Команда исследователей из Йельского университета (США) обучила робота социальным нормам, связанным с правом собственности. Используя ограниченный набор обучающих данных, разработчики создали четыре алгоритма для тренировки робота. В эксперименте участвовало устройство от стартапа Rethink Robotics.

Первый алгоритм построили на базе позитивных утверждений. Человек сообщал, что какой-либо предмет принадлежит ему, и робот понимал, что трогать объект не стоит.

Вторую систему создавали на основе обратного примера. В данном случае человек указывал на вещь и подчеркивал, что она ему не принадлежит. Третий и четвертый алгоритмы позволили роботу вносить коррективы в полученные данные и адаптироваться к изменениям без обновления ПО.  

В результате робот научился понимать, какие предметы он может брать, а какие трогать запрещено. Исследователи признали эксперимент успешным. Результаты они представили в предварительном докладе, опубликованном на платформе Arxiv.org. 

Авторы проекта поясняют, что большинство робототехников не уделяет внимания тренировке социальных навыков.

Роботы не усваивают нормы общества и не учатся сосуществовать вместе с людьми. При этом, если верить прогнозам футурологов, соседство людей и андроидов в будущем станет неизбежным.

Понимание концепции частной собственности пригодится роботам не только при общении с человеком, но и при выполнении рабочих задач. Так, роботизированный уборщик сможет отличить пустую банку из-под газированного напитка от ценной фотографии, которая дорога владельцу. Он поймет, что первый предмет можно выкинуть, а второй нужно сохранить.

Обучать робота, показывая ему каждый предмет в отдельности, невозможно, поэтому исследователи ищут универсальное решение.

Навык пригодится и на производстве, где роботы будут трудиться вместе с людьми. Система поймет, какие инструменты можно взять, а какие нельзя использовать, поскольку они нужны другому рабочему.

Пока разработка находится на начальной стадии, однако ученые надеются, что скоро алгоритмы помогут роботам быстрее и эффективнее адаптироваться к общественным нормам. 

«Проблема в том, что человек усваивает концепцию собственности двумя путями — через четко артикулированные правила и через собственный опыт. Так мы понимаем, какие нормы поведения приемлемы, а какие нет. Но роботу это сделать на порядок сложнее», — пояснил автор разработки Брайан Скасселлати.

В 2018 году ИИ-системы осваивали новые знания быстрее, чем когда-либо прежде. Так, робот Atlas начал ходить, как человек, а роборука от OpenAI научилась ловко манипулировать предметами. Алгоритмы стали точнее распознавать эмоции, лучше играть в видеоигры, а также поняли, как объяснять логику своих действий. Некоторые ИИ даже научились проникать в «разум» своих собратьев и перенимать друг у друга предрассудки.