Dr. Skočaj je samostojni raziskovalec v Laboratoriju za umetne vizualne spoznavne sisteme na FRI-ju Univerze v Ljubljani. Sodeluje pri evropskem projektu Cognitive Systems for Cognitive Assistants – CoSy, ki se ukvarja s proučevanjem in z razvojem inteligentnih robotov.

Beseda robot se danes uporablja za mnogo različnih stvari. Kaj so roboti v resnici?
Roboti so v predstavah ljudi ali preveč pametni in poosebljeni, podobni tistim v znanstvenofantastičnih filmih, ali preveč poenostavljeni, zreducirani za opravljanje točno določenih rutinskih nalog, kot na primer industrijski roboti. Ti popolno opravljajo naloge, za katere so programirani, so cenejši in natančnejši od ljudi, se ne utrudijo, poleg tega pa opravljajo tudi dela, ki so za človeka nevarna. Niso pa pametni, opravljajo samo točno določena opravila v točno določenih nadzorovanih pogojih.

Vi se ukvarjate z razvijanjem naprednejše vrste robotov. Kako se oz. se bodo ti roboti razlikovali od današnjih?
Klasičen robot, ki si ga predstavljam jaz, ki ga mi razvijamo, je nekakšen utelešen umetni agent (»embodied agent«) s kopico senzorjev in efektorji. S senzorji zaznava okolico, to so kamere, mikrofoni, senzorji za merjenje razdalje in podobno, efektorji pa služijo za interakcijo z okolico, z robotsko roko lahko robot na primer premika predmete, odpira vrata. Pomembna lastnost takšnega robota je tudi mobilnost, da se je sposoben gibati po okolici. Pri tem je velikega pomena integracija teh posameznih komponent v učinkovito celoto.

Po tem opisu si predstavljam neki aparat na kolesih, ki lahko recimo premika predmete. Najbrž pa to ni vse?
Seveda ne, vsi ti senzorji oz. ta strojna oprema omogoča robotu, da se znajde v okolju. Bistveno pa je, da se to uporablja na pravi način. Nič ne pomaga, da imaš kolesa in se z njimi premikaš, ob tem pa se zaletavaš v zid. Nič ne pomaga, če zajemaš sliko, pa je ne znaš interpretirati. Pri vsem skupaj je bistveno, da informacije, ki jih dobi iz okolja, robot razume in na njihovi osnovi načrtuje svoje prihodnje obnašanje. Da je tega sposoben, mora biti dovolj inteligenten.

Kaj pomeni, da je robot inteligenten? Najbrž njegova pamet ni primerljiva s človeško?
Po definiciji je stroj inteligenten, če opravi Turingov test. Pri tem testu človek postavlja vprašanja, stroj pa nanje odgovarja. Če spraševalec iz odgovorov ne more razločiti, ali nanje odgovarja stroj ali človek, potem to pomeni, da je stroj inteligenten. Takih strojev, razen v filmih, danes ni. Na določenih ozkih, točno določenih področjih, so taki pogovori sicer mogoči, vendar je to daleč od prave inteligence, katere bistvo je prav splošnost in prilagajanje novim situacijam.
V našem primeru bi radi robotom vgradili takšno stopnjo inteligence, da bi se samostojno gibali po prostoru, bi vedeli, kje se nahajajo in kako lahko pridejo do določene točke. Znali bi razpoznavati in kategorizirati predmete in akcije. Vedeli pa bi tudi, kaj lahko s temi predmeti počnejo. Bistveno je, da bi se bili roboti sposobni učiti in neprestano nadgrajevati svoje znanje. Zato raje kot o robotih govorimo o umetnih spoznavnih oz. kognitivnih sistemih.

Spoznavni sistem ...
Po SSKJ-ju spoznavati pomeni na osnovi zaznav, podatkov in umske dejavnosti prihajati do poznavanja česa in vedenja. Sistem, ki bi bil po tej definiciji sposoben spoznavati, mora biti torej sposoben zaznavati okolico in na osnovi pridobljenih informacij razmišljati, ustrezno sklepati in se odzvati.
Edini spoznavni sistem, ki ustreza tem kriterijem, je za zdaj človek, mi pa se trudimo, da bi zgradili umetni sistem, ki bi se vsaj v določenem omejenem obsegu temu približal. V praksi to pomeni, da mora umetni spoznavni sistem združevati več komponent. Imeti mora učinkovit zaznavni sistem, kar pomeni, da prek kamer in drugih senzorjev zaznava svojo okolico. Na osnovi vseh pridobljenih podatkov mora biti sposoben učinkovito razmišljati, sklepati in načrtovati prihodnje vedenje. Znati mora upravljati s svojimi mehanskimi deli (to so na primer kolesa, roke), znati pa mora tudi učinkoviti verbalno in neverbalno komunicirati s človekom in z umetnimi sistemi.

