Robot tự tái tạo đang phát triển ở đây – nhưng đừng lo lắng về một cuộc nổi dậy

Matt Hale / Tiến hóa robot tự hành

Alan Winfield cho biết: “Chúng tôi đang cố gắng phát minh ra một cách hoàn toàn mới để thiết kế robot mà không cần con người thực hiện việc thiết kế. Chúng tôi đang phát triển một loại máy hoặc robot tương đương với chọn lọc nhân tạo theo cách mà nông dân đã làm không chỉ trong nhiều thế kỷ, mà trong nhiều thiên niên kỷ… Điều chúng tôi quan tâm là lai tạo robot. Ý tôi là theo nghĩa đen ”.

Winfield, người đã làm việc với phần mềm và hệ thống rô bốt từ đầu những năm 1980, là giáo sư về Người máy nhận thức tại Phòng thí nghiệm Người máy Bristol tại Đại học West of England (UWE). Anh ấy cũng là một trong những bộ não đằng sau Tiến hóa Robot tự động dự án (ARE), một nỗ lực trong nhiều năm được thực hiện bởi UWE, Đại học York, Đại học Edinburgh Napier, Đại học Sunderland và Vrije Universiteit Amsterdam. Những người sáng tạo ra nó hy vọng, nó sẽ thay đổi cách mà người máy được thiết kế và chế tạo. Và tất cả là nhờ mượn một trang từ sinh học tiến hóa.

Matt Hale / Tiến hóa robot tự hành

Khái niệm đằng sau ARE, ít nhất là về mặt giả thuyết, đơn giản. Bạn có thể nghĩ đến bao nhiêu bộ phim khoa học viễn tưởng về nơi một nhóm nhà thám hiểm gan dạ hạ cánh xuống một hành tinh và mặc dù đã cố gắng lên kế hoạch tốt nhất, họ hoàn toàn không chuẩn bị cho bất cứ điều gì họ gặp phải? Đây là thực tế cho bất kỳ tình huống khắc nghiệt mà chúng ta có thể muốn gửi robot, đặc biệt là khi những nơi có thể được hàng chục triệu dặm, như là trường hợp đối với việc thăm dò và có thể cư trú của các hành tinh khác. Hiện tại, các robot như tàu thám hiểm sao Hỏa được chế tạo trên Trái đất, theo mong đợi của chúng tôi về những gì chúng sẽ tìm thấy khi đến nơi. Đây là cách tiếp cận mà các nhà chế tạo rô bốt thực hiện bởi vì không có lựa chọn nào khác.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu có thể triển khai một nhà máy thu nhỏ – bao gồm phần mềm đặc biệt, máy in 3D, cánh tay robot và các thiết bị lắp ráp khác – có thể sản xuất các loại robot tùy chỉnh mới dựa trên bất kỳ điều kiện nào mà nó tìm thấy khi hạ cánh? Những robot này có thể được mài dũa theo cả các yếu tố môi trường và các nhiệm vụ yêu cầu của chúng. Hơn nữa, bằng cách sử dụng sự kết hợp giữa tiến hóa trong thế giới thực và tính toán, các thế hệ tiếp theo của những robot này có thể trở nên tốt hơn nữa trong những thử thách này. Đó là những gì mà nhóm Tiến hóa Robot tự động đang làm việc.

Winfield nói với Digital Trends: “Ý tưởng là những gì bạn hạ cánh trên hành tinh không phải là một loạt robot, nó thực sự là một loạt các RoboFabs,” Winfield nói với Digital Trends, đề cập đến các nhà chế tạo robot LÀ mà ông và nhóm điều tra viên đang chế tạo. “Các robot do RoboFabs sản xuất sau đó được thử nghiệm theo đúng nghĩa đen trong môi trường hành tinh thực và rất nhanh chóng, bạn tìm ra con nào sẽ thành công và con nào không.”

Matt Hale , người đang xây dựng RoboFab và thiết kế quy trình sản xuất robot vật lý, nói với Digital Trends: “Tính năng quan trọng đối với tôi là một robot vật lý sẽ được tạo ra mà không phải được thiết kế bởi một người, nhưng thay vào đó là tự động bởi thuật toán tiến hóa. Hơn nữa, hành vi của cá nhân này trong thế giới vật chất sẽ đưa trở lại thuật toán tiến hóa, và do đó giúp quyết định loại robot nào được sản xuất tiếp theo ”.

