Znajdź zawartość

W swojej ostatniej pracy pt. What Do Robots Dream Of? Christoph Adami, profesor nauk stosowanych z Keck Graduate Institute w Claremont, udowadnia, że roboty nie różnią się od nas, ludzi, tak bardzo, jak mogłoby się na pierwszy rzut oka wydawać. Naukowiec twierdzi, że maszyny także potrzebują stanu odmiennego od czuwania, czyli czegoś przypominającego sen. Podobnie jak my, powinny się stale upewniać co do swojej pozycji i sytuacji w otaczającym świecie. Ponadto działają lepiej, jeśli dysponują dokładniejszym obrazem siebie. Bongard i inni wykazali na przykład, że roboty wyposażone w algorytm umożliwiający wnioskowanie o budowie fizycznej na podstawie zebranych wcześniej danych czuciowych funkcjonują lepiej od maszyn, którym nie wbudowano takiej opcji. Co więcej, roboty korzystające z modeli samych siebie podczas planowania przyszłych działań mogą radzić sobie bez pomocy człowieka z odniesionymi "obrażeniami". Dostosowują po prostu chód do zaistniałych okoliczności i zmian strukturalnych. Według Adamiego, największym wrogiem robota jest niepewność otoczenia. Poruszając się po nim, maszyna musi polegać na mapach (dostarczonych przez człowieka lub samodzielnie stworzonych) oraz danych sensorycznych. Jeśli jednak środowisko się zmienia albo mamy do czynienia z szumem informacyjnym, robot zaczyna działać nieprawidłowo. Sprawa wyglądałaby zupełnie inaczej, gdyby maszyna dysponowała uwewnętrznionym modelem siebie, czyli pewnego rodzaju samoświadomością. Człowiek potrzebuje snu i nie chodzi tu tylko o odpoczynek czy marzenia senne. Podczas snu:analizujemy wydarzenia dnia, dzięki temu udaje nam się część z nich zrozumieć i "posegregować";włączają się mechanizmy pozwalające utrwalić wspomnienia (pamięć długotrwała);utrwalamy sobie wcześniej nabywane umiejętności (osoby, które zdrzemnęły się po nauce, osiągają lepsze wyniki od tych, którym nie dano takiej możliwości). Wyobraźmy sobie, że robot rozpoznaje w ciągu dnia jakiś teren. Natrafia w końcu na przeszkodę, która skutecznie go zatrzymuje. Gdyby mógł się zdrzemnąć, a inżynierowie wyposażyliby go w odpowiedni algorytm, przypomniałby sobie własne działania, stworzył model środowiska i wygenerował listę możliwych rozwiązań. Następnie wypróbowałby "w myślach" (czy właściwie snach) najlepsze, czyli takie, które pozwoliłyby zrozumieć charakter przeszkody. Rano maszyna obudziłaby się z gotowym rozwiązaniem.