Stvar se sliši zelo zapletena, ali lahko tak umetni spoznavni sistem predstavite na primeru?
Primer uporabe je recimo osebni kognitivni asistent za pomoč pri vsakdanjih opravilih. Recimo, da sedite v dnevni sobi in temu svojemu asistentu (predstavljajte si robota na kolesih z robotsko roko in s kupom senzorjev) naročite, naj vam iz hladilnika prinese pločevinko pijače. Robot mora poznati zemljevid stanovanja in vedeti, kje na tem zemljevidu se nahaja on ter da je hladilnik v kuhinji. Napraviti mora načrt svoje poti v kuhinjo ter se na poti izogibati vsem oviram, tudi tistim, ki jih ni vajen in jih ni pričakoval, na primer mački. Ko pride do hladilnika, ga mora znati odpreti, nato pa izmed vseh stvari v hladilniku razpoznati in izbrati ustrezno pločevinko (pri čemer se je iz dosedanjih izkušenj naučil, katera pijača vam je najljubša). Vedeti mora, kako se pločevinko odpre in da jo je treba odpreti previdno, ker se je naučil, da se sicer vsebina razlije.

Kako pa se je tega naučil? So mu informacije o tem vgradili njegovi izdelovalci, ali je dejansko sposoben sam razviti določena znanja?
To je večna dilema med prirojenim in naučenim. Menim, da mora sicer kognitivni sistem imeti vgrajene osnovne funkcionalne sposobnosti, da pa je bistvenega pomena, da se je tak sistem sposoben učiti in nadgrajevati svoje znanje.

Ali to pomeni, da se bo robot učil na napakah? Če bom recimo kupila robota in bom želela, da mi prinese kozarec, ali bo potem razbil 15 kozarcev, preden se bo naučil, kako z njimi ravnati? Ali ga bom morala jaz kot uporabnik naučiti vseh stvari?
Obstaja več vrst učenja, ena možnost je, da ga nauči uporabnik, druga pa, da se nauči sam. V prvem primeru mu uporabnik pokaže ali razloži, za kaj se gre, v drugem primeru pa do določenih sklepov pride sam. V primeru kozarcev bi bilo smiselno robota naučiti, kako z njimi ravnati, bistvenega pomena pa je, da bo robot znal to znanje posplošiti tudi na druge vrste kozarcev ali steklenih posod in ga naslednjič ne bo treba še enkrat učiti.
Tudi otroci se najprej naučijo enostavnih stvari, od njih pa napredujejo k zahtevnejšim. Podobno se v primeru umetnih kognitivnih sistemov pričakuje, da se najprej naučijo enostavnih konceptov, potem pa s kombinacijo teh obvladajo tudi zahtevnejše koncepte.

Ali lahko podrobneje razložite, kaj je inkrementalno učenje?
Jaz zagovarjam tezo, da mora biti učenje nenehen kontinuiran vseživljenjski proces. To dela človek, ta se neprestano uči, neprestano posodablja svoje prej pridobljeno znanje in se prilagaja novim situacijam. Podobno mora veljati tudi za umeten spoznavni sistem, zato razvijamo metode za inkrementalno učenje na podlagi vizualnih informacij, ki tako posodabljanje omogočajo.

Koliko so sistemi, ki jih sedaj razvijate, pomembni za vsakdanje življenje, kakšna je njihova perspektiva?
Glede na njihovo splošnost in robustnost, pa tudi glede na njihovo prijaznost do uporabnikov in prilagodljivost, lahko pričakujemo vstop te tehnologije na mnoga področja, od industrijskih obratov do domačega okolja. Te potenciale so zaznali tudi oblikovalci evropske raziskovalne politike in pri financiranju projektov 6. in bodočega 7. okvirnega programa za podporo evropskih raziskovalnih projektov namenili precej sredstev za razvoj umetnih spoznavnih sistemov, ravno tako pa v razvoj tovrstnih sistemov vlagajo tudi podjetja, kot so Siemens, Daimler Chrysler in podobno.
Čeprav bo do razvoja popolnih umetnih spoznavnih sistemov preteklo še kar nekaj časa, pa lahko v vmesnem času pričakujemo razvoj posameznih komponent, ki bodo zrele za takojšnjo uporabo in nam bodo olajšale vsakdanje življenje.

M.M./RTV SLO