© University of Maryland
Zamislite da posjedujete osobnog robota koji Vam svako jutro priprema doručak. A sada zamislite da taj isti robot ne treba nikakvu pomoć sa strane koji bi mu sugerirala kako napraviti savršen omlet, jer je sve potrebne korake naučio gledajući
YouTube. Ovo možda zvuči kao znanstvena fantastika, ali tim sa Sveučilišta Maryland upravo je napravio značajan pomak kojim se ovaj scenarij približio korak bliže stvarnosti.
Istraživači s Instituta za napredne računalne studije Sveučilišta u Marylandu u suradnji sa znanstvenicima Nacionalnog informacijsko-komunikacijskog tehnološkog istraživačkog centra izvrsnosti (UMIACS) izradili su robotski sistem koji je sposoban učiti samostalno. Točnije, ovi roboti
sposobni su naučiti zamršene pokrete prihvaćanja i korištenja predmeta potrebnih za kuhanje tako da gledaju online videozapise na kojima se kuha. Ključni napredak je sposobnost da roboti sami "razmišljaju", odnosno odlučuju koja je najbolja kombinacija promatranih kretnji koja im omogućuje efikasno obavljanje dobivenog zadatka.Istraživači su postigli ovu prekretnicu kombinirajući pristupe tri različita područja istraživanja: umjetne inteligencije (područje dizajniranja računala sposobnih donositi vlastite odluke), računalnog "vida" (izrada sistema koji može točno identificirati oblike i kretnje), te područje procesiranja prirodnog jezika (razvijanje sistema koji može razumjeti izgovorene upute). Iako je konačni rezultat rada kompleksan, tim je želio prezentirati rezultat tako da se on pretoči u nešto praktično što se može povezati sa svakodnevnim životom.
"Izabrali smo kuhanje jer svi to rade i razumiju" kazao je Yiannis Aloimonos, profesor računalnih znanosti na sveučilištu, te direktor Computer Vision Lab-a , jednog od 16 laboratorija i centara u UMIACS-u. „Kuhanje je kompleksno u smislu operacija koje se obavljaju, koraka koji su uključeni u proces, kao i alata koji se koriste. Ukoliko želite na primjer narezati krastavac, morate uzeti nož, dovesti ga na radno mjesto, početi rezati, te potom promotriti rezultat kako bi ste bili sigurni da ste sve dobro napravili."
Ključan izazov bio je u osmišljavanju načina kako da robot dobro podijeli pojedine korake dok prikuplja informacije iz videozapisa čija kvaliteta varira. Roboti moraju biti sposobni prepoznati svaki pojedinačni korak, usvojiti ga kao "pravilo" koje određuje određeno ponašanje, te zatim povezati ta ponašanja na odgovarajući način.
Komentar: Pogledajte i izvještaj iz 2004. godine gdje su znanstvenici iz provedene studije pod nazivom Globalne procjene vodozemnih vrsta, među ostalim, istaknuli i sljedeće: Gljiva je prvi put otkrivena 1998. godine.