Классическое обучение роботов обладает весомым минусом: для того, чтобы машина научилась правильно выполнять конкретный алгоритм действий, её нужно обучать заново при каждой новой задаче. Процесс сам по себе отнимает много времени, а во время работы механизм может оказаться слишком медлительным, что делает его неважным помощником.

Поэтому инженеры из Университета Южной Калифорнии (США) решили принципиально изменить задачу и сделать так, чтобы робот обучался, наблюдая за человеком, — точно так же, как ученики в школе. В процессе эксперимента машина внимательно наблюдала за сборщиком модели при помощи камеры, а затем пыталась предугадать, что ему понадобится в конкретный момент.

Конечно, робот не всегда точно понимал, что нужно человеку, однако видеозапись наглядно демонстрирует, как машина учится в процессе. Робот пытался предугадать действия человеческого напарника, и в определённые моменты подавал отвертку или другие инструменты, чтобы ускорить процесс сборки. При этом учёные специально выбрали простую задачу, чтобы машина поняла основной алгоритм работы.

Чтобы отслеживать конкретные детали модели, искусственный интеллект робота использовал AprilTags, — библиотеку машинного зрения, которая похожа на QR-коды и помогает механизму быстро обнаруживать конкретные предметы. После этого робот определял предпочтения человека и по итогу смог предсказать действия сборщика с точностью 82%. Таким образом, если массово внедрить такую технологию, подобные обучаемые помощники позволят полноценно работать даже людям с ограниченными возможностями.