Para saintis komputer dari Universiti Bonn di Jerman telah membangunkan a program komputer pembelajaran kendiri yang boleh dilihat beberapa minit ke masa depan.   

Perkembangan ini akan membolehkan robot untuk menjangka tindakan manusia, membolehkan mesin bekerja bersebelahan dengan orang.

"Sekiranya tindakan robot perlu dilakukan bergantung kepada tindakan seorang manusia, robot itu perlu menjangkakan tindakan masa depan manusia," ujarnya. Jürgen Gall, seorang profesor di Institut Sains Komputer di Bonn dan penyelidik penyelidikan utama.

Menggunakan perisian ini, robot dapat menyediakan manusia dengan bahagian, alat atau bahan yang diperlukan pada masa yang tepat.   

"Tiada siapa yang mahu menunggu robot," kata Gall.

Gall dan pasukannya akan membentangkan kertas kerja mereka pada tahun 2018 Persidangan Visi dan Pengiktirafan Pola Komputer, Jun 19-21, di Salt Lake City.

Bekerja dengan manusia

Matlamat utama kajian ini ialah mengajar robot untuk meramalkan masa dan rentang aktiviti, minit atau jam sebelum ia berlaku.

Perkembangan ini dapat diterapkan dengan mudah kepada robot yang bersih dan bekerja di dapur.

Robot dapur boleh menyampaikan ramuan kepada tukang masak sebaik sahaja ia diperlukan, panaskan ketuhar, dan biarkan seorang tukang masak tahu jika dia terlepas satu langkah.

Robot pembersih vakum boleh tahu untuk mengelakkan dapur sekitar waktu makan malam dan bergerak ke bilik yang kurang sibuk.  

"Robot perlu menjangkakan tindakan masa depan manusia, jika tidak, mereka tidak akan dapat melakukan tindakan yang betul pada masa yang tepat, dan kerjasama robot manusia akan terus mengecewakan bagi manusia," kata Gall.

Melatih program komputer

Untuk melatih program itu, para penyelidik menunjukkan video 40 yang terdiri daripada enam minit untuk menyiapkan salad yang berbeza, yang programnya "menonton" selama empat jam.

Dalam setiap video, terdapat kira-kira tindakan berbeza 20 dengan butir-butir tepat mengenai masa dan tempoh permulaan setiap tindakan.

Dari memerhati video, program itu mempelajari pesanan di mana para koki yang berbeza menambah ramuan mereka. Program ini kemudian dapat menggunakan pengetahuan ini untuk meramalkan tindakan masa depan dalam situasi yang baru dan serupa.

"Jika rangkaian dilatih, ia menjangkakan tindakan masa hadapan dalam video yang tidak dapat dilihat sebelumnya," kata Gall.

Menguji program

Untuk menguji keberkesanan proses pembelajaran, penyelidik menunjukkan video program yang tidak pernah dilihat sebelumnya.

Para penyelidik memberitahu program apa yang berlaku dalam 20 pertama atau 30 peratus daripada salah satu video baru dan meminta ia untuk meramalkan apa yang akan berlaku di seluruh video.

"Ketepatan adalah lebih daripada 40 peratus untuk tempoh ramalan pendek, tetapi kemudian jatuh lebih banyak algoritma terpaksa melihat masa depan," kata Gall dalam satu kenyataan.

Apabila program itu diminta untuk meramalkan aktiviti yang berlaku lebih daripada tiga minit pada masa akan datang, kadar ketepatan menurun kepada peratus 15.

Walau bagaimanapun, para penyelidik tidak membiarkan program dengan mudah. Mereka hanya menganggapnya betul jika ia meramalkan aktiviti dan masa.

Walaupun kadar kejayaan ini masih belum mengesankan, ia berfungsi sebagai asas teknologi yang tidak lama lagi akan mempunyai intuisi yang lebih besar daripada manusia.

Apa yang akan datang?

Para penyelidik ingin menjelaskan bahawa kajian ini hanya merupakan langkah pertama ke dalam bidang baru.

Mereka sedang berusaha untuk meningkatkan keupayaan program untuk meramalkan apa yang berlaku pada suku pertama video, kerana ia dilakukan jauh lebih buruk jika penyelidik tidak memberi petunjuk.

Mereka juga ingin menghadkan anotasi yang digunakan dalam setiap video penjelasan.

"Kami menginginkan pendekatan itu secara langsung belajar daripada video tanpa penjelasan tambahan," kata Gall.

"Walaupun kami telah mencapai kemajuan besar ke arah ini, masih terdapat jurang prestasi berbanding rangkaian yang dilatih dalam video di mana titik awal dan akhir setiap tindakan dijelaskan."

Di samping itu, para penyelidik menyedari bahawa masa depan tidak sepenuhnya menentukan dan memegang pelbagai hasil yang berpotensi.  

Dalam usaha untuk menjadikan mesin itu sebagai yang berpengetahuan mungkin, para penyelidik sedang berusaha untuk mengembangkan pelbagai jenis video latihan mereka.

Secara keseluruhannya, masih terdapat banyak alasan untuk diliputi, namun kajian ini berfungsi sebagai batu loncatan untuk mengembangkan jenis robot baru yang dapat berfungsi bersama manusia tanpa harus diberitahu apa yang harus dilakukan.

Mungkin suatu hari nanti seorang penolong robot boleh membangunkan anda dengan telur dan bacon pada hari Sabtu pagi, tanpa anda perlu memprogramnya.