Minecraft mostra ai robot come smettere di dithering

Il gioco per computer Minecraft , che raffigura un mondo fatto di blocchi pixelati retrò che possono essere modificati e riorganizzati in infinite configurazioni architettoniche, è stato elogiato per aver insegnato ai giovani giocatori la creatività, la risoluzione dei problemi e le abilità di sopravvivenza (in alcune modalità devi evitare le minacce, inclusi gli zombi ). Bene, si scopre che anche i robot inesperti possono imparare una o due cose giocando.

Minecraft è stato utilizzato per insegnare a un agente virtuale quali passaggi escludere quando si cerca di mettere un blocco d'oro in una fornace.

Stefania Tellex , professore alla Brown University, sta utilizzando Minecraft, oltre alle macchine del mondo reale, per esplorare modi in cui i robot possono risolvere nuovi problemi in modo più rapido ed efficiente. Questo non è qualcosa che la maggior parte dei robot deve fare, poiché lavorano in un ambiente fisso, eseguendo lavori che sono stati accuratamente programmati in anticipo. Ma potrebbe essere importante poiché i robot iniziano a svolgere attività più complesse e a tempo indeterminato in ambienti meno strutturati. Un robot progettato per aiutare in casa, ad esempio, dovrebbe capire come eseguire diversi lavori.

Potresti dire a un robot 'Fammi un caffè', ma il minuto successivo potresti dire 'Fai il bucato', dice Tellex. In questo contesto, dove non si conosce l'obiettivo in anticipo, c'è questo problema di pianificazione. Trovare la sequenza di azioni che funzionerà in questo particolare ambiente è molto impegnativo. Il nostro approccio consiste nell'imparare più velocemente.

L'algoritmo dei ricercatori è stato testato su un vero robot programmato per aiutare con la cottura.

La sfida per un robot è che manca di comprensione contestuale del mondo. Ciò significa che deve eseguire tutte le azioni possibili che potrebbero aiutarlo a raggiungere un obiettivo. Per fare il bucato, quindi, un robot potrebbe valutare se l'uso della caffettiera potrebbe essere d'aiuto. E per un robot sofisticato che lavora in un ambiente complesso, il numero di scenari che devono essere presi in considerazione può essere enorme e richiedere un'ampia potenza di calcolo.

Tellex, insieme a uno dei suoi studenti laureati, David Abel, e molti altri colleghi della Brown, hanno sviluppato un algoritmo che consente a un robot di eliminare alcuni possibili percorsi d'azione comprendendo la direzione in cui punta un particolare compito. Armato di un tale algoritmo, un robot potrebbe capire che fare il bucato non implica l'uso di attrezzature o utensili da cucina, conoscenze che possono essere preprogrammate o apprese attraverso l'esperienza.

Minecraft è stato utilizzato per testare l'approccio di apprendimento. I ricercatori hanno controllato un personaggio virtuale che aveva il compito di inserire un blocco d'oro virtuale in una fornace virtuale, evitando una pozza virtuale di lava. Dopo aver eseguito l'attività in un ambiente limitato, attraverso lunghi tentativi ed errori, l'algoritmo che controlla il personaggio ha appreso che alcuni comportamenti, come posizionare blocchi d'oro a terra, potevano essere esclusi quando si cercava di raggiungere l'obiettivo.

Quando gli viene chiesto di svolgere lo stesso compito in un ambiente più complesso, il personaggio potrebbe quindi lavorare su un insieme molto più piccolo di potenziali scenari. E l'approccio potrebbe consentire ai robot di imparare come eseguire un'attività in un ambiente virtuale prima di affrontare scenari del mondo reale (vedi Anche i robot ora hanno il loro mondo virtuale).

Manuela Veloso , professore specializzato in robotica presso la Carnegie Mellon University, afferma che l'apprendimento virtuale è già un'area importante per la robotica. Chiaramente un robot non può usare tentativi ed errori per imparare a scendere le scale, poiché si romperà al primo tentativo, dice. La simulazione, in generale, può aiutare ad addestrare un modello, che può poi essere utilizzato da un vero robot.

I ricercatori Brown hanno anche testato l'approccio con una macchina reale: un robot Baxter di Ripensare alla robotica . Hanno incaricato il robot di aiutare una persona a cucinare e hanno programmato la comprensione delle azioni che potrebbero essere scontate per determinate ricette. Ciò ha reso la macchina più efficiente nel determinare la propria linea d'azione nell'aiutare a fare i brownies.

L'approccio seguito dai ricercatori Brown non è solo più efficiente ma, in un certo senso, più umano, in quanto richiede una comprensione più profonda di un compito e del suo contesto. Siamo stati ispirati da parte della letteratura sulle 'convenienze', che è il modo in cui le persone guardano il mondo quando cercano di ottenere qualcosa, dice Tellex.

Usare Minecraft per sbloccare la mente del robot a partire dal Brown University in poi Vimeo .

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