Poleti 2014 je Ahti Heinla, eden od programskih inženirjev, ki je pomagal razviti Skype, začel fotografirati svojo hišo.
Pri tem seveda ni nič posebej nenavadnega. Samo on je to nadaljeval. Mesec za mesecem, ko se je poletje spreminjalo v jesen, jesen pa je zamenjala zimo, je Heinla odšel na isto mesto na pločnik in posnel nove, na videz enake slike svojega doma. Je človek, ki je imel ključno vlogo pri gradnji telekomunikacijske aplikacije, ki je vredna več milijard dolarjev, izgubil razum? Kot se je izkazalo, je obstajal povsem logičen razlog za Heinlina dejanja - čeprav bi se morda vseeno slišalo nekoliko noro za vsakogar, ki bi vprašal, kaj počne. Ahti Heinla je bodočim avtonomnim robotom pomagal, da so se naučili videti.
Več kot pol desetletja kasneje svet (ali vsaj nekaj njegovih izbranih delov) žanje plodove Heinlovega na videz čudnega eksperimenta. Kot soustanovitelj zagonskega podjetja Starship Technologies, skupaj s soustanoviteljem Skypea Janusom Friisom, je Heinla pomagal zgraditi floto samovozečih dostavnih robotov. Ti roboti, ki spominjajo na šestkolesne hladilnike, so prepotovali več deset tisoč kilometrov po vsem svetu in v tem procesu opravili približno 100.000 več. Posebej so razširjeni v naraščajočem številu univerzitetnih kampusov, čeprav so prehodili tudi ulice v mestih od San Francisca do Milton Keynesa v Združenem kraljestvu.
Če naroči nekaj pri enem od dostavnih robotov podjetja Starship, stranka preprosto izbere želeni izdelek pri enem od dostavnih partnerjev podjetja Starship. Za majhno dobavnino bo robot nato prevzel izdelek in ga avtonomno dostavil na mesto, ki ste ga izbrali. Stranka mora le odkleniti robota s pomočjo aplikacije in pridobiti naročilo. Preprosto, kajne?
Kot pri vsaki takšni rešitvi pa se tudi z vidika uporabnika zdijo preprostejše stvari bolj tehnološko zapletene. Tu smo leta 2020 navajeni slišati o samovozečih avtomobilih, ki lahko z izjemno lahkoto plujejo po svetu. Kot eno prvih podjetij, ki je uvedlo samovozeča vozila brez voznikov za človeško varnost, je Starship Technologies pripomogla k ključni vlogi pri vključevanju avtonomnih tehnologij, kot je ta v vsakdanje življenje.
Vendar teh orodij ne bi smeli jemati kot samoumevne. Ne samo, da gre za neverjetne podvige inženirstva in računalništva, ampak tudi odločitve, ki jih trenutno obkrožajo te tehnologije, bodo pomagale določiti prihodnost medsebojnih interakcij ljudi in robotov.
Zemljevidi niso izdelani za robote
Se spomnite izjemnega občutka, ko ste kot otrok začeli novo šolo in se morali premikati? Morda, če ste živeli v bližini, ste celo sami ali s prijatelji hodili od doma do šole. Običajno so bila pred temi potovanji tista, na katerih nas spremlja starš ali skrbnik, ki nam lahko da nasvete o tem, kako se premikati po svetu okoli sebe. Mogoče bodo prvič hodili z nami, da bi zagotovili, da smo seznanjeni z določeno potjo. Verjetno bodo opozorili na določene mejnike, kot so table ali posebej nepozabne zgradbe. Kmalu si oblikujemo miselni zemljevid, kam gremo in kako se tam premikati.
Najkrajša pot (zelena) ni vedno najhitrejša in najvarnejša. Robot bo raje pot, ki je daljša, vendar hitrejša in varnejša Ta sposobnost, ki si jo večina od nas vzame kot nekaj samoumevnega, si je Starship Technologies zelo prizadeval razviti za svoje robote. Na nek način je presenetljivo zapleten. Vzemimo na primer zemljevide. Ko se roboti Starship odpravijo na navigacijo od točke A do točke B, začnejo s satelitskimi posnetki, ki jim pomagajo načrtovati potovanje. Nato se z algoritmom usmerjanja ugotovi najkrajša in najvarnejša pot robota. Zaenkrat tako preprosto, kajne? Le da ni.
Kot pravi Heinla: »Veliko obstoječih zemljevidov ne moremo uporabiti, ker v resnici niso narejeni za robote; narejeni so za ljudi. " Obstoječi sistemi za kartiranje predpostavljajo raven človeškega znanja, na primer razumevanje, po katerem delu ceste bi morali hoditi in kako bi morali manevrirati na prometnem pločniku. To so vse stvari, ki jih robot ne razume nujno. Obstaja veliko dodatnih zapletenosti.
Pomislite na primer, kako se vaše vedenje med hojo po dovozu razlikuje od običajnega pločnika. Morda zanje ne bi mislili, da so posebej različni, vendar so. Če eden od robotov Starshipa na pločniku naleti na oviro, se odzove, da se ustavi. To je zato, ker je ustavljanje najvarneje. Toda ustavljanje na dovozu ali med prečkanjem ulice preprečuje dostop vozilom. Zahteva učenje popolnoma drugačnega vedenja.
