หุ่นยนต์ AI ตัวใหม่จาก Facebook วิ่งไปรอบๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องใช้แผนที่

0
https://o.aolcdn.com/images/dims?quality=85&image_uri=https%3A%2F%2Fo.aolcdn.com%2Fimages%2Fdims%3Fcrop%3D4896%252C3264%252C0%252C0%26quality%3D85%26format%3Djpg%26resize%3D1600%252C1067%26image_uri%3Dhttps%253A%252F%252Fs.yimg.com%252Fos%252Fcreatr-images%252F2020-01%252F8dc39750-3c99-11ea-adff-797ee8b5a77b%26client%3Da1acac3e1b3290917d92%26signature%3De578c06d2dd9ade95e287da3e73e93690886fcab&client=amp-blogside-v2&signature=4b91e35d5286c505ef23b7371b927dc4ac7efab9
Top innovative local companies Facebook, Flickr, Instructables.com and Pandora go head-to-head to compete in a LEGO robot building challenge for best San Francisco Bay Area-inspired creation during the LEGO MINDSTORMS Robo Lunch Party on Thursday, Aug. 29, 2013 in San Francisco. (Tony Avelar/AP Images for LEGO Systems, Inc.)

มันเป็นไปได้อยู่แล้วสำหรับหุ่นยนต์ที่จะสามารถนำทางไปที่ต่างๆ โดยที่ไม่ต้องใช้แผนที่ หากแต่การที่จะให้มันนำทางได้”ดี”นั้นเป็นอีกเรื่องหนึ่ง คุณคงไม่ได้ต้องการให้พวกมันเสียเวลาในการย้อนรอยเส้นทาง หรือว่าสะดุดล้มลงไปถ้าหากว่าไปชนกับสิ่งกีดขวางที่ไม่คาดคิด ซึ่งทาง Facebook อาจจะมีโซลูชันจึงได้พัฒนาอัลกอริทึม reinforcement learning แบบกระจาย ที่ไม่ใช่แค่ทำให้สามารถไปถึงปลายทางได้ 99.9% ของเวลาโดยไม่ต้องใช้แผนที่ หากแต่ยังสามารถทำได้โดยมีการเบี่ยงเบนออกจากเส้นทางในอุดมคติเพียงแค่ 3% อีกด้วย

DD-PPO (Decentrialized Distributed Proximal Policy Optimization) นั้นเป็นชื่อเรียกอัลกอริทึมดังกล่าว ซึ่งก็ไม่ได้ต้องการข้อมูลอะไรมากไปกว่ากล้องมาตรฐาน RGB พร้อมกับข้อมูลทางลึก (depth) ข้อมูล GPS และเข็มทิศ

เคล็ดลับนั้นคือการสร้างวิธีการเทรนแบบใหม่ที่สามารถขยายผลได้ดีและยังคงทำงานได้ดีไม่ว่าจะมีปริมาณงานหนักเพียงใดก็ตาม โครงการก่อนหน้านี้นั้นมีแนวโน้มที่จะติดปัญหาเนื่องจากไม่มีส่วนการประมวลขนาดใหญ่พอ อีกทั้งทาง Facebook ยังคิดว่าสร้างตัวแทนเสมือน (virtual agent) เพื่อที่จะนำทางจากจุดหนึ่งไปอีกจุดหนึ่งได้นั้นอาจเทียบเหมือนกับประสบการณ์มนุษย์ราว 80 ปี (เป็นการเดินราว 2.5 พันล้านก้าว)

ซึ่งผลลัพธ์ของอัลกอริทึมนั้นแม้จะเป็นสภาพแวดล้อมในร่มก็ยังมีความฉลาดเพียงพอที่จะเลือกเดินในเส้นทางที่ถูกต้อง และรู้จำข้อผิดพลาดได้อย่างรวดเร็ว และเมื่อเริ่มที่จะมุ่งไปในทางที่ผิดได้ สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่ามันเรียนรู้ที่จะเข้าใจถึง”ระเบียบโครงสร้าง (structural regularity)”ของอาคารหรือพื้นที่นั้นได้ นี่คือสมมติฐานของ Facebook

แต่ทั้งหมดนี้ เทคโนโลยีดังกล่าวยังคงใหม่มากๆ มันยังจะต้องสามารถจัดการกับสภาพแวดล้อมแบบเปิดหรือว่าในสถานการณ์ที่ซับซ้อนกว่านี้ อีกทั้งตอนนี้จะยังไม่สามารถจัดการกับการนำทางในระยะไกลๆ ได้ดีถ้าหากว่ามันสูญเสียเซ็นเซอร์ไป แต่ถึงกระนั้นทาง Facebook ก็ยังแชร์งานที่ทำออกมาและยังกล่าวว่าคงจะได้เห็นความก้าวหน้าต่อๆ ไป ซึ่งถ้าหากว่าสิ่งนี้เกิดขึ้นจริงๆ มันคงจะไม่ได้ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเดินข้ามห้องได้”อย่างดีงาม”เพียงเท่านั้น หากแต่ยังช่วยให้ระบอื่นๆหรืออย่างแว่นตา Augmented Reality ก็จะสามารถช่วยนำทางได้ดีขึ้นอีกด้วย

Source : https://www.engadget.com/2020/01/22/facebook-ai-navigates-without-maps-or-mistakes/