В Массачуссетском технологическом институте создают роботов, которые могут осваивать выполнение новых заданий после наблюдения за тем, как то же самое делают люди. Исследователи разработали систему планирования с учетом неопределенных спецификаций, позволяющую роботам обучаться сложным действиям с нечеткой системой правил выполнения.
Первым таким заданием стало «накрыть на стол» — роботизированный манипулятор наблюдал, как люди размещают на столе кружку, стакан, ложку, вилку, нож, тарелку, блюдце и пиалу в различных сочетаниях. Затем роботу давали задание накрыть на стол определенным образом. При этом ему приходилось выбирать порядок размещения, в том числе когда некоторые предметы специально убирали, ставили друг на друга или прятали. Как в симуляциях, так и в реальных экспериментах робот почти не ошибался.
Путь к предположительному результату робот строит с применением принципов логики линейного времени (LTL). После наблюдения за 30 демонстрациями процедуры накрывания на стол система сформировала «убеждение» о том, как это происходит, — распределение вероятности, включающее около 25 шаблонов LTL. По словам исследователей, пытаясь выполнить условия сразу всех шаблонов, в конечном счете робот справляется с задачей.
На следующих этапах ученые хотят доработать систему так, чтобы поведение робота можно было корректировать при помощи устных инструкций по ходу выполнения им задания.