米陸軍研究所とカーネギーメロン大学ロボット研究所が、最小限の人間の介入でロボットをリーダーに従わせる「ディフェンスシステム」を開発していると報じられた。
軍用ロボットは自動走行車とは異なり、車線、道路標識、縁石、信号などがない複雑な環境で動作する。言い換えれば、自律走行車はテストを通じてラベルの付いた膨大な量の走行データを取得することができるが、軍環境では不可能ということになる。そのため、多様な地形やそれ以上のことを学習させる必要があるが、同プロジェクトでは少量の分類されたデータから学ぶ方法に集中している。
同プロジェクトでは、ロボットは人間に提供された事例に基づいて環境的特徴を探索するように開発されている。カーネギーメロン大学ロボット研究所の科学者であるLuis Navarro-Serment氏は、例えば水溜りがあるとして人間は普通に避けるが、ロボットがその方法を観察して方法を学ばせたりすると説明する。
陸軍研究所のプロジェクトでは、ロボットが相反する命令を解決する方法を学ぶように、環境機能にさまざまな重みを割り当てた。陸軍研究所の研究員John Rogers氏によれば、例えば道路を逸脱して草を避けるようロボットを学習させるとして、草は運転するのによくなく、道路はよいということを習得するようになる。一方、他のチームは狙撃を避けるためにロボットに他の命令を下す。それらふたつの目標バランスを合わせるため、ロボットは適切な重みを計り芝生の上で運転することになるとの説明だ。
陸軍研究所の研究員・Maggie Wigness氏は「この研究の最終的なビジョンは、ロボットが兵士たちとともに運用され、指定された特定の任務を遂行すること」と話す。
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