О «трудной» и «легкой» робототехнике: могут ли роботы успешно справляться с задачами вне заводов и фабрик?
Что такое роботы в массовом сознании? Для СМИ и обычных людей за роботом уже закрепился образ этакого симпатичного антропоморфного существа. На деле же сегодняшний робот, выполняющий полезную работу, как правило далек от красивой картинки. Он выглядит неопрятно, больше похож на уменьшенную копию подъемного крана и, как правило, стоит где-то за стенкой на фабриках, заводах, линиях сборки, окраски или сварки. 50% роботов и сегодня — это работники автомобильной промышленности. Это большие и мощные машины, которые не опасны для человека только потому, что находятся в отдельных помещениях, куда посторонним вход воспрещен. Эта ситуация — именно то, что мы хотели бы изменить: мы хотим ввести роботов в нашу среду. Но как это сделать?
Роботы не используются вне фабрики не потому, что нам это не нужно. Это происходит потому, что мы пока не можем использовать их вне заводов. Происходит это так. Скажем, автомобильная компания покупает робота за 30 тысяч долларов. Но чтобы использовать его, она должна вложить еще полмиллиона — и это только для того, чтобы создать для робота все условия работы, комнату, где он сможет совершать все необходимые операции. Детали и блоки, с которыми он работает, должны подходить к нему по конвейеру, вокруг него должны располагаться все необходимые датчики, камеры и многие другие устройства. И только благодаря этому он будет понимать, что делать. Выходит, полмиллиона долларов идет на то, чтобы скомпенсировать тот факт, что сам робот пока плохо соображает и не может чувствовать, что вокруг него происходит.
Развитие индустриальных роботов — это, безусловно, колоссальный успех робототехники. Оборот этой отрасли — 40 миллиардов долларов в год по всему миру. Сорок лет назад на автомобильных заводах корпус автомобилей красили люди, работа велась в тяжелейших условиях покрасочной конвейерной линии. Но сегодня нет уже ни одного завода в мире, где эту работу выполнял бы человек, — настолько автоматизация проникла в нашу жизнь. Однако, несмотря на все успехи, этот способ выполнения работы все же связан со структурированными задачами, структурированным пространством — средой, где у робота отсутствует неопределенность, где все необходимые детали имеют нужную форму и будут доставлены вовремя, где все можно запрограммировать заранее. Все заранее сделано так, чтобы роботу было удобно, и, конечно, чтобы такой «клубок неопределенности», который представляет собой человек, не появился в сфере забот робота. Иными словами, исключаются факторы, которые могли бы вызвать неопределенность.
Но может ли так быть на улице, в этой аудитории, в нашей квартире? Нет, потому что в этом случае робот столкнется с неопределенностью. Люди понимали эту проблему еще на заре развития робототехники. С самого начала появилось разделение на «легкую» робототехнику («легкая» потому, что это можно было сделать с помощью уже существующих методов и технологий — как, например, роботов на автомобильных заводах) и «трудную» робототехнику, где роботу придется столкнуться с неструктурированными задачами и неопределенностью — доставлять на дом газеты, помогать в квартире у пожилого человека и так далее.
От бытовых проблем до навигации по Марсу: почему вне завода роботы действуют так медленно?
Представим, что робот подносит старушке стакан апельсинового сока. Что в этом сложного? Безусловно, сегодня мы можем сделать так, чтобы робот наливал сок в стакан. Сама требуемая функция не трудна. Сложным остается то, чтобы, протягивая стакан этой старушке, робот не выбил локтем стекло, не наступил ей на ногу. Чтобы он, иными словами, понимал и чувствовал, где он находится. В этом и состоит вся ирония: функция не трудна, трудно окружение. Сделать так, чтобы робот принес мне газеты и положил в ящик, несложно. Сложно, чтобы он по дороге никого не убил или сам не провалился в яму.
Еще один интересный пример — марсоход NASA, который проводит исследовательские работы на Марсе. Когда его запустили, газеты гордо написали, что с ним все в порядке и что в ближайшие шесть месяцев этот робот пересечет равнину шириной примерно со стадион. Давайте посчитаем: шесть месяцев, чтобы пересечь расстояние примерно в двести метров. Да он двигается медленнее, чем черепаха! Почему? Дело в том, что этим роботом управляет оператор из Хьюстона, и он делает это очень медленно и осторожно. Представьте весь процесс: сначала роботу посылается команда, чтобы он сдвинулся на два сантиметра, эта команда до Марса идет восемь минут, робот ее получает, переваривает, сдвигается на два сантиметра, посылает обратно сообщение, что действие совершено, и спрашивает, что делать дальше. Понятно, почему на переход в двести метров уходит шесть месяцев. Но почему все происходит именно так? Потому что сам робот пока недостаточно соображает. Но и винить его в этом, в общем-то, трудно, ведь он располагает ограниченной входной информацией, чтобы чувствовать окружающую среду.
