化に適応できるロボット学習プラットフォームを目指しています。 過去の研究とは異なり、チームはシミュレーションではなく実際の環境で作業を実証し、以前のプロジェクトよりもはるかに少ないデータでそれを行いました。

「ロボエージェントは、他の人が達成したものよりもはるかに高度で複雑なスキルを実現できます」と、ロボティクス研究所の准教授であるアビナブ・グプタ氏は述べています。 「私たちは、現実世界の単一のロボットエージェントがこれまでに達成したものよりもはるかに多様なスキルを、効率性と、まだ見ぬシナリオへのユニークな一般化のスケールで示してきました。」

チームのエージェントは、インターネット データに含まれる自己経験と受動的な観察の組み合わせを通じて学習します。 親が子供を指導するように、研究者らはタスクを通じてロボットを遠隔操作し、有益な自己体験をロボットに提供した。

「私たちのアプローチの有効性と効率性は、エージェントが経験が限られていても推論することを可能にする新しいポリシーアーキテクチャから生まれています」と、ホマンガ・バラドワジ博士は述べています。 ロボット工学の学生。 「RoboAgent は、一般的に使用されるタイムステップごとのアクションではなく、動きの一時的なチャンクの観点から決定を予測および集約することにより、指定されたテキスト/視覚的目標に応じて動作します。」

ロボットは、周囲で受動的に起こったことからではなく、主に自分自身の経験から学習します。 環境で何が起こっているかに対する生来の盲目さは、ロボットがさらされる経験の多様性と、新しい状況に適応するロボットの能力の両方を根本的に制限します。 これらの制限を克服するために、RoboAgent はインターネット上のビデオから学習します。これは、赤ちゃんが受動的に観察することで知識や行動を獲得するのと似ています。彼らの周囲。

「RoboAgent は、これらのビデオに含まれる情報を活用して、人間がオブジェクトとどのように対話し、さまざまなスキルを使用してタスクを正常に完了するかについて事前に学習します」と博士のモヒット シャルマ氏は述べています。 ロボット工学の学生。 「さらに、複数のシナリオで同様のスキルを観察することで、タスクを完了するために何が必要で何が不要かを学習することができます。 未知のタスクや未知の環境に直面したときに、これらの教訓が活かされます。」

「この種の学習が可能なエージェントは、さまざまな目に見えない環境でさまざまなタスクを完了し、より多くの経験を蓄積するにつれて継続的に進化できる一般的なロボットに私たちを近づけます」と助教授のShubham Tulsiani(新しいウィンドウで開きます)は述べています。ロボット研究所で。 「RoboAgent は、さまざまなタスクを学習するために主にインターネットから入手可能な豊富な無料データに依存しながら、限られたドメイン内データを使用してロボットを迅速にトレーニングできます。 これにより、家庭、病院、その他の公共スペースなどの構造化されていない環境でロボットがさらに便利になる可能性があります。」