Ru

Модели искусственной психики для роботов и нейроимплантов

Разработка новых архитектур сильного машинного интеллекта на основе реверс-инжиниринга принципов работы мозга

Лаборатория когнитивных архитектур занимается разработкой новых архитектур сильного искусственного интеллекта – ключевой технологии будущего массового мирового рынка робототехники.

По существу, речь идет о создании операционной системы нового поколения, наделяющей роботов способностью к самообучению сложному целесообразному поведению с большим горизонтом планирования, что пока недоступно современным роботам с программируемым поведением.

Основной задачей проекта является создание искусственной психики роботов, позволяющей им самостоятельно планировать достижение поставленных целей и осуществлять эти планы, адаптируясь к изменяющейся обстановке. Решение будет основано на моделировании базовых архитектурных принципов работы мозга и построение взаимосвязей на уровне отдельных подсистем (зрение, слух, внимание, рабочая память и др.). Разработка позволит роботам обучаться решению сложных задач за существенно меньшее время и существенно меньшими вычислительными ресурсами в отличие от известных аналогов.

В результате проекта будет создан биологически обоснованный действующий прототип искусственной психики роботов «ADAM» (акроним от Adaptive Deep Autonomous Machine) с архитектурой Deep Control, который ляжет в основу операционных систем автономных роботов нового поколения.

mountain_car_v0_ill_.pngAlpha-версия «ADAM», способная демонстрировать простейшие элементы взаимодействия с тестовой (игровой) средой, уже создана и готовится к прохождению тестирования на открытой платформе OpenAI Gym, предназначенной для апробации и тренировки сильного ИИ, а также для проведения соревнований между R&D-проектами, основанными на алгоритмах обучения с подкреплением.

Данный ресурс предлагает большое количество тестовых (игровых) окружений. Для целей проекта будет использовано одно из них - «MountainCar-v0», позволяющее сымитировать действия автомобиля, пытающегося подняться на возвышение. Условия задачи предполагают, что двигатель автомобиля недостаточно мощный, чтобы преодолеть препятствие. Поэтому алгоритм за определенное количество попыток должен самостоятельно найти решение, которое состоит в том, чтобы путем раскачивания вперед-назад нарастить импульс и разогнать объект до нужной мощности.

Полученный результат будет востребован, прежде всего, производителями робототехники, которые смогут обучать базовую модель различным профессиям без программирования, путем «дрессировки». Например, в зависимости от задачи БПЛА можно наделить функциями патрулирования, доставки, наблюдения за пасущимся скотом, опыления растений и др. Кроме того, решения на основе искусственной психики найдут применение и в других отраслях, где требуется обучение когнитивным навыкам при отсутствии обучающих выборок большого объема.

Руководитель проекта: Шумский Сергей Александрович – заведующий лабораторией когнитивных архитектур, к.ф.-м.н., президент Российской ассоциации нейроинформатики, лидер направления «Нейроассистенты» Дорожной карты «Нейронет» НТИ