Roboti sve uspešnije ponavljaju pokrete prikazane na snimcima, ali i dalje teško razumeju šta čovek zapravo želi da postigne. Video može pokazati gde je ruka pomerena i koji je predmet podignut, ali ne otkriva lako da li je rezultat bio očekivan, da li je pokret izveden pogrešno ili koji detalj je za osobu bio najvažniji.
Nekoliko tehnoloških kompanija zato istražuje mogućnost da se podaci za obuku robota dopune signalima iz ljudskog mozga. Posebne slušalice beleže električnu aktivnost i pokušavaju da prepoznaju stanja kao što su namera, iznenađenje i uočavanje greške. Ideja nije da uređaj čita složene misli, već da registruje kratke i prepoznatljive obrasce reakcije.
SingularityHub je 1. avgusta u pregledu najvažnijih tehnoloških priča izdvojio razvoj sistema koji povezuju moždane talase sa obukom humanoidnih i industrijskih robota. Kompanije smatraju da nedostatak kvalitetnih podataka iz stvarnog fizičkog sveta postaje jedna od najvećih prepreka daljem napretku robotike.
Današnji modeli veštačke inteligencije mogu da uče iz ogromnih količina teksta i slika dostupnih na internetu. Za robote je situacija drugačija. Ne postoji podjednako velika i uređena baza podataka koja pokazuje kako čovek bezbedno podiže klizavu čašu, reaguje kada predmet počne da pada ili procenjuje da je nešto preteško.
Prikupljanje takvih podataka je skupo. Ljudi moraju nositi senzore, upravljati robotima ili mnogo puta ponavljati isti zadatak. Čak i tada, snimak pokreta ne objašnjava unutrašnju procenu osobe. Robot može kopirati putanju ruke, ali ne mora razumeti da je čovek u poslednjem trenutku usporio jer je očekivao da će se predmet prevrnuti.
Mozak proizvodi karakterističnu reakciju kada osoba primeti grešku. U eksperimentima sa interfejsima mozak–računar taj signal već se koristi da sistem prepozna da je izabrao pogrešnu opciju, čak i kada čovek nije pritisnuo dugme niti izgovorio upozorenje. Takav povratni signal mogao bi pomoći robotu da brže razlikuje uspešan i neuspešan pokušaj.
Zamislimo da robot pokušava da stavi tanjir na ivicu stola. Osoba koja ga posmatra odmah uočava da će tanjir verovatno pasti. Pre nego što bilo šta kaže, u mozgu se javlja reakcija na grešku ili iznenađenje. Ako senzor pouzdano registruje taj obrazac, sistem dobija dodatnu oznaku da je postupak loš.
Time bi obuka mogla postati prirodnija. Umesto da stručnjak ručno označava hiljade snimaka, deo informacija dolazio bi iz spontanih ljudskih reakcija. Robot bi učio ne samo iz onoga što je čovek uradio već i iz onoga što je smatrao čudnim, opasnim ili neočekivanim.
Tehnologija ipak ima ozbiljna ograničenja. Neinvazivne EEG slušalice beleže veoma slabe signale kroz kožu glave, a rezultat može ometati pokret, treptanje, napetost mišića i loš kontakt senzora. Isti obrazac ne izgleda potpuno jednako kod svake osobe, pa modeli moraju biti prilagođeni i pažljivo provereni.
Postoje i pitanja privatnosti. Moždani podaci su osetljivi čak i kada sistem ne može da čita konkretne misli. Kompanije bi morale jasno da objasne šta se beleži, koliko dugo se podaci čuvaju i da li se mogu koristiti za druge svrhe. Dobrovoljan pristanak i mogućnost brisanja podataka bili bi neophodni.
Najrealnija primena u početku verovatno neće biti kućni robot koji razume svaku emociju vlasnika. Verovatnije je da će se moždani signali koristiti u kontrolisanim laboratorijama i fabrikama, kao dodatni izvor podataka tokom razvoja modela. Jednom obučen robot mogao bi kasnije raditi bez slušalica na ljudskoj glavi.
Razvoj fizičke veštačke inteligencije pokazuje da inteligentno ponašanje ne nastaje samo iz velikog broja proračuna. Potrebno je razumeti prostor, težinu, trenje, rizik i ljudska očekivanja. Mozak osobe koja posmatra robota mogao bi pružiti upravo onu vrstu povratne informacije koju kamera ne vidi.
Roboti još nisu spremni da zavire u nečije misli, niti je to cilj ovih projekata. Mnogo skromnija, ali praktično važna mogućnost jeste da prepoznaju trenutak kada čovek instinktivno pomisli: „Ovo nije trebalo tako da se dogodi.“ Za mašinu koja tek uči kako funkcioniše stvarni svet, takav signal mogao bi biti dragoceniji od hiljada savršeno odigranih primera.
S.B.