Chào mừng đến với EvoSphere

Bắt chước các quá trình tiến hóa thông qua phần mềm là một khái niệm đã được khám phá ít nhất là từ những năm 1940, cùng một thập kỷ mà ENIAC, một robot khổng lồ nặng 32 tấn là máy tính kỹ thuật số điện tử đa năng có thể lập trình được đầu tiên trên thế giới lần đầu tiên. Vào những năm cuối của thập kỷ đó, nhà toán học John von Neumann gợi ý rằng có thể chế tạo một cỗ máy nhân tạo có khả năng tự tái tạo – nghĩa là nó sẽ tạo ra các bản sao của chính nó, sau đó có thể tạo ra nhiều bản sao hơn.

Khái niệm của Von Neumann, có trước trí tuệ nhân tạo hơn nửa thập kỷ, là một cuộc cách mạng. Nó làm dấy lên sự quan tâm trong lĩnh vực được gọi là Sự sống nhân tạo, hay ALife, một sự kết hợp giữa khoa học máy tính và hóa sinh nhằm mô phỏng sự sống tự nhiên và sự tiến hóa thông qua việc sử dụng các mô phỏng máy tính.

Các thuật toán tiến hóa đã cho thấy lời hứa thực sự trong thế giới thực. Ví dụ, một thuật toán di truyền được tạo ra bởi cựu nhà khoa học NASA và kỹ sư Google Jason Lohn đã được sử dụng để thiết kế các thành phần vệ tinh được sử dụng trong các sứ mệnh không gian thực tế của NASA. “Tôi bị cuốn hút bởi sức mạnh của chọn lọc tự nhiên,” Lohn nói với tôi trong cuốn sách của tôi Máy tư duy . Điều gây sốc về thành phần vệ tinh của Lohn, được thuật toán lặp đi lặp lại qua nhiều thế hệ, là nó không chỉ hoạt động tốt hơn bất kỳ thiết kế nào của con người mà còn hoàn toàn không thể hiểu được đối với họ. Lohn nhớ rằng thành phần này trông giống như một “cái kẹp giấy bị uốn cong”.

EvoSphere

Đây là điều mà nhóm ARE rất vui mừng – rằng các robot có thể được tạo ra bằng quá trình tiến hóa này có thể được tối ưu hóa theo cách mà không người sáng tạo nào có thể mơ tới. Winfield nói: “Ngay cả khi chúng ta hiểu rõ về môi trường, sự tiến hóa nhân tạo có thể đưa ra những giải pháp mới lạ đến mức không con người nào nghĩ ra.

Có hai phần chính đối với của dự án “EvoSphere” ARE. Khía cạnh phần mềm được gọi là Trình quản lý hệ sinh thái. Winfield nói rằng họ chịu trách nhiệm xác định “những robot nào được giao phối.” Quá trình giao phối này sử dụng các thuật toán tiến hóa để lặp lại các thế hệ rô bốt mới một cách cực kỳ nhanh chóng. Quy trình phần mềm lọc ra bất kỳ rô bốt nào rõ ràng là không thể sống được, do những thách thức trong sản xuất hoặc thiết kế rõ ràng có sai sót, chẳng hạn như rô bốt xuất hiện từ trong ra ngoài. Robot “con” học trong môi trường ảo được kiểm soát, nơi thành công sẽ được khen thưởng. Những người thành công nhất sau đó có mã di truyền của chúng để sinh sản.

Các ứng viên triển vọng nhất sẽ được chuyển cho RoboFab để xây dựng và thử nghiệm. RoboFab bao gồm một máy in 3D (một trong mô hình hiện tại, cuối cùng là ba) để in bộ xương của robot, trước khi giao nó cho cánh tay robot để gắn cái mà Winfield gọi là “nội tạng”. Chúng đề cập đến bánh xe, CPU, cảm biến ánh sáng, động cơ servo và các thành phần khác không thể in 3D dễ dàng. Cuối cùng, cánh tay robot nối dây từng cơ quan với cơ thể chính để hoàn thiện robot.

Winfield nói: “Tôi sẽ không hiểu quá về kỹ thuật, nhưng có một vấn đề với sự tiến hóa trong mô phỏng mà chúng tôi gọi là khoảng cách thực tế. “Nó có nghĩa là những thứ được phát triển độc quyền trong mô phỏng thường không hoạt động tốt khi bạn thử và chạy nó trong thế giới thực. [Lý do là] bởi vì mô phỏng là một sự đơn giản hóa, nó là một sự trừu tượng của thế giới thực. Bạn không thể mô phỏng thế giới thực với độ trung thực 100% trong một ngân sách máy tính hạn chế. ”

Try as you might, it’s tough to simulate the actual dynamics of the real world. For example, locomotion that works in theory may not work in messy reality. Sensors might not provide the kind of clean readings available in simulation, but rather fuzzy approximations of the information.