Za lažje razumevanje vrste vedenja, ki bi ga morali uporabljati njegovi roboti, je Starship razvil orodja za strojno učenje, ki lahko zemljevide segmentirajo v vrsto medsebojno povezanih barvnih črt, ki predstavljajo pločnike (v zeleni barvi), prehode (v rdeči barvi) in dovoze (v vijolični barvi). Namesto da preprosto izbere najkrajšo pot glede na razdaljo, robot določi najhitrejšo pot tako, da vsakemu scenariju, na katerega bo robot naletel med potovanjem, pripiše stroške.
Prepoznavanje sveta okoli njih
Po tem se roboti Starship odpravijo v resnični svet in z desetimi kamerami z opazovanjem prepoznajo 360-stopinjski svet okoli sebe. Posebni sistemi za prepoznavanje slik razdelijo svet na tisoče vrstic in mu tako poenostavijo pogled na svet, ki ga lahko uporabite kot vodila. Sčasoma, ko roboti podjetja preživijo dlje na enem območju, lahko sestavijo skupne tridimenzionalne žične karte celotnih območij, s čimer bodočim robotom olajšajo razumevanje pokrajine okoli njih.
Raznobarvne črte (rumene in modre) predstavljajo robove, ki jih različni roboti zaznajo med vožnjo. Kasneje bo strežnik ugotovil, da se črte različnih robotov ujemajo, zato je lokacija robota znana in tiste kose vožnje je mogoče sestaviti kot sestavljanko "Tako je, kot bi lahko usmerjal človeka: nadaljujte, dokler ne zadenete rumene stavbe, nato zavijte desno in nadaljujte do cerkve," je dejal Heinla. »Robot ima tudi znamenitosti, vendar niso rumene stavbe ali cerkve; so abstraktne oblike. "
Zadnja faza postopka preslikave robotov je natančno določiti, kako široka in kje je pločnik. To se naredi tako z vgrajenimi kamerami kot z 2D zemljevidom, posnetim s satelitskih posnetkov.
"Tudi nekaj tako preprostega, kot je hoja po pločniku, smo se naučili že takrat, ko smo bili zelo mladi," je dejal Heinla. »To jemljemo kot samoumevno. Toda za stroje je to nekaj, česar se je treba naučiti. Obstajajo stvari, na primer, ali peljete mimo bližajoče se osebe na levi ali desni. Če nekdo počasnejši od vas hodi naprej, ga upočasnite ali mimo njega? Če upočasnite, kako blizu se morate približati drugi osebi? Če se preveč približate, bo drugi osebi neprijetno. Vse to moramo naučiti stroja. «
Če bodo šli vsi po načrtu (in do danes že), bodo roboti Starship lahko krmarili do cilja, ki ga bodo uporabniki izbrali na zemljevidu.
Kako želimo, da roboti komunicirajo z ljudmi?
To ni izziv, ki je edinstven za Starship Technologies. Številna druga podjetja, od Nura do BoxBot-a, raziskujejo lastne storitve dostave robotov, ki se sami vozijo. Toda to presega robote, ki nam lahko prinesejo jedi ali živila, če smo preveč zaposleni (ali leni), da bi šli v trgovine. Ker imajo roboti večjo vlogo v našem življenju, postaja vprašanje, kako jih vključiti v naš svet, vse bolj pereče.
Pri določanju vozne površine robota ni treba upoštevati majhnih statičnih ovir, kot so ti poli. Ti so preslikani z vhodom senzorja med vožnjo in robot se jim bo kasneje samodejno izognil. Roboti so se tradicionalno zelo dobro obnesli v laboratorijskih razmerah, kjer je mogoče vsako spremenljivko popolnoma nadzorovati. Prav tako so bili v veliki meri ločeni od ljudi iz varnostnih razlogov. Zdaj se v resničnem svetu selijo v velikem obsegu. Če zdaj nismo vajeni pogledati robote na naših ulicah, bomo zagotovo do konca leta 2020.
"Vsak teden imamo v naši ekipi za avtonomno vožnjo sestanek, na katerem naša varnostna ekipa eno uro avtonomnim inženirjem pokaže nekaj najbolj zanimivega, kar se je zgodilo v zadnjih [sedmih dneh]," je dejal Heinla. "Te zanimive stvari so bodisi kraji, kjer je bilo nekaj nelagodja, robot se je izredno dobro odrezal v vožnji ali [kjer je bilo] nekaj nenavadnih vremenskih razmer ali predmetov."
Nekatere od teh težav vključujejo robote, ki lahko razumejo naš svet. To je preizkušal Heinla, ko je v zgodnjih dneh Starship Technologies fotografiral pred svojo hišo. Želel je vedeti, ali bo robot mogel prepoznati svojo hišo kot svojo hišo, ne glede na to, ali je bil sončen poletni dan ali deževen zimski večer. Izkazalo se je, da bi lahko - in ta vpogled je pomagal ustvariti celo podjetje (ali morda celo celotno dostavno industrijo).
Raziskave, kot je ta - del inženiringa, delno sociologije - so namenjene iskanju odgovorov, kako lahko ljudje in stroji bolje sobivajo. Ali je še huje, če je robot preveč previden ali preveč nepremišljen? Kaj se zgodi, ko dostavni roboti naletijo na pse vodnike? Podatki s tega novega področja raziskav se zbirajo in uporabljajo za prilagajanje algoritmov, ki poganjajo robote, ki jih izdelujejo podjetja, kot je Starship Technologies.
Nekega dne se jim bomo zahvalili za to. Za zdaj pa je pomembno le, da razumemo odločitve, ki jih sprejmejo - in razloge, zaradi katerih jih sprejemajo.
