Menschen und Tiere bewegen sich relativ schnell und vermeiden Hindernisse fast reflexartig. Wenn eine Person ein anderes Problem auf ihrem Weg nicht sofort überwinden kann - beispielsweise um eine Tür mit einem ungewöhnlichen Griff zu öffnen -, ist das Problem in wenigen Sekunden oder Minuten der Überlegung gelöst und die Tür bietet sich in der Regel an. Das nächste Mal wird dieser Stift kein Problem sein. Hier geht es natürlich nicht nur um Türen und Griffe, sondern auch um die Lösung solcher Situationen im Allgemeinen.
Darüber hinaus können Menschen (sowie einige Tiere) vorhersagen, welche Art von Hindernis in den nächsten Sekunden oder sogar Minuten auftreten wird. Wenn eine Person einen Kiosk mit Zeitungen auf dem Weg sieht, versteht sie, dass er nach 10 bis 20 Sekunden eingekreist werden muss. Mit Robotern (einschließlich unbemannter Fahrzeuge und fliegender Fahrzeuge) ist alles komplizierter. Damit sie ihre Probleme selbst lösen können, müssen sie geschult werden. Microsoft befasst sich unter anderem mit diesem Problem und macht einige Fortschritte.
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erstellen Microsoft-Entwickler
eine Reihe von Tools, mit denen Forscher und Entwickler von Drittanbietern ihre eigenen Roboter trainieren und testen können. Die Beta-Version der Softwareplattform ist auf GitHub unter einer Open-Source-Lizenz
öffentlich verfügbar .
All dies ist Teil des Forschungsprojekts
Aerial Informatics and Robotics Platform (AirSim). Im Rahmen des Projekts entwickeln Microsoft-Forscher Software, die als Grundlage für die schnelle Erstellung von Anwendungen von Drittanbietern zur Verwaltung von Drohnen und anderen Geräten dient. Mit diesem System können Sie auch verschiedene Geräte trainieren, die das Selbstlernen unterstützen.
Ashish Kapoor, der Projektleiter, hofft, dass die Arbeit seines Teams ein Anreiz für Fortschritte auf dem Gebiet der "intelligenten Geräte" sein wird, einschließlich Robomobilen, Warenlieferungssystemen und allen anderen Robotergeräten. Ziel des Projekts ist es, Systeme zu schaffen, die in der realen Welt funktionieren können. Dies ist der Unterschied zwischen dem Microsoft-Projekt und den Projekten anderer Organisationen, bei denen das Ziel darin besteht, die KI zu trainieren, um Roboter in einer künstlichen Umgebung mit klar definierten Regeln zu steuern. Ein Beispiel sind Brettspiele.
"Dies ist der nächste Schritt in der Entwicklung der KI. Wir denken über Systeme für die reale Welt nach", sagt er.
Ein Beispiel ist die Situation, in der eine Drohne den Unterschied zwischen einem Schatten und einer Wand „erklären“ muss. Es klingt einfach, aber in der Tat, wenn Kopierer beginnen, diesen Unterschied zu "verstehen", werden sie aufhören, in Hindernisse einzudringen. Oder in jedem Fall wird die Anzahl der Unfälle erheblich abnehmen.
Es ist interessant, dass das Unternehmen Schulungen in einer virtuellen Welt anbietet, die der realen Welt nachempfunden ist. Früher war dies aufgrund der Einschränkungen der Hardware nicht möglich, aber jetzt kann AI dank leistungsstarker Grafikadapter und anderer Komponenten von Computersystemen darauf trainiert werden, eine Drohne in einer grafischen Umgebung zu fliegen, die beispielsweise einen Wald oder eine Siedlung kopiert.
Ein positiver Aspekt dieser Trainingsmethode kann als die Fähigkeit bezeichnet werden, die Bedingungen der virtuellen Welt zu ändern: Tageszeit, Wetterbedingungen, Erleichterung. Ein weiteres Plus ist die Arbeit der KI mit virtuellen, nicht realen Drohnen. Dies ist eine Kostenersparnis, da bei solchen Tests keine Drohnen benötigt werden und es keine Unfälle gibt, bei denen neue Geräte gekauft werden müssen. Außerdem müssen Sie nicht ins Freie gehen, die Batterien wechseln oder eine Drohne aufladen. Bei schlechtem Wetter können Sie keinen Hubschrauber in der realen Welt testen. Und in der virtuellen Welt ist das Wetter immer das, was der Entwickler braucht. Zeitverlust wird minimiert.
Shital Shah (Shital Shah), der Hauptentwickler des Simulators, argumentiert, dass das Training der KI nur möglich ist, wenn Sie qualitativ hochwertige Grafiken mit klaren Details der Umgebung erstellen.
Zusätzlich zum Simulator enthält die Microsoft-Plattform eine Softwarebibliothek, die es dem Entwickler erleichtert, eigenen Code für Drohnen der beiden bekanntesten Drohnenentwickler zu schreiben: DJI und MavLink. In der Regel müssen Entwickler beim Schreiben von Code für eine bestimmte Hardwareplattform viel Zeit damit verbringen, die API zu analysieren. Vielleicht wird Microsoft in naher Zukunft Drohnen anderer Hersteller hinzufügen.
Laut Vertretern von Microsoft können Sie mit AirSim die KI trainieren, um das Auftreten von Hindernissen vorherzusagen, wie oben erläutert. Dies ist erforderlich, wenn eine Person die KI anweisen möchte, Fahrzeuge, Hubschrauber und andere Arten von Geräten zu fahren.
Microsoft-Mitarbeiter arbeiten seit weniger als einem Jahr an ihrer Plattform. Zuvor nahmen sie jedoch an anderen Projekten teil. Einige Experten befassten sich mit Computer Vision, andere mit KI oder Robotik. Microsoft kombinierte alle Erfahrungen der Teammitglieder und erhielt eine neue vielversprechende Entwicklung.
Jetzt planen die Teammitglieder, KI-Agenten zu erstellen, die zusammenarbeiten können, anstatt miteinander zu konkurrieren. Übrigens befasst sich auch die Google-Abteilung DeepMind
mit diesem Thema. Zuvor führte diese Einheit eine detaillierte Analyse von Situationen durch, in denen KI-Agenten nicht miteinander konkurrieren, sondern zusammenarbeiten, um dasselbe Ziel zu erreichen. Experten stellten fest, dass sich das Verhalten von KI-Agenten entsprechend den Bedingungen und Einschränkungen ihrer Umgebung ändert. Wenn die Regeln Vorteile bei aggressivem Verhalten implizieren, wird die KI immer aggressiver. Andernfalls wird die KI immer mehr dazu neigen, mit einem oder mehreren Partnern zusammenzuarbeiten.
Microsoft hofft, dass die neue KI-Trainingsplattform es der gesamten Branche ermöglicht, schneller zu wachsen. Darüber hinaus ist das Unternehmen der Ansicht, dass es notwendig ist, die Arbeit von KI-Agenten zu standardisieren, indem Standards und Regeln eingeführt werden, die das Verhalten dieser Agenten in der realen Welt beschreiben.