Представьте себе организм, которому для адаптации к среде понадобилось несколько миллиардов лет эволюции. Теперь представьте, что весь этот путь сжимается до нескольких секунд вычислительного времени. Именно это удалось исследователям из Северо-Западного университета (NorthweStеrn University), которые с помощью искусственного интеллекта создали модульных роботов, способных восстанавливаться после потери частей тела.
Суть разработки проста и одновременно контринтуитивна. Роботы собраны из взаимозаменяемых блоков, как конструктор. Потерял «ногу» — не беда, оставшиеся модули перестраиваются, и машина продолжает двигаться. Звучит как фантастика, но фокус не в самих блоках, а в том, кто придумывает, как их соединять. Не инженер. Алгоритм.
ИИ, работающий на основе эволюционных алгоритмов, перебирает варианты конструкции с чудовищной скоростью. Он, по сути, воспроизводит механизм естественного отбора: генерирует формы, тестирует их, отбрасывает неудачные, скрещивает удачные. То, на что живой природе требовались миллиарды лет проб и ошибок, здесь занимает секунды. Результат — роботы, чья физическая форма оптимизирована для конкретных условий.
Главное отличие этого подхода от традиционной робототехники в том, что конструкция не задана жёстко. Обычный робот проектируется человеком под конкретную задачу, и если он теряет деталь, то чаще всего выходит из строя полностью. Здесь же потеря одного компонента не означает гибель всей системы. Робот перераспределяет функции между оставшимися модулями. Примерно так морская звезда отращивает утерянный луч, хотя, конечно, аналогия грубая.
Почему это вообще стало возможным? Потому что ИИ выступает не помощником инженера, а полноценным архитектором. Он не ограничен человеческими представлениями о том, как «должен» выглядеть робот. Алгоритм генерирует решения, которые человеку могут показаться нелепыми, но они работают. И работают хорошо, особенно в непредсказуемых или враждебных средах.
Модульность здесь — принципиальный момент. Когда робот собран из одинаковых или совместимых блоков, ремонт превращается в перестановку деталей. Не нужна сложная диагностика, не нужны уникальные запчасти. Сломался элемент — заменил на аналогичный. А если заменить нечем, система адаптируется к работе в усечённом составе. Такой подход радикально упрощает обслуживание и повышает живучесть.
Практические области применения напрашиваются сами. Зоны стихийных бедствий, разрушенные здания, другие планеты — всюду, где робот может получить повреждения и где нет возможности его починить. Роботы, спроектированные людьми, в таких условиях часто оказываются бесполезны после первого серьёзного столкновения с препятствием.
Есть ещё один неочевидный аспект. Скорость проектирования. Если раньше на разработку новой конструкции робота уходили месяцы, то теперь ИИ способен предложить работоспособный дизайн за секунды. Это меняет сам цикл создания робототехнических систем: прототип можно получить практически мгновенно, протестировать в симуляции и тут же доработать.
Конечно, до массового применения таких систем ещё далеко. Между лабораторным демонстратором и серийным продуктом — пропасть, заполненная инженерными проблемами, стандартизацией и банальными вопросами стоимости. Но сам принцип, когда машина проектирует машину, причём делает это быстрее и изобретательнее человека, уже перестал быть теоретической идеей. Он работает на столе в Северо-Западном университете.
Изображение носит иллюстративный характер
Суть разработки проста и одновременно контринтуитивна. Роботы собраны из взаимозаменяемых блоков, как конструктор. Потерял «ногу» — не беда, оставшиеся модули перестраиваются, и машина продолжает двигаться. Звучит как фантастика, но фокус не в самих блоках, а в том, кто придумывает, как их соединять. Не инженер. Алгоритм.
ИИ, работающий на основе эволюционных алгоритмов, перебирает варианты конструкции с чудовищной скоростью. Он, по сути, воспроизводит механизм естественного отбора: генерирует формы, тестирует их, отбрасывает неудачные, скрещивает удачные. То, на что живой природе требовались миллиарды лет проб и ошибок, здесь занимает секунды. Результат — роботы, чья физическая форма оптимизирована для конкретных условий.
Главное отличие этого подхода от традиционной робототехники в том, что конструкция не задана жёстко. Обычный робот проектируется человеком под конкретную задачу, и если он теряет деталь, то чаще всего выходит из строя полностью. Здесь же потеря одного компонента не означает гибель всей системы. Робот перераспределяет функции между оставшимися модулями. Примерно так морская звезда отращивает утерянный луч, хотя, конечно, аналогия грубая.
Почему это вообще стало возможным? Потому что ИИ выступает не помощником инженера, а полноценным архитектором. Он не ограничен человеческими представлениями о том, как «должен» выглядеть робот. Алгоритм генерирует решения, которые человеку могут показаться нелепыми, но они работают. И работают хорошо, особенно в непредсказуемых или враждебных средах.
Модульность здесь — принципиальный момент. Когда робот собран из одинаковых или совместимых блоков, ремонт превращается в перестановку деталей. Не нужна сложная диагностика, не нужны уникальные запчасти. Сломался элемент — заменил на аналогичный. А если заменить нечем, система адаптируется к работе в усечённом составе. Такой подход радикально упрощает обслуживание и повышает живучесть.
Практические области применения напрашиваются сами. Зоны стихийных бедствий, разрушенные здания, другие планеты — всюду, где робот может получить повреждения и где нет возможности его починить. Роботы, спроектированные людьми, в таких условиях часто оказываются бесполезны после первого серьёзного столкновения с препятствием.
Есть ещё один неочевидный аспект. Скорость проектирования. Если раньше на разработку новой конструкции робота уходили месяцы, то теперь ИИ способен предложить работоспособный дизайн за секунды. Это меняет сам цикл создания робототехнических систем: прототип можно получить практически мгновенно, протестировать в симуляции и тут же доработать.
Конечно, до массового применения таких систем ещё далеко. Между лабораторным демонстратором и серийным продуктом — пропасть, заполненная инженерными проблемами, стандартизацией и банальными вопросами стоимости. Но сам принцип, когда машина проектирует машину, причём делает это быстрее и изобретательнее человека, уже перестал быть теоретической идеей. Он работает на столе в Северо-Западном университете.
