Пришёл момент AstraTennis для китайских роботов.
22 августа открылись Вторые Всемирные игры человекоподобных роботов, которые транслировались в прямом эфире на весь мир Центральным телевидением Китая.
Когда камеры пробежали по арене, дыхание, казалось, замерло у всех в зале.
По разные стороны сетки: с одной стороны – звезда человеческого тенниса, с другой – человекоподобный робот.
Этот момент знаменует собой переломную точку в технологических инновациях Китая, достаточную для того, чтобы войти в историю как точка сингулярности воплощённого интеллекта.
Первый в мире по-настоящему очный теннисный поединок человек-робот официально начался!
Первый в мире теннисный матч человек против робота
Сразу началась захватывающая смешанная парная игра человек-робот.
Неожиданно, выступление Galaxy Star было очень впечатляющим: у него была проворная работа ног, оно быстро перемещалось вперед и назад по необходимости, играя очень плавно.
Более того, Star и его человеческий партнёр удивительно слаженно заняли позиции один впереди, другой сзади, полностью включившись в борьбу с соперниками по ту сторону сетки.
Далее, теннисная звезда Чжэн Цзе и универсальный робот Galaxy провели первый в мире одиночный теннисный матч человек против робота.
Будь то форхенд или бэкхенд, робот обменивался ударами с человеком на равных.
Затем Чжэн Цзе решила добавить сложности, выполнив лобовой удар (moonball).
В результате, перемещаясь по корту под ударами соперницы, робот неловко упал на спину.
Неожиданно, в следующую секунду он немедленно скорректировал позу и встал.
А в ответ на резаные и крученые удары Чжэн Цзе, суждения робота также оказались довольно хорошими.
Наконец, Чжэн Цзе поняла, что нельзя давать поблажки, и начала перемещать робота по всем углам корта, спереди и сзади, после чего робот неожиданно совершил впечатляющий выпад, завоевав аплодисменты зала.
Матч закончился, и выступление робота привело всех в восторг.
На протяжении всего матча все действия – сгибание коленей, подброс мяча, разворот корпуса – выполнялись человекоподобным роботом самостоятельно.
Более того, скорость подачи превышала сто километров в час, оставляя ему на реакцию лишь доли секунды, но он почти не давал сбоев.
Этот робот как раз и был разработкой компании Galaxy General.
Десять лет назад AlphaGo победил Ли Седоля. Десять лет спустя отечественный робот соревнуется на одном корте с лучшими теннисистами мира.
Если AlphaGo доказал, что ИИ может покорить цифровой мир, то сегодня отечественный робот Galaxy General доказал: ИИ способен выдержать предельные стресс-тесты физического мира.
Впервые он поднялся из кода, чтобы в реальном противостоянии бегать, размахивать ракеткой, вести тактическую борьбу, и даже, упав, самому подняться и продолжить сражаться.
Такой впечатляющий момент воплощённого интеллекта AstraTennis был засвидетельствован всем миром одновременно!
Момент AstraTennis для китайских роботов
Почему этот теннисный матч вызвал такое огромное потрясение в мировом технологическом сообществе?
Потому что теннис – это предельный стресс-тест для воплощённого интеллекта.
Из-за того, что время реакции составляет лишь доли секунды, этот вид спорта одновременно доводит способности робота к восприятию, принятию решений, управлению движениями всего тела и ведению игры в реальном времени до физического предела.
Более того, для ИИ играть в теннис гораздо сложнее, чем играть в го.
В конце концов, AlphaGo сталкивался с 361 определённым пересечением на доске 19x19, и после хода противника у него были десятки секунд или даже минут, чтобы просчитать следующий шаг.
Это была игра в цифровом мире, где пространство решений хотя и огромно, но границы чётки, правила неизменны. Весь мир статичен, дискретен, ИИ видел его как на ладони.
Хотя пространство решений этой задачи больше числа атомов во вселенной, для ИИ это была просто более сложная «математическая задача».
Но теннисный корт другой.
Мяч летит со скоростью более ста километров в час, точка его падения зависит от вращения, ветра, трения корта – физические параметры каждого удара неповторимы.
Робот должен успеть за несколько сотен миллисекунд выполнить восприятие, прогнозирование, принятие решения, координацию всего тела, одновременно удерживая себя от падения. Противник – живой человек, который будет обманывать робота и менять ритм игры.