Ровно по той же причине — из-за недостатка входной информации — пока не очень хорошо реализуются и другие задачи, в том числе бытовые. Многие из нас хотели бы иметь «умный» пылесос, который приберет в квартире в наше отсутствие. Мы слышали о роботе-пылесосе Roomba. Сначала его называли vacuum-cleaner, но потом компания-производитель была вынуждена заменить это на vacuum-sweeper, потому что на деле он мог лишь убирать пыль, а не чистить всерьез полы и ковры. Пока он слишком маломощный. Но если сделать его гораздо более мощным и оставить одного, неизвестно, к каким последствиям это приведет.
На сегодняшний день все, что делается такого рода в неструктурированных средах, делается с помощью оператора. Это происходит очень медленно и качество работы пока не высоко.
Что нужно для того, чтобы вся эта система заработала?
Во-первых, нужны новые датчики. Нужно сделать так, чтобы робот мог чувствовать среду в любой точке своего тела — это касается и кинематических структур, и более сложных роботов. Поэтому необходимо, чтобы эта способность была одновременно во всех точках тела. Это требование идет от математики, оно понятно и интуитивно: если такой способности нет в двух точках А и Б тела робота, рано или поздно обе эти точки встретятся с препятствиями, с опасностью повреждения, и робот не будет иметь необходимой для действия информации. Это легко увидеть в природе: если когда-то и были животные или насекомые без таких датчиков, они исчезли в процессе эволюции, сегодня таких животных нет.
Появляется понятие whole-body sensing — датчики по всей поверхности тела, как в нашей человеческой коже. Наша кожа — самый большой и самый тяжелый орган в теле. Насколько она важна, видно по тому, что обмен клеток кожи происходит гораздо быстрее, чем обмен клеток в других органах. Люди могут жить без зрения, без слуха, но они не могут жить без чувства осязания во всем теле. Неслучайно, тех, кто болен диабетом (а при этом, как известно, теряется чувствительность кожи), предупреждают, что они находятся в опасности.
У человека очень многое связано с кожей, и все это очень важно, так как это отражает фундаментально необходимый способ общения со средой. Похожая идея появляется и в робототехнике — sensing skin, искусственная «очувствленная» кожа. Разработка электронной кожи – важная часть работы в нашей лаборатории. Один из таких проектов делался совместно с фирмой Hitachi. Осязание в таких системах не столь важно, как у людей, просто потому, что сегодня инженеры могут сделать что-то получше, чем осязание. Например, летучие мыши могут чувствовать на расстоянии, а мы можем сделать кожу, каждая точка которой может чувствовать на расстоянии, – скажем, с помощью инфракрасных датчиков.
Далее, для того чтобы робот на основе полученной от датчиков информации мог осмысленно двигаться, необходимы новые алгоритмы. Это отдельная область. Здесь много и математики, и программирования, и Computer Science. При этом оказывается, что, если построить такие алгоритмы и осуществить в железе систему, при которой робот будет полностью «осязать» предметы в окружающей среде, робот начинает действовать гораздо умнее и быстрее, чем оператор.
Какие задачи ученым необходимо решить, чтобы сделать таких роботов реальностью?
Первая задача — датчики. И датчиков пока не хватает. Какие-то типы, безусловно, есть, но они не готовы для описанных задач.
Сейчас искусственная кожа — это нечто из университетской лаборатории, пригодное для демонстрации концепции, но не для консьюмера. В разных научных центрах мира предпринимаются попытки продвинуться в этой области. В последние 20 лет появилось много новых разработок, но в области датчиков прогресс идет медленно. В электронике развитие обычно состоит в миниатюризации — делать чипы еще меньше, при этом добавлять в их структуру еще больше элементов. А что необходимо нам?
