Inteligența artificială evoluează rapid. Însă dezvoltarea roboților capabili să acționeze la fel de natural ca oamenii se lovește de o problemă majoră: lipsa datelor de antrenare din lumea reală. O nouă direcție de cercetare propune o soluție neașteptată – folosirea undelor cerebrale umane pentru a ajuta roboții să înțeleagă intențiile, ezitările și deciziile oamenilor. Mai mult, acest lucru se face înainte ca acestea să se transforme în mișcare.
Dincolo de camere video și senzori
Până în prezent, majoritatea sistemelor de inteligență artificială destinate roboților sunt antrenate folosind imagini video, senzori de mișcare și cantități uriașe de date etichetate manual.
Însă specialiștii din domeniul așa-numitei „physical AI” – inteligența artificială destinată roboților care interacționează cu lumea fizică – consideră că aceste informații nu mai sunt suficiente pentru a dezvolta sisteme capabile să manipuleze obiecte complexe. În plus, nu sunt suficiente nici pentru a lua decizii rapide în medii reale.
Experimente cu căști care citesc activitatea creierului
Compania americană Encord, specializată în dezvoltarea de date pentru antrenarea modelelor AI, testează o tehnologie neobișnuită. În acest sens, colaborează împreună cu startup-ul german Zander Labs.
În timpul experimentelor, operatorii umani poartă căști echipate atât cu camere video, cât și cu senzori EEG care măsoară activitatea electrică a creierului. Datele sunt colectate în timp ce execută sarcini complexe, precum construirea sau dezasamblarea unui turn Jenga.
Scopul nu este citirea gândurilor, ci identificarea unor stări mentale precum:
- intenția unei acțiuni;
- surpriza;
- detectarea unei erori;
- nivelul de concentrare;
- gradul de dificultate perceput în timpul unei sarcini.
Roboții ar putea învăța când oamenii ezită
Cercetătorii cred că undele cerebrale oferă informații imposibil de observat doar din imagini video.
De exemplu, un robot poate vedea că o persoană întinde mâna spre un obiect. Însă nu poate înțelege dacă aceasta este sigură pe decizie sau ezită.
Semnalele cerebrale pot indica exact momentul în care operatorul întâmpină dificultăți sau își schimbă intenția. Aceste informații ar putea ajuta modelele AI să învețe strategii mai eficiente pentru manipularea obiectelor și luarea deciziilor.
Marea provocare este lipsa datelor
Specialiștii afirmă că dezvoltarea roboților inteligenți nu mai depinde doar de puterea algoritmilor, ci și de cantitatea și calitatea datelor disponibile.
Spre deosebire de modelele lingvistice, care pot fi antrenate pe miliarde de pagini de text disponibile online, roboții au nevoie de exemple reale, înregistrate în medii fizice. Aceste date trebuie obținute folosind camere din mai multe unghiuri, senzori și etichete detaliate pentru fiecare mișcare.
Acest tip de informație este dificil și costisitor de colectat, motiv pentru care au apărut companii dedicate exclusiv producerii unor astfel de seturi de date.
Este doar începutul
Reprezentanții Encord subliniază că proiectul se află într-o fază experimentală.
În prezent este construit un prim set de date care combină imagini video și activitate cerebrală. Ulterior, acesta va fi testat pe modele AI folosite în robotică pentru a vedea dacă performanțele cresc suficient încât tehnologia să merite extinsă la scară largă.
Posibile aplicații în industrie și medicină
Dacă tehnologia își va demonstra eficiența, utilizările pot fi numeroase.
Roboții industriali ar putea executa operațiuni delicate cu o precizie mai mare. De asemenea, sistemele autonome ar putea anticipa mai bine reacțiile umane, iar protezele inteligente și interfețele creier-computer ar putea deveni mai intuitive și mai rapide.
În același timp, specialiștii atrag atenția că utilizarea datelor cerebrale ridică întrebări importante privind confidențialitatea, securitatea informațiilor și protecția vieții private.
O nouă frontieră pentru inteligența artificială
Deși cercetarea se află într-un stadiu incipient, interesul pentru integrarea semnalelor neuronale în dezvoltarea roboților este în creștere.
Dacă rezultatele experimentelor vor confirma ipotezele cercetătorilor, viitoarea generație de roboți ar putea învăța nu doar din ceea ce fac oamenii. În plus, ar putea învăța și din modul în care aceștia gândesc și iau decizii în timpul unei acțiuni.
O astfel de schimbare ar putea reprezenta unul dintre cele mai importante salturi în dezvoltarea inteligenței artificiale capabile să interacționeze cu lumea fizică.