Это и есть живая версия парадокса Моравека.
Ещё в 1988 году Ханс Моравек, глава лаборатории мобильной робототехники Университета Карнеги-Меллон, указывал: «Сравнительно легко заставить компьютер показывать результаты на уровне взрослого человека в тестах на интеллект или в шашках, но наделить его навыками восприятия и действий годовалого ребёнка – сложно или даже невозможно».
Прошло более тридцати лет, первая часть давно сбылась, но вторая до сих пор с трудом реализуется.
Поэтому, истинное значение этого теннисного матча гораздо больше, чем просто «умеет ли робот играть в теннис».
Он задаёт вопрос: на этот раз, сможет ли ИИ действительно выйти из цифрового мира и замкнуть цикл восприятия, принятия решений, управления движением и ведения игры в реальном времени в реальной физической среде?
ИИ не должен останавливаться на размышлениях, он должен выполнить полный цикл от когнитивного принятия решений до исполнения всем телом.
На этот раз китайская компания первой сдала экзамен!
На корте выступление универсального робота Galaxy было поистине потрясающим.
Все отдельные навыки – подача, форхенд, бэкхенд, игра с задней линии, укороченные удары у сетки – проявились в матче, и все они были сверх ожиданий.
А в парной игре испытание ещё серьёзнее.
Роботу и его человеческому партнёру на одном корте нужно в реальном времени решать, кто будет принимать этот мяч, кто подстрахует, динамически корректировать тактику.
Таким образом, ему нужно понимать не только мяч, но и то, что партнёр собирается сделать дальше.
В условиях скоростной атаки и защиты также произошла ситуация спасения мяча на пределе возможностей. После падения робот сам встал и продолжил играть.
Первая реакция многих: разве эти отдельные действия роботы не выполняли и раньше?
Броски в кольцо, удары по мячу, стометровка – в видеороликах с человекоподобными роботами за последние два года, кажется, было всё.
Но ключевое отличие здесь в том, что теннис – это противостояние двух игроков.
Среда для бега определена, каждый удар в теннисе – это новая задача, которую противник ставит на лету. Бег можно отрабатывать одно движение десять тысяч раз, в теннисе нет двух абсолютно одинаковых прилетающих мячей.
Способность устоять в противостоянии – вот что есть истинный интеллект.
Мозг и мозжечок впервые помещены в одну модель
В основе всего этого лежит разработанная Galaxy General собственная большая модель воплощённого интеллекта «Galaxy Star Brain» (Галактический звёздный мозг) AstraBrain.
Одной из её главных особенностей является архитектурное решение.
Ранее основным подходом в отрасли было разделение на уровни: одна модель «мозга» отвечает за понимание задачи и принятие стратегических решений, один модуль «мозжечка» отвечает за управление движением в реальном времени, между ними передаются команды через интерфейс.
Недостатки такой архитектуры очевидны: как бы ясно ни думал мозг, к мозжечку команда доходит с опозданием; как бы точно ни действовал мозжечок, он не знает, зачем мозг заставляет его так двигаться.
Более скрытая проблема – разрыв информации.
Отдавая команду, мозг не знает, в данный момент на какой ноге сосредоточен его центр тяжести, сколько остаётся запаса силы в правой руке; выполняя действие, мозжечок не знает, этим ударом хотят сместить противника или сразу заработать очко.
Каждая сторона оптимальна сама по себе, но вместе они составляют систему, которая «либо понимает, но не может, либо может, но не понимает».
В задаче, такой как теннис, малейшее промедление ведёт к проигрышу.
Подход Galaxy Star Brain заключается в интеграции уровня мозга (понимание задачи и тактическое принятие решений), уровня мозжечка (управление высокодинамичными движениями всего тела) и нейронного управления в одной модели.
По словам Galaxy General, это первая в мире модель, способная одновременно отвечать и за «ясное мышление», и за «исполнение», без потерь информации между ними.
Рассуждая от обратного, от задачи тенниса, это, возможно, единственное решение. Тактическое принятие решений невозможно без реального восприятия пределов собственного тела в данный момент, управление движением невозможно без понимания тактического замысла – они изначально не должны быть разделены.