Искусственную кожу, населенную крохотными датчиками, надо бы выпускать, печатать, как газету. Это своего рода макроэлектроника с микроуровнем внутри ее. Чем больше датчиков на большой площади листа, тем лучше, точнее и увереннее будет движение робота. Но такого пока нет. Есть лаборатория в Глазго (Шотландия), где занимаются этой проблемой (команда исследователей Университета Глазго разработала электронную кожу на основе графена с повышенной чувствительностью и возможностью генерировать энергию от солнца — прим.ред.). Но датчиков, которые выпускают на больших поверхностях, пока нет до сих пор. Другая идея — делать такие поверхности ткацким способом, а потом надевать на робота, как чулок. Такие попытки, в частности, предпринимали в Японии. Есть также мысли напылять датчики на тело робота.
К датчикам, безусловно, необходимо сделать программы, создать алгоритмы, подготовить стратегии, позволяющие ими пользоваться. Но, как мне представляется, на сегодняшний момент их сделать даже легче, чем сами датчики. Это звучит немного необычно, потому что часто в промышленности происходит наоборот — все дело не в «железе», а в трудностях интеллектуальной стороны задач.
А дальше необходимо будет продумать и другие детали. Например, если этот робот ездит на колесиках по полу, задача упрощается, сводится к двухмерной поверхности. Если же это трехмерная рука-манипулятор, да еще где-нибудь в космосе — растет размерность, добавляются кинематические связи.
Хотя в будущем роботы будут продолжать делиться по профессиям, возможен и эффект, который мы наблюдали при распространении ноутбуков. Ноутбук, который вы покупаете, сейчас умеет делать в 1000 раз больше, чем каждому из нас нужно. Спрашивается, почему вам не продали устройство, которое умеет делать ровно то, что вам надо? А потому, что оказалось выгоднее втиснуть в него все, сделать его универсальным и дать возможность делать все на свете, чтобы каждый сам брал от него то, что пожелает. Да и потом, если мы посмотрим на человека, как на машину, он делает ровно так же. Он может работать на текстильной фабрике, а может и в цирке крутиться на трапеции. Нечто подобное может произойти в итоге и с роботами. Это технологическое и коммерческое решение.
Насколько быстро это может произойти?
Предсказывать очень трудно. Лет 25 назад я думал, что это произойдет быстро, но до сих пор дело продвинулось ненамного. Тем не менее, не стоит исключать и того, что все может произойти рывком, нелинейно.
Сейчас можно встретить различные прогнозы, согласно которым уже к 2030 году до 40% профессий заменят роботы. Как вы относитесь к таким оценкам, учитывая, что на сегодняшний момент ученым предстоит решить еще немало задач?
Лет 20-30 назад мы думали, что постепенно будут автоматизироваться области, где не требуется серьезного интеллектуального труда. Но все произошло по-другому. На сегодняшний день в Америке выпускается на 30% адвокатов меньше, чем 10 лет назад. А ведь быть адвокатом очень сложно, люди долго учатся. Но оказалось, что автоматизировать работу адвоката легче, чем процесс выкапывания канавы на улице.
Тем не менее, в будущем замена людей роботами будет происходить во все расширяющемся списке областей. Я не вижу ограничений, которые будут препятствовать этому процессу. Решение фундаментальных проблем может происходить постепенно. Роботы с малым количеством датчиков смогут решать задачи попроще. Например, у летающих роботов проблема конфликтов при встрече с другими предметами гораздо меньше, чем у роботов на земле. Следовательно, чтобы решать задачи такого же плана, лавировать между предметами, потребуются меньше усилий и процесс роботизации пойдет быстрее.
Тут нельзя забывать другой момент: как эти вопросы будут решаться в социальном плане? Есть разные предположения, и есть, например, мнение, что когда-то людям будут платить за то, чтобы они не ходили на работу. Рано или поздно это вполне может произойти.
Владимир Лумельский окончил ЛИТМО в 1962 году (кафедра вычислительной техники) и на сегодняшний момент является единственным выпускником вуза, удостоенным звания действительного члена (Life Fellow) Института Инженеров Электротехники и Электроники, IEEE. В разные годы он трудился в таких компаниях, как Ford и General Electric. А с 2004 по 2012 годы работал в Центре космических полетов Годдарда (NASA-Goddard Space Center), возглавляя лабораторию космической робототехники и занимаясь исследованиями динамики полета. Возглавлял программу робототехники в NSF, National
Science Foundation – организации, направляющей фундаментальные исследования в США. Работал в Антарктике, на Южном Полюсе. Владимир Лумельский является почетным профессором университета Висконсин-Мэдисон и редактором-основателем журнала IEEE Sensors Journal.