Matt Hale / Tiến hóa robot tự hành

Bằng cách kết hợp cả phần mềm và phần cứng vào một vòng phản hồi, các nhà nghiên cứu của ARE nghĩ rằng họ có thể đã thực hiện một bước lớn trong việc giải quyết vấn đề này. Khi các robot vật lý di chuyển khắp nơi, thành công và thất bại của chúng có thể được đưa trở lại phần mềm Ecosystem Manager, đảm bảo rằng thế hệ robot tiếp theo thậm chí còn thích nghi tốt hơn.

Rủi ro của những người sao chép vô tình

Winfield cho biết: “Hy vọng lớn nhất là trong khoảng thời gian 12 tháng tới, chúng tôi sẽ có thể nhấn nút bắt đầu và thấy toàn bộ quá trình này chạy tự động.

Tuy nhiên, điều này sẽ không ở trong không gian. Ban đầu, các ứng dụng cho nghiên cứu này có nhiều khả năng tập trung vào các kịch bản không phù hợp trên Trái đất, chẳng hạn như giúp các nhà máy điện hạt nhân ngừng hoạt động. Hale nói rằng mục tiêu cuối cùng của một “hệ thống tự động hoàn toàn để tiến hóa robot thực hiện một nhiệm vụ trong thế giới thực là còn vài thập kỷ nữa”, mặc dù trong thời gian chờ đợi, các khía cạnh của dự án này – chẳng hạn như việc sử dụng các thuật toán di truyền, theo cách nói của Winfield, “Phát triển một dân số không đồng nhất” của robot – sẽ tạo ra những tiến bộ hữu ích gần nhà hơn.

Matt Hale / Tiến hóa robot tự hành

Là một phần của dự án, nhóm có kế hoạch phát hành các tác phẩm của mình theo cách thức mã nguồn mở, vì vậy những người khác có thể xây dựng EvoSpheres nếu họ muốn. Winfield nói: “Hãy tưởng tượng đây là một loại tương đương với một máy gia tốc hạt, ngoại trừ việc thay vì nghiên cứu các hạt cơ bản, chúng tôi đang nghiên cứu hệ số tiến hóa não-cơ thể và tất cả các khía cạnh của nó.

Đối với dòng thời gian của robot tự tái tạo trong không gian, có thể sẽ rất lâu sau khi anh ấy nghỉ hưu. Anh ta có thấy trước thời điểm mà chúng ta sẽ có những đàn robot không gian tự tái tạo không? Có, với cảnh báo. “Thực tế là bạn đang gửi hệ thống này đến một hành tinh với nguồn cung cấp thiết bị điện tử hạn chế, nguồn cung cấp cảm biến hạn chế, nguồn cung cấp động cơ hạn chế có nghĩa là thứ đó không thể chạy trốn vì đó là những nguồn tài nguyên hữu hạn,” ông nói. “Những tài nguyên đó sẽ giảm dần vì các bộ phận sẽ bị lỗi theo thời gian, vì vậy, theo một nghĩa nào đó, bạn đã có một giới hạn thời gian tích hợp vì thực tế là các thành phần đó cuối cùng sẽ bị lỗi – bao gồm cả chính RoboFabs.”

Ông muốn làm rõ “khía cạnh an toàn” này của dự án, có lẽ sẽ tồn tại trong thời gian bao lâu nữa là robot không thể thu hoạch vật liệu từ môi trường xung quanh chúng và sử dụng chúng để in 3D các bộ phận cơ quan quan trọng.

Ông nói: “Lý do mà chúng tôi thích cách tiếp cận có một chút phần cứng tập trung là vì nó dễ dàng dừng quá trình, dễ dàng giết chết quá trình. “Điều chúng tôi không muốn cuối cùng là vô tình tạo ra các bản sao von Neumann . Đó sẽ là một ý tưởng rất tồi ”.

Hiện nay, chỉ có duy nhất khóa học PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên có chia sẻ về 40 nguyên tắc thủ thuật sáng tạo. Đây là môn học bổ ích cho mọi đối tượng, mọi ngành nghề có thể áp dụng và trau dồi phẩm chất sáng tạo. Nếu bạn quan tâm, vui lòng điền thông tin tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743; 089 668 36 31 để thực hiện đăng ký.

Nguồn: DigitalTrends