Обучение на несовершенных человеческих данных
Миллион игр на виртуальном корте
Помимо архитектуры, другой вопрос: как обучалась эта модель?
Традиционная проблема в области робототехники – отсутствие данных.
Языковая модель может «съесть» все тексты интернета, у роботов такого интернета нет.
Сбор данных о движении на реальном аппарате в течение часа занимает час, требует присмотра людей, и может привести к поломке оборудования.
Именно поэтому прогресс в воплощённом интеллекте в последние годы всегда отставал от ожиданий.
За всем этим стоит ключевая технологическая платформа Galaxy General – «Galaxy Star Workshop» (Галактическая звёздная мастерская).
Далее процесс делится на два этапа.
Первый этап – обучение на «несовершенных человеческих данных».
Данные о движениях человека при игре в теннис можно собирать – motion capture, видео, носимые сенсоры.
Но сами движения человека не идеальны, любители действительно очень любительские, с лишними движениями. Движения профессиональных игроков максимизируют их личные физические качества, другие не могут их повторить, и у каждого свой рост, размах рук, угол суставов, не совпадающий с роботом.
Традиционное обучение с подкреплением по демонстрациям требует чистых, согласованных, высококачественных демонстрационных данных, что почти невозможно обеспечить на человеческих данных.
Задача платформы данных Galaxy Star Workshop – извлечь полезные априорные знания из этой кучи шумных, несогласованных, разнородных демонстраций:
когда нужно начинать движение, примерный ритм замаха, как переносить центр тяжести тела – по-настоящему изучить законы движения в них.
Ценность этого этапа – в холодном старте.
Роботу не нужно начинать с хаотичных движений, он с самого начала примерно знает, «как выглядит игра в теннис».
Второй этап – вход в виртуальный теннисный мир.
В симулированной среде несколько интеллектуальных агентов играют друг против друга. Не один робот тренируется против подающей машины, а несколько стратегий развиваются, становясь соперниками друг для друга.
Когда одна сторона научилась бить вдоль линии, другая вынуждена научиться широкому поперечному перемещению; когда одна сторона научилась выполнять укороченный удар, другая вынуждена научиться быстрому выходу к сетке.
В этих колоссальных виртуальных играх происходит чудо – «возникновение навыков» (skill emergence).
Инженеры не учили его, как скользить для спасения мяча, но после бесчисленных неудач не принять мяч, модель сама «поняла» позу предельного вытягивания.
Инженеры не писали жёсткий код для подъёма после падения, но после миллионов падений в виртуальном мире модель сама «научилась», как задействовать все моторы тела, чтобы снова встать.
Навыки не нужно проектировать вручную, под давлением противостояния ИИ учится самостоятельно.
Наконец, когда эти «души», отточенные в виртуальном мире, без потерь переносятся в физические тела реальных роботов в физическом мире, рождается теннисный мастер!
В спектре всего машинного обучения этот путь находится между двумя крайностями.
Потолок чистого обучения по демонстрациям – это уровень демонстратора, человеческий тренер не может научить ученика, превосходящего себя, и в человеческих демонстрациях просто нет данных о том, «как подняться после падения и продолжить игру».
Чистое обучение с подкреплением с нуля, в задаче с таким огромным пространством действий и разреженными наградами, как теннис, имеет непомерно высокую стоимость поиска и склонно обучаться совершенно непонятным человеку странным движениям, которые приносят победу, но не похожи на игру в теннис.
Сначала – основа из человеческих априорных знаний, затем – улучшение через автономную эволюцию.
Само по себе это не ново, AlphaGo в своё время тоже сначала изучала человеческие партии, а затем играла сама с собой. Новизна в том, что десять лет спустя этот метод впервые сработал для задачи, требующей тела.
В некотором смысле, это и есть самая увлекательная техническая перекличка между AstraTennis и AlphaGo.
В эпоху AlphaGo интеллект мыслил на доске; а на этот раз интеллект начал входить в физический мир.
Это отнюдь не просто теннисный матч. Этот момент AstraTennis доказывает: в новую эпоху симбиоза углеродной и кремниевой форм жизни, китайская сила начинает творить всё больше чудес.
Редакторы: Aeneas, Давид
Эта статья из публичного аккаунта WeChat «Новый век разума», автор: ASI Апокалипсис
