פרופ' שלו-שוורץ: סימולציות הן המפתח לרובוטים דמויי אדם יעילים

אתמול (ד') התקיים בטכניון כנס AI&BEYOND Robotics, שנועד לקדם מחקר ופיתוח בתחום הרובוטיקה והבינה המלאכותית.

אחד המרצים המרכזיים בכנס היה פרופ' שי שלו-שוורץ, ה-CTO של מובילאיי (Mobileye) ושותף בהקמת חברת מנטי רובוטיקס (Mentee Robotics). מובילאיי, כידוע, היא חברה ישראלית העוסקת בפיתוח מערכות סיוע מתקדמות לנהיגה (ADAS) ומערכות לנהיגה אוטונומית. פרופ' שלו-שוורץ כמנהל הטכולוגיות הראשי שלה תמך במעבר ממערכות קלאסיות של ראייה ממוחשבת למערכות מתקדמות עוד יותר המבוססות על למידת מכונה.

מה הקושי המגולם בסימולציות?

פרופ' שלו-שוורץ דיבר בהרצאתו על האתגרים סביב פיתוח רובוטים דמויי אדם, תוך שימת דגש על החשיבות של שימוש בסימולציות כדי להתגבר על קשיים בדרך.

שלו-שוורץ ציין כי בעולם האמיתי ישנן בעיות שונות, למשל איטיות בביצועי הרובוט או סכנה סביבם, והפתרון לכך הוא סימולציה של ביצועים, אך אז, לדבריו, עולה בעיית "המעבר מהסימולציה למציאות".

למידה מניסיון בעולם האמיתי, כך אמר הפרופסור, אינה ניתנת לביצוע בקנה מידה גדול. לדוגמה, אי אפשר לאמן רובוט לנהיגה אוטונומית בסביבה לא מבוקרת, שכן כישלון בביצועים שלו עלול להיות עניין מסוכן. לכן מתבצעת הדמיית הערכה לתסרטי הפעולה השונים, אלא שהמעבר מסימולציה למציאות הוא אתגר משמעותי, עקב הבדלים בין הסביבה הווירטואלית למציאות.

פרופ' שלו-שוורץ הסביר כיצד מתמודדת מנטי עם אתגר זה באמצעות שלוש גישות עיקריות. הראשונה היא שיפור הסימולטור – ככל שהסימולטור מדויק יותר, כך הפער בין הסימולציה למציאות קטן יותר. החברה משתמשת בלמידה מונחית ובלמידה לא מונחית כדי למצוא פרמטרים של הסימולטור ולדמות את הנדרש בצורה טובה יותר. אמצעי שני הוא מה שהפרופ' כינה 'חוסן לפער' – הוספת רעשים מכוונים בסימולציה כדי לאפשר למערכת הלמידה להתמודד עם כמות גדולה של רעש באמצעות חיזוקים. בנוסף החברה עוסקת בהתאמת המדיניות לפער – שימוש ב"מתאם סימולציה למציאות" (Sim2Real), שבו ישנו מודל שמתרגם את הפיזיקה בסימולטור בצורה נלמדת, ושמטרתו להבין את הפער בין הסימולציה למציאות.

פרופ' שלו-שוורץ הציג את הרובוט ההומנואידי של מנטי בסרטונים, שהראו כיצד הוא מסוגל לבצע משימות מגוונות בסביבה אנושית. הוא ציין כי הרובוט מבין פקודות קוליות, מנווט את דרכו במרחב, שולט בעצמו ואינו נופל. ההומנואיד של מנטי, כך סיפר, משתמש במודלים של ראייה ושפה כדי להבין את הסביבה שלו ולבנות מפה קוגניטיבית של מקום הימצאו. פרופ' שלו-שוורץ ציין כי ההליכה של הרובוט אומנה באמצעות למידת חיזוקים בסימולציה, ולאחר מכן הועברה לרובוט האמיתי. הוא הדגיש כי הרובוט מסוגל לבצע משימות מורכבות, כגון הבנת הוראות מסובכות, חלוקתן למשימות משנה ותיאום בין הפעולות השונות שהוא נדרש לבצע.

פרופ' שלו-שוורץ סיכם ואמר כי השילוב של מודלים גדולים של שפה (LLMs), סימולציה מתקדמת ויכולות Sim2Real, מאפשר כיום בניית רובוטים שמסוגלים ללמוד משימות חדשות ולהשתלב בסביבה אנושית. הרובוט של מנטי אמנם נמצא בפיתוח אולם בחברה לא חוששים, כך סיפר שלו-שוורץ, מלקוות ולפעול לקראת כך שהוא יהפוך לבן לוויה של בני האדם וישמש עבורם 24/7 – כי רובוטים לא מתעייפים – כסייע בעבודות ומטלות הבית. הוא ענה לתהייה שעלתה בקהל והבטיח שהרובוט לא יהיה בלתי ניתן להשגה בגלל מחירו. למעשה, לדבריו, כבר כיום מחיר הבוט עומד על כמה עשרות אלפי דולרים, "כמחיר מכונית", ו"אני הייתי ממיר את המכונית שלי בעוזר ביתי שלא מתעייף לעולם", הצהיר.