Расскажите, над чем вы сейчас работаете?
Около десяти лет назад я вместе с коллегами начал работу по методологии робо-исследований. Как до сих пор принято публиковать результаты работы в области роботостроения? Показывать, что смог сделать робот такого, что ранее у него не получалось. Например, робот пересекает комнату, не касаясь стульев. Но что будет с роботом, если мы передвинем стулья и заставим его пройти еще раз? В видеороликах и научных статьях по теме мы скорее всего не найдем ответа на этот вопрос.
На ранних этапах исследований в новой области такой подход имеет право на существование: люди до сих пор удивляются, что роботы могут выполнять многие задачи. Однако чем дальше развивается робототехника, тем очевидней, что в этой области нужно применять правильный научный метод. Скажем, я захочу написать работу по алгоритмам обхода препятствий. Для выполнения задачи мне нужно будет узнать, сколько раз робот падал в попытках обойти стулья и сколько раз эксперимент вообще был проведен.
Несколько лет назад исследователи вообще сомневались, можно ли применять научный метод к исследованиям по робототехнике. Сейчас совершенно ясно, что это необходимо, хотя бы для того, чтобы понять границы возможного и невозможного с современными научными знаниями и уже разработанной технологией. Более того, самим изобретателям необходимо общаться с инвесторами. Чтобы решить, стоит ли вкладываться в определенные алгоритмы или системы, люди с деньгами должны знать, на что робот способен.
Это связано с опытами DARPA?
DARPA Robotics Challenge, который проходил несколько лет назад, немного другой случай. Грубо говоря, DARPA запустили конкурс, чтобы понять рамки возможней для роботов. К примеру, сможет ли человекоподобная модель дотянуться до ручки двери, повернуть ее под правильным углом и открыть дверь. Или сесть в машину за руль. Что, конечно, совсем необязательно делать роботам. Выполнять эти простые маневры все еще очень тяжело для роботов.
Куда проще сейчас с мобильными технологиями. Машинки с колесиками и летающие дроны работают исправно уже давно. Возможно, вы не знали, но 90 % времени, которое вы проводите в самолете, вы находитесь в руках автопилота.
С самоуправляемыми машинами тяжелее: они работают примерно в 90 % случаев, но не готовы к внештатным ситуациям. Например, что делать, если машину останавливают сотрудники полиции? Частично эту проблему решит обеспечение машин дополнительными инструментами на дороге. Радиовышки, сенсоры движения, налаженная коммуникация от машины к машине – все это поможет компенсировать тот факт, что машина недостаточно умная.
В решении вопроса искусственного интеллекта нам также поможет движение за воспроизводимость исследований. Сейчас в нашей области ученые слишком много занимаются исследованиями непосредственно науки и технологий: они пробуют гипотезы, системы, алгоритмы и работают над собственными проектами. Но мало кто занимается эксплуатацией чужих наработок, доведением их до ума общими усилиями. Это настоящий научный подход к решению проблем. Потому вместе с коллегами мы просим изменить исследовательскую практику и процедуру публикаций научных статей для повышения возможности воспроизведения. Чтобы я, допустим, посмотрел опыты DARPA из США и в тот же день смог повторить их в собственной лаборатории в Италии.
О воспроизводимости вы рассказывали на лекции?
Не только о ней. Другая тема, которой я сейчас занимаюсь, – это постепенный переход к Индустрии 4.0 и ее благоприятный эффект на современный процесс производства.
Что из себя представляют современные фабрики? Чаще всего это комбинация машин, которые действуют запрограммировано, и людей, которые выполняют работу, которую мы не способны механизировать. У вас есть заранее заданные компоненты, и вы собираете из них стиральную машину. Программа задана и меняется редко.
Спустя пять-десять лет все может сильно измениться. Машинный интеллект, большие данные и компьютерное зрение дадут производственным предприятиям возможность общаться между собой, быстро ставить задачи и выполнять их самостоятельно. Фабрика сможет работать без оставшейся продукции и ориентироваться на конкретного потребителя. Скажем, человек оставил заказ на рубашку в магазине. Система обрабатывает заказ, включают машины на производстве, те создают конкретную вещь и отправляют покупателю. Все.
С Индустрией 4.0 мы значительно сократим издержки, цены и время ожидания товара. Что еще важнее, мы превратим фабрики в диверсифицированные ремесленные цехи, способные быстро реагировать на запросы рынка.
Правда, так все равно остается проблема мусора. Сейчас мы собираем отходы и складываем их. Если население продолжит расти с нынешней скоростью, а наши дети переймут наш «образ жизни», ресурсы на Земле закончатся очень скоро. Согласно расчетам, нам придется использовать ресурсы еще восьми других планет, чтобы обеспечить все население Земли тем же качеством жизни и количеством потребительских товаров и услуг.
И как мы можем решить проблему?
Здесь нам на помощь приходит экономика замкнутого цикла. С помощью роботизации и инфраструктуры умных городов мы сможем эффективнее перерабатывать отходы. Правда, и тут мы встретим проблемы – не просто экономического, но и политического характера. Умный город будет работать на данных, которые генерируют жители. Появляется закономерный вопрос: кто будет собирать и обрабатывать наши данные? Сегодня этим занимаются крупные корпорации вроде Google и Microsoft. Мы привыкли к схеме работы с ними: они предоставляют услуги, мы оставляем данные, которые затем используют компании для получения прибыли.
Однако отдавать целый город корпорациям мы не хотим. Нам придется найти новый способ осуществлять информационные экономически значимые транзакции в Интернете, более независимый от интересов третьих лиц. По моему мнению, с этой задачей отлично справится блокчейн. Конечно, финансовый пузырь последних двух лет сделал наше отношение к этой технологии более настороженным, однако она до сих пор предлагает отличные инструменты для совершения защищенных сделок в Интернете без участия третьих лиц. Главное — найти простой способ использования технологии в пространстве умного города.
Это просто вопрос времени, пока кто-нибудь, допустим, в Сингапуре не скажет: «А вот так мы можем использовать блокчейн для сортировки мусора!» Сейчас мы в начале важного пути, и у множества стран, институтов, компаний и отдельных людей есть ценная возможность закрепить лидерство в области. Все, что потребуется от большинства, — смягчить свой взгляд на блокчейн. Обновить парадигму, так сказать.
Это и есть моя главная причина приезда в Университет ИТМО. В собственных исследованиях, будь они о робототехнике или Индустрии 4.0, я часто говорю о будущем и переменах, которые нас ждут. Однако они потребуют большой работы, а также смены образа мышления, избавления от шаблонов. Для эффективной работы в инновационной сфере нам придется посмотреть на технологии по-новому. Сейчас мы в области научного фронтира, и от следующей революции нас отделяет пять-десять лет. А может и несколько месяцев, если кому-то светлая идея придет побыстрее.
Вы планируете развивать сотрудничество с Университетом ИТМО?
Конечно. К примеру, сейчас мы обсуждаем возможности проведения программы международного обмена Erasmus Plus между Университетом ИТМО и Высшей школой Святой Анны. Кроме того, с учеными из Петербурга я работаю над несколькими исследованиями. В будущем мы планируем написать несколько важных научных статей, которые помогут получить гранты и помочь в движении за воспроизводимость.
