TOKYO (AFP) ― Robots that learn from experience and can solve novel problems ― just like humans ― sound like science fiction.
But a Japanese researcher is working on making them science fact, with machines that can teach themselves to perform tasks they have not been programmed to do, using objects they have never seen before.
Kawada Industries’ humanoid robot Hiro drops a mock ice cube into a cup at a laboratory in Yokohama, suburban Tokyo on Sept. 28. (AFP-Yonhap News)
In a world first, Osamu Hasegawa, associate professor at the Tokyo Institute of Technology, has developed a system that allows robots to look around their environment and do research on the Internet, enabling them to “think” how best to solve a problem.
“Most existing robots are good at processing and performing the tasks they are pre-programmed to do, but they know little about the ‘real world’ where we humans live,” he told AFP.
“So our project is an attempt to build a bridge between robots and that real world,” he said.
The Self-Organizing Incremental Neural Network, or “SOINN,” is an algorithm that allows robots to use their knowledge ― what they already know ― to infer how to complete tasks they have been told to do.
SOINN examines the environment to gather the data it needs to organize the information it has been given into a coherent set of instructions.
Tell a SOINN-powered machine that it should, for example: “Serve water.” In a laboratory demonstration, the machine begins to break down the task into a series of skills that it has been taught: holding a cup, holding a bottle, pouring water from a bottle, placing a cup down.
Without special programs for water-serving, the robot works out the order of the actions required to complete the task.
The SOINN machine asks for help when facing a task beyond its ability and crucially, stores the information it learns for use in a future task.
In a separate experiment, SOINN is used to power machines to search the Internet for information on what something looks like, or what a particular word might mean.
Hasegawa’s team is trying to merge these abilities and create a machine that can work out how to perform a given task through online research. “In the future, we believe it will be able to ask a computer in England how to brew a cup of tea and perform the task in Japan,” he said.
Like humans, the system can also filter out “noise” or insignificant information that might confuse other robots.
The process is similar to how people can carry on a conversation with a travelling companion on a train and ignore those around them, or can identify an object under different lighting and from various angles, Hasegawa said.
“Human brains do this so well automatically and smoothly so we don’t realize that we are even doing this,” he said.
Similarly, the machine is able to filter out irrelevant results it finds on the web.
“There is a huge amount of information available on the Internet, but at present, only humans are making use of such information,” he said.
“This robot can connect its brain directly to the Internet,” he said.
Hasegawa hopes SOINN might one day be put to practical use, for example controlling traffic lights to ease traffic jams by organically analyzing data from public monitors and accident reports.
He also points to possible uses in earthquake detection systems where a SOINN-equipped machine might be able to aggregate data from numerous sensors located across Japan and identify movements that might prove significant.
In a domestic setting, a robot that could learn could prove invaluable to a busy household.
“We might ask a robot to bring soy sauce to the dinner table. It might browse the Internet to learn what soy sauce is and identify it in the kitchen,”
said Hasegawa.
But, cautions the professor, there are reasons to be careful about robots that can learn.
What kinds of tasks should we allow computers to perform? And is it possible that they might turn against us, like in the apocalyptic vision of Stanley Kubrick’s film “2001: A Space Odyssey.”
“A kitchen knife is a useful thing. But it can also become a weapon,” he said.
While Hasegawa and his team have only benign intentions for their invention, he wants people to be aware of its moral limits.
“We are hoping that a variety of people will discuss this technology, when to use it, when not to use it.
“Technology is advancing at an enormous speed,” he said.
“I want people to know we already have this kind of technology. We want people with different backgrounds and in different fields to discuss how it should be used, while it is still in its infancy.”
<한글기사>
日 연구진, '생각하는 로봇' 개발
공상과학 소설과 영화에서나 볼 수 있었던 '생각하는 로봇'이 현실 세계에 등장했다.
일본 동경공업대학의 하세가와 오사무 부교수 연구팀은 로봇이 인터넷 검색 등 을 통해 미리 프로그램화하지 않은 과제를 스스로 처리할 수 있는 시스템을 세계 최 초로 개발했다.
이 시스템은 '자기 조직화 증대 신경 네트워크'(SOINN)로 불리며, 이를 기반으 로 한 로봇들은 기존 지식을 사용해 주어진 과제를 완수해내는 방법을 추론할 수 있 다.
하세가와 교수는 "현재 대부분 로봇은 미리 프로그램화한 과제를 처리하고 수행 하는데 능숙하지만, 인간이 사는 '진짜 세계'에 대해선 알지 못한다"며 "이번 프로 젝트는 로봇과 진짜 세계를 연결하는 다리를 만드는 시도"라고 말했다.
실제로 연구실에서 진행된 실험에서 SOINN을 이용한 로봇에게 "물을 가져오라"고 말하자, 그 로봇은 별도 프로그램 없이도 컵 들기, 물병 들기, 병에서 물 따르기 , 컵 내려놓기 순으로 기존에 배웠던 기술들을 세분화해 과제를 수행했다.
다른 실험에서 SOINN은 특정 단어의 의미에 대한 정보를 얻기 위해 로봇으로 하 여금 인터넷을 찾도록 작동시키기도 했다.
이 시스템은 또 소음이나 다른 로봇들에게 혼선을 줄 수 있는 중요하지 않은 정 보를 걸러낼 수도 있다.
하세가와 교수는 "SOINN이 정보를 걸러내는 과정은 사람이 기차를 타고 동료와 여행을 하면서 대화할 때 주변에 다른 사람들을 무시하거나 또는 다양한 각도와 다른 조명 아래서도 물체를 구분해내는 것과 비슷하다"고 설명했다.
그는 "인터넷에는 엄청난 양의 정보가 있지만, 지금까지 인간만이 그 정보를 사용할 수 있었다"면서 "그러나 SOINN 로봇은 두뇌를 인터넷에 직접 연결할 수 있다"고 덧붙였다.
하세가와 교수는 SOINN이 사고기록이나 모니터를 통해 얻은 자료를 분석해 교통 혼잡을 완화하도록 신호등을 조절하는 데 사용되거나 일본 지진감지 시스템에도 이용될 수 있을 것으로 내다봤다.
또 바쁜 가정에서도 유용하게 사용될 날이 올 것으로 그는 관측했다.
하세가와 교수는 "우리가 간장 소스를 테이블 위에 가져다 놓으라고 부탁하면 로봇은 간장 소스가 무엇인지 인터넷 검색을 통해 알아내서 부엌에서 그것을 찾을 수 있을 것"이라고 말했다.
그렇다면, 영화에서처럼 이 시스템을 장착한 로봇이 인간에 반기를 들 가능성은 없을까?
하세가와 교수는 "부엌의 칼은 유용한 것이지만 때로 흉기가 될 수 있다"면서 "사람들이 이 기술을 사용할 때와 사용하지 말아야 할 때를 토론하기를 바란다"는 말로 대답을 대신했다.
