Kdy přijde revoluce v robotice? Rozhovor s výzkumníky z pražské ČVUT

Pánové, máte doma něco, co by mohlo připomínat inteligentního robota? 

Karel Zimmermann (KZ): Ne.

Matěj Hoffmann (MH): Já mám doma jen robotický vysavač Roomba, ale můžeme se bavit o tom, nakolik je tenhle robot inteligentní… Ale jde o prvního robota, kterého se prodaly miliony kusů. K tomu, co dělá, inteligentní být nepotřebuje, v čemž tkví jeho síla. 

Ptám se proto, že pokud mají lidé doma něco, čemu by se dalo říkat „robot“, pak je to maximálně vysavač. Jenže v polovině minulého století autoři sci-fi předpovídali, že touto dobou budou po Zemi dávno běhat robotičtí služebníci. Kde se stala v předpovědích chyba? 

MH: V padesátých letech se zrodila umělá inteligence: Konkrétně v roce 1955 udělal John McCarthy (počítačový průkopník, autor termínu „umělá inteligence“ – pozn. red.) v Dartmouthu konferenci, která měla načrtnout, kam se bude vývoj ubírat. Tehdy inženýři věřili, že se zdokonalováním počítačů dokážeme také rozlousknout, jak funguje lidská inteligence. Mysleli si, že vyvinutí obecné umělé inteligence je pouhou otázkou času a že třeba již za deset let by tu mohla být a sloužit. Že by ji pak měli napojit na nějaké senzory a motory, nepovažovali vůbec za zajímavé, pokládali to za triviální úkol. V podstatě věřili, že když vyřeší onu „těžkou“ část – třeba jak naučit stroj hrát šachy – pak už se všechno jen napojí na robota a ten bude vše umět. Což se ukázalo jako velký omyl.

Umělá inteligence se nakonec skutečně hodně zdokonalila a spoustu formálních i symbolických problémů dokázala rozlousknout. Vědcům však chvilku trvalo zjistit, že než robot vstane a podá někomu hrnek, bude potřeba vyřešit ohromnou spoustu praktických problémů. 

KZ: Za představou, že do pár let budou roboti fungovat, ovšem nestáli jen spisovatelé sci-fi. Totéž tehdy tvrdili slavní vědci. Oni skutečně očekávali, že je budoucnost na dosah. Ve firmě IBM se koncem padesátých let nechali slyšet, že do tří let zvládnou počítače v reálném čase překládat lidskou řeč, a to mezi různými jazyky. A teprve dnes jsme tomu blízko, přestože určité problémy přetrvávají.

Podobně Marvin Minsky (jeden z průkopníků výzkumu umělé inteligence – pozn. red.) v sedmdesátých letech tvrdil, že do tří až osmi let budou mít stroje obecnou inteligenci podobnou té lidské. A od té doby se tvrzení, že stojíme na počátku revoluce, objevuje stále dokola. Takže my bychom se podobným predikcím rádi vyhnuli, aby je na nás někdo za dvacet let nevytáhl (směje se). 

Další věc je, že lidé chybně generalizují. Mají totiž pocit, že když umí počítač dobře vyřešit jednu úlohu, zvládne i ty ostatní. U lidí to tak funguje: Pokud mě někdo porazí v šachu, předpokládám, že mi dokáže poradit, jak se dostanu na autobus. Jenže u počítačů to neplatí. 

Z posledních dostupných dat plyne, že se v roce 2019 vyrobilo 370 tisíc robotů. Po celém světě jich tak nyní operují asi tři miliony, z toho většina ve výrobním průmyslu – v produkci aut a elektroniky. Máte pocit, že ta čísla ještě mohou růst? 

MH: Víme, že nejvíc robotů dnes nakupuje Čína. Odhadem odebere polovinu všech vyrobených jednotek, protože má kde inovovat. Německo či Japonsko už spíš jen obnovují a modernizují. Ale obecně je pořád kam růst. V továrnách najdete spoustu pozic, na nichž člověk vykonává tentýž jednoduchý úkon pořád dokola osm hodin v kuse – což se dá jednoduše automatizovat. Hodně se to týká naší republiky, přestože v počtu robotů na hlavu zaujímáme spolu se Slovenskem jedno z předních míst na světě. Pokud ovšem odhlédneme od těchto jednoduchých manipulátorů, vývoj směrem k humanoidním robotům potrvá ještě dlouho. K nějaké ekonomické rentabilitě se určitě nedostaneme dřív než za deset či dvacet let. 

KZ: Ekonomové očekávají – a stejné předpoklady už zaznívaly v padesátých letech – že dvacet až třicet procent pracovních pozic brzo převezmou roboti. Já si myslím, že nárůst bude spíš lineární než exponenciální. Celou robotiku jako obor ohromně posunulo takzvané hluboké učení, takže teď stroje dokážou dobře rozpoznávat obrázky a rozumět lidské řeči. Ale jednalo se spíš o ojedinělý úspěch než o nějaký zlom, jenž by nastartoval exponenciální růst technologií – což se třeba povedlo po objevu elektřiny. Pravděpodobněji nás teď čeká rozvoj softwarových agentů, kteří nahradí lidi vykonávající stereotypní úkoly na počítači. To půjde zautomatizovat dřív než práci člověka v továrně, který dělá nějakou ne úplně triviální činnost, která se neopakuje stále dokola, při níž navíc třeba kontroluje výrobek. Fyzický svět je pro tvůrce robotů výrazně obtížnější než ten virtuální. 

Lidé pracující s počítači dlouho věřili, že se jich robotizace příliš týkat nebude, ale jak zdá, opak je pravdou. Řada amerických právnických firem dokonce přestala využívat koncipienty na juniorských pozicích k zodpovídání běžných dotazů klientů, protože specializovaný software zvládne totéž mnohem efektivněji. Máte tedy dojem, že rozvoj zmíněné virtuální robotiky bude podstatně rychlejší než ve fyzickém světě? 

KZ: Určitě, a to proto, že se dá daleko rychleji vyvíjet a testovat. Dám něco dohromady a hned se můžu podívat, jak to funguje, a pokud nