Nem találja az autó kulcsait? A robotok jobban fognak emlékezni, mint te
A kávéfőzőgépekhez és a Roombasokhoz hasonlóan ezek a robottársak - kamerákkal és mesterséges intelligencia-algoritmusokkal párosulva - hamarosan háztartási kellékekké válhatnak számunkra, egyre inkább memóriazavarral küzdő emberek számára.
2015-ben az információs csatornák tele voltak hírekkel arról, hogy az emberi figyelem 8,25 másodpercre csökkent egy alapvető feladathoz. Még gyalázatosabb volt a jelentés egy részlete: az emberi fókuszálási képesség alacsonyabb volt, mint egy aranyhal figyelmessége, ami 9 másodpercnél jelentkezett.
Szinte hallani lehetett egy megkönnyebbült sóhajt, amikor kiderült, hogy ebből semmi sem igaz. (Az aranyhalnak láthatóan vannak emlékei és tanulhatnak!)
Ennek a nagyon hihető mítosznak a magját nyilvánvalóan egy Microsoft-jelentés vetette el. És mégis, ha lehántjuk azt a szenzációs információt, amely számtalan híradásba belefért, a mögöttes tények riasztóan helytállónak bizonyulnak.
A figyelmünk szűkül.
Felejtésre készen
Dr. Gloria Mark, az irvine-i Kaliforniai Egyetem informatikus professzora, aki azt tanulmányozza, hogy a digitális média hogyan befolyásolja életünket, írt egy könyvet igazolni azt a feltételezést, hogy a fókuszáló képességünk veszélyben van.
„2004-ben két és fél percnek mértük az átlagos figyelmet egy képernyőn” - írja Mark. "Néhány évvel később azt találtuk, hogy a figyelem körülbelül 75 másodperc volt. Most azt tapasztaljuk, hogy az emberek átlagosan 47 másodpercig tudnak csak egy képernyőre figyelni" - mondja.
150 másodpercről 47 másodperces átlagos figyelemidőre mindössze 10 év alatt lenyűgöző csökkenés, amely mélyreható hatással lehet fajunkra.
Sok tudós rámutat a kognitív hanyatlásnak nevezett állapotra, amely bennünk, emberekben zajlik, miközben egyre inkább a technológiára támaszkodunk olyan dolgok megtételében, amelyekre korábban az agyunkat használtuk.
Ha megakadályozza az agyát, hogy olyan bonyolult dolgokat csináljon, mint például a térképek olvasása az úticél elérése érdekében, szemben a GPS-szel, például a Google Térképpel, amely elvezeti Önt oda, akkor éppen azokat a dolgokat fékezi meg, amelyek segítették faja fejlődését.
Ördögi visszacsatolási hurokká válik. "Amint abbahagyja a memória használatát, az rosszabb lesz, ami még többet fog használni az eszközökön" - mondja Oliver Hardt professzor, aki a memória és a felejtés neurobiológiáját tanulmányozza a montreali McGill Egyetemen.
"Megjósolhatjuk, hogy a GPS hosszan tartó használata valószínűleg csökkenti a szürkeállomány-sűrűséget a hippokampuszban... A GPS-alapú navigációs rendszereknek nem kell bonyolult földrajzi térképet készíteniük. Ehelyett csak tájékozódást adnak meg, például "forduljon balra itt: következő fény” - mondja Hardt.
Egy térképalkalmazás hallgatása nem köti le túlságosan a hippokampuszt, ellentétben azzal, hogy egy fizikai térképre kényszerítjük, ami sokkal nagyobb és összetettebb kognitív folyamatot igényel. És ennek katasztrofális következményei vannak ránk nézve.
Hardt meggyőző bizonyítékként a GPS-t nagyon régóta használó emberek agyi feltérképezésére hívja fel a figyelmet - ezek a térbeli memória képességeinek határozott károsodásait mutatják, amelyekhez hippokampusz szükséges.
Nem teljesen meglepő tehát, hogy egy átlagos amerikai évente 2,5 napot tölt dolgok után kutatva, és 2,7 milliárd dolláros csereköltségbe kerül. Ebből a csoportból az ezredfordulósok kétszer nagyobb valószínűséggel helyezik el dolgaikat, mint a boomerek.
Sok más mért jelzés már valami szörnyűséget jelez a munkahelyen; például egy átlagember hetente több mint 1500-szor veszi fel a telefonját. Valójában az okostelefon puszta jelenléte csökkenti a kognitív képességeket.
Hardt még nem rendelkezik az adatokkal, de úgy véli, hogy "ennek költsége a demencia óriási növekedése lehet".
Memória újraindítás
A Waterloo Egyetem megoldása az elveszett dolgok megtalálására egy Fetch robot felszerelése egy AI algoritmussal és egy kamerával
Mit jelent mindez a társadalmunk számára? Fel kell készülnünk egy olyan jövőre, amelyben képtelenek vagyunk megtenni a legalapvetőbb dolgokat - akár van demenciánk, akár nem. Más szóval, meg kell találnunk a módot a túlélésre és a létezésre a potenciálisan krónikus memóriazavarok korszakában.
Ebben az összefüggésben két rendkívül ötletes és viszonylag olcsó megoldás található, amelyeket úgy terveztek, hogy eligazodjanak a memóriakárosultak világában.
A kanadai ontariói Waterloo Egyetem kutatócsoportja egy saját, epizodikus memóriával rendelkező társrobotot tervezett, amely bár kezdetben demenciás betegeket szem előtt tartva készült, dicséret illeti, mert képes segíteni mindenkinek, aki rendszerint feledékeny.
Ha a jelenlegi memóriaproblémáink tovább súlyosbodnak, az ilyen kísérőrobotok olyan előkelő helyet foglalhatnak el az otthonokban, mint a kávéfőzők vagy a Roomba porszívók.
A Waterloo kutatócsoport egy Fetch mobil manipulátorrobottal kezdte, amely beépített kamerával és konvolúciós neurális hálózattal rendelkezik. A mélytanulás és egy objektumészlelő algoritmus segítségével a kutatók megtanították a robotot, hogy azonosítsa, kövesse nyomon és naplózza a helyiségben lévő objektumokat. Ezt videóban tárolták, és képesek voltak rögzíteni az időt és a dátumot, amikor a tárgyak beléptek a robot látóterébe, vagy elhagyták azt.
A kutatók grafikus felületet is kifejlesztettek, hogy a felhasználók kiválaszthassák a követni kívánt objektumokat.
Más szóval, ha elfelejtette, hol hagyta utoljára a telefont a nappaliban, egyszerűen be kell írnia a hiányzó tárgy nevét ezen a felületen, és az objektum helye felfedne.
Ali Ayub vezető kutató, az egyetem elektromos és számítástechnikai mérnöki posztdoktori ösztöndíjasa szerint a követési pontosság jelenleg 90 százalék körüli, de javul.
"Ennek a hosszú távú hatása igazán izgalmas" - mondta Dr. Ayub. "A felhasználót nem csak egy társrobottal lehet bevonni, hanem egy személyre szabott társrobotot is, amely nagyobb függetlenséget biztosít számára."
Címkék emlékekkel
Az MIT megoldása az elveszett dolgokra egy RFID vezeték nélküli antennával felszerelt robotkart használ, amely képes észlelni a rájuk ragasztott RFID-címkékkel ellátott tárgyakat.
Az MIT kutatói ugyanazzal a problémával küzdöttek, mint a memóriazavar, de más megközelítést alkalmaztak. Egy RFusion robotkart használtak beépített kamerával és antennával, amelyek együttműködve észlelték és eltávolították azokat a tárgyakat, amelyeket egy halom cucc teljesen el tud rejteni a szem elől.
A megoldást az egyszerűsége teszi vonzóvá - az elemeken RFID-címkék vannak ragasztva, amelyek akkumulátor nélkül használhatók és piszok olcsók. (A rádiófrekvenciás azonosítás - más néven RFID - lényegében egy vezeték nélküli rendszer, amely jeleket kibocsátó címkékből és olyan olvasókból áll, amelyek antennával rendelkeznek, amelyek képesek fogadni és értelmezni azokat.)
Függetlenül attól, hogy hol vannak az objektumok, és mennyi dolgot halmoznak fel rajtuk, az MIT RFusion rendszere ki tudja húzni őket (amennyiben azon a zónán belül vannak, amelyben a robotkar működik).
A gépi tanulás segítségével a robotkar - amely a kamerával és az antennával van integrálva - pontosítja a helyet.
Amint képes megcélozni a megfelelő teret, a neurális hálózat az RF címkék információinak, valamint a kamera mesterséges intelligencia által vezérelt vizuális jelzéseinek összekapcsolásával lép működésbe, hogy megtisztítsa a területet a többi objektumtól, amely az objektum tetején heverhet. keresés-ra,-re.
A kulcsfontosságú folyamat itt az úgynevezett megerősítéses tanulás - ahol az algoritmust megtanítják arra, hogy a robotkar a lehető legkevesebb mozdulattal juttassa el a rendeltetési helyére egy számítási jutalomrendszeren keresztül.
A megfogó szögének és szélességének beállítása, valamint az RF címke pontosságának utoljára történő ellenőrzése után a robotkar felveszi a tárgyat, és oldalra helyezi.
Nem csak a memóriazavaros univerzum profitálhat ebből az elegáns megoldásból.
Az AI-algoritmusoknak és az RFID-címkéknek köszönhetően egy teljesen új, költséghatékony megoldás jelenik meg, amely képes navigálni a raktárban lévő rendelések halmazai között, és teljesíteni tudja azokat, vagy bármilyen ipari környezetben működhet, amely az ellátási lánc bonyolultságaiban való navigálást igényli.
"Az ötlet, hogy egy kaotikus világban tárgyakat találjunk, nyitott probléma, amelyen már néhány éve dolgozunk" - mondta Fadel Adib, az MIT Villamosmérnöki és Számítástechnikai Tanszékének docense.
"Ma az iparban egyre nagyobb szükség van arra, hogy olyan robotok legyenek, amelyek képesek egy halom alatt keresni a dolgokat" - tette hozzá.