Warum zwei Studenten einen menschengroßen Roboter durch Berkeley laufen ließen

Das Wahrzeichen der UC Berkeley, das Sather Gate, heißt seit mehr als einem Jahrhundert Spaziergänger aller Art willkommen, von wütenden Demonstranten bis hin zu Studenten, die zum Unterricht eilen. Letzten Monat passierte jedoch ein völlig neuer Fußgänger zwischen den Granitportalen des Tores.

Sie müssen nicht weglaufen, wenn Sie diesen 1,50 Meter großen Roboter entdecken, der auf Sie zuschlendert – es handelt sich nicht um einen militarisierten Flüchtling aus „I, Robot“ aus dem Jahr 2004. Dieser blinde, blaugrüne Zweibeiner ist vielmehr das Projekt von Berkeley-Wissenschaftlern, die die Forschung zu künstlicher Intelligenz in der physischen Welt testen.

Ziel der Projektforscher war es, bessere Steuerungen für humanoide Roboter zu entwickeln, indem sie ihnen fast von Grund auf das Laufen beibrachten. Ihr Roboter verbrachte das Jahr 2023 damit, durch Berkeley zu stolzieren und seine kurzen, knackigen Schritte auf dem Rasen des Edwards-Stadions, vor Wahrzeichen des Campus wie dem Campanile und entlang von Stadtstraßen zu machen (derzeit kann er weder Treppen hinauf noch hinunter).

In einem am 14. Dezember veröffentlichten Bericht über die Projektergebnisse schrieb das Forschungsteam, dass Anpassungsfähigkeit der Schlüssel sei, um einen Roboter nützlich zu machen. Die derzeitige Technologie ist jedoch unflexibel und schränkt die Fähigkeit eines Roboters ein, Hindernisse zu überwinden.

„Humanoide Roboter, die autonom in verschiedenen Umgebungen agieren können, haben das Potenzial, dazu beizutragen, den Arbeitskräftemangel in Fabriken zu beheben, älteren Menschen zu Hause zu helfen und neue Planeten zu besiedeln.“ … Hier präsentieren wir einen vollständig lernbasierten Ansatz für die reale humanoide Fortbewegung“, heißt es in dem Bericht.

Ilija Radosavovic, Ph.D. Student an der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik in Berkeley, begann vor zwei Jahren in einem Kurs mit Bike Zhang, einem Doktor der Maschinenbautechnik, an dem Projekt zu arbeiten. Student. Radosavovic sagte, ihre Bemühungen passen in die Forschung rund um künstliche allgemeine Intelligenz oder das wissenschaftliche Streben nach einer Technologie, die alles erreichen kann, was ein Mensch tun kann – sogar neue Probleme lösen und mit unbekannten Aufgaben argumentieren.

„Wenn Sie ein Allzweckgehirn aufbauen wollen, brauchen Sie einen Allzweckkörper, der dann einen Humanoiden als Plattform vorschlägt“, sagte er am Freitag gegenüber SFGATE. Die Forschungsgruppe trainierte einen Roboter des in Oregon ansässigen Unternehmens Agility Robotics, der mit vier Gelenken in jedem Arm und acht in jedem Bein für Lagerarbeiten konzipiert ist.

Radosavovic, Zhang und ihre Kollegen übernahmen zunächst die Technik des „Reinforcement Learning“ aus der KI-Sprachforschung. Sie führten Dutzende Milliarden Tests in einem digitalen Simulator durch, und ein Algorithmus belohnte die Aktionen, die dem menschlichen Gehen entsprachen, und bestrafte diejenigen, die dies nicht taten.

Das Training, sagte Radosavovic, sei vage davon inspiriert, wie ein Baby laufen lernt. Simulierte Erfolge bringen dem Roboter bei, was in der physischen Welt funktionieren wird.

„In vielen, vielen Versuchen, eigentlich Milliarden von Versuchen, die in Simulationen durchgeführt wurden, hat der Roboter schließlich herausgefunden, wie er von zufälligen Bewegungen und Stürzen zum Balancieren und Gehen übergehen kann“, sagte er. Unter der Leitung von Fakultätsberatern arbeitete er mit Zhang und Tete Xiao, einem kürzlich promovierten Doktoranden, zusammen. Absolvent, am Projekt.

