17 februarie 2023
Anca Drăgan de la UC Berkeley
Am descoperit AI citind „Inteligenta artificiala: o abordare moderna” (AIMA). Ceea ce m-a atras a fost conceptul că ai putea specifica un scop sau un obiectiv pentru un robot, iar acesta ar fi capabil să-și dea seama singur cum să ordoneze acțiunile pentru a-l atinge. Cu alte cuvinte, nu trebuie să proiectăm manual comportamentul robotului – acesta rezultă din luarea optimă a deciziilor. De-a lungul carierei mele în robotică și inteligență artificială, a fost întotdeauna satisfăcător când robotul va genera în mod autonom o strategie care simțeam că este modalitatea corectă de a rezolva sarcina și a fost chiar mai bine când soluția optimă m-a luat puțin prin surprindere. În „Intro to AI” împărtășesc studenților un exemplu în acest sens, în care un robot mobil își dă seama că poate evita să rămână blocat într-o groapă deplasându-se de-a lungul marginii. În cercetarea grupului meu, abordăm problema de a permite roboților să se coordoneze și să ajute oamenii: de exemplu, mașini autonome care conduc printre pietoni și vehicule conduse de oameni sau brațe robot care ajută persoanele cu deficiențe motorii (împreună cu UCSF Neurology). Și din când în când, ceea ce mi-a stârnit cea mai mare bucurie este atunci când roboții își dau seama propriile strategii care duc la o interacțiune bună – când, așa cum a făcut-o pe propria ta facultate, Dorsa Sadigh, la doctoratul ei, nu avem pentru a proiecta manual ca o mașină autonomă să se îndrepte înainte la o oprire în 4 direcții pentru a-și afirma virajul. În schimb, comportamentul reiese din luarea deciziilor optime. Așadar, pentru acest seminar, aș dori să fac un pas înapoi. În loc să trec printr-o anumită cercetare, voi profita de ocazie pentru a împărtăși ceea ce am descoperit că este formularea optimă a problemei de luare a deciziilor pentru HRI — și voi reflecta asupra modului în care am creat probleme optime de luare a deciziilor care necesită robot pentru a da seama de oamenii cu care interacționează, împreună cu strategiile surprinzătoare care au apărut de-a lungul drumului. Acest lucru a revenit pentru mine, deoarece am ajuns să includ o parte din această perspectivă chiar în cartea care m-a atras în domeniu, prin editarea capitolului de robotică pentru cea de-a 4-a ediție a AIMA.
Despre vorbitor:
Sunt profesor asociat la Departamentul EECS de la UC Berkeley. Scopul meu este să permit roboților să lucreze cu, în jurul și în sprijinul oamenilor. Conduc InterACT Lab, unde ne concentrăm pe algoritmi pentru interacțiunea om-robot — algoritmi care trec dincolo de funcția robotului în mod izolat și generează un comportament al robotului care se coordonează bine cu oamenii și este aliniat cu ceea ce vrem de fapt să facă robotul. . Lucrăm în diferite aplicații, de la brațe de asistență, la quadrotori, la mașini autonome și ne bazăm din controlul optim, teoria jocurilor, învățarea prin întărire, inferența bayesiană și știința cognitivă. Am ajutat, de asemenea, la fondarea și să fac parte din comitetul de conducere pentru Berkeley AI Research (BAIR) Lab și sunt co-PI al Centrului pentru IA compatibilă cu oamenii. Am fost onorat de Sloan Fellowship, MIT TR35, premiul Okawa, un premiu NSF CAREER și premiul PECASE. Află mai multe: http://people.eecs.berkeley.edu/~anca/