Der Roboter nimmt seine Umgebung nicht wie ein mit Lidar ausgestattetes autonomes Auto wahr und kann nicht nach vorne schauen. Vielmehr versteht es, wie jeder Schritt ausgeführt wird, basierend auf der genauen Anordnung seiner Gliedmaßen, dem Ort, an dem es gerade getreten ist, und dem, was es während der Simulationen des Teams gelernt hat.

Diese Lektionen ermöglichten es dem Roboter, sich besser in unbekanntem Gelände zurechtzufinden, sagte Radosavovic. Das Team warf sogar Übungsbälle auf den Roboter und schubste ihn mit einem großen Stock, um zu testen, ob das KI-Lernen ihn an Ort und Stelle halten würde (das tat es).

„Wir haben viel Begeisterung für KI- und Sprachmodelle und Chatbots wie ChatGPT erlebt, und das war wirklich wunderbar“, sagte Radosavovic. „Aber ich habe das Gefühl, dass es möglicherweise noch spannender wird, wenn die KI erst einmal die physische Welt erreicht und wirklich in unsere Gesellschaft eingebettet wird.“

Während sie den Roboter trainierten und testeten, fanden die Forscher sogenannte „aufkommende“ Merkmale, die sie nicht in den Algorithmen codiert hatten, die aber bemerkenswert menschlich sind. Der Roboter schwingt seinen linken Arm zusammen mit seinem rechten Knie nach vorne (möglicherweise aufgrund der Energievorteile, heißt es in der Arbeit des Teams) und macht kleinere Schritte, wenn er flache Hänge hinuntergeht.

Wie andere Robotikforschungen erforderte das Projekt einen enormen Arbeitsaufwand, um herauszufinden, wie man den Roboter programmiert, Fehler behebt und die umfangreichen Simulationen durchführt. Aber ihn laufen zu sehen, ohne zu fallen (was ein großer Rückschlag sein könnte, wenn ein entscheidender Teil beschädigt wäre), habe „wirklich Spaß“ gemacht, sagte Zhang – ebenso wie die Menschen in Berkeley, die sich um den Roboter drängten, um Fotos und Videos zu machen.

„Die Reise ist nicht immer großartig“, sagte Zhang. „Aber als wir den Roboter schließlich in der realen Welt einsetzen, sind wir sehr glücklich.“

Der Gang des Roboters ist leicht unmenschlich. Es macht sehr kurze Schritte und seine Armbewegungen sind gelegentlich ruckartig. Wenn seine flachen Füße auf Beton und Asphalt treffen, klingt das Geräusch eher wie ein Militärmarsch als wie ein gemessener Spaziergang, und weil der Roboter nicht nach vorne schauen kann, muss er an ein Hindernis stoßen, um zu wissen, dass er nicht weitergehen kann.

Radosavovic und Zhang sagten, dass Vision und speziellere Armaktionen als nächstes auf ihrer Agenda stehen. Das Duo teilte SFGATE mit, dass sie ihre Entwürfe noch nicht für bestimmte Aufgaben im Auge haben, obwohl die Arbeitsautomatisierung ein wichtiger Anreiz für die Entwicklung der Robotik ist.

Sie haben es nicht als Fabrikarbeiter oder Lieferdrohne getestet; Bisher handelt es sich lediglich um einen „Allzweck“-Roboter, der dafür gebaut ist, auf einem Campus herumzurollen. Aber in einer Reihe von Tests, die für ein Team von Berkeley-Studenten geeignet waren, ließen sie den Roboter einen Rucksack, einen Müllsack und eine New Yorker-Tasche tragen.

Haben Sie gehört, dass bei einem Technologieunternehmen in der Bay Area etwas passiert? Kontaktieren Sie den Tech-Reporter Stephen Council sicher unter [email protected] oder über Signal unter 628-204-5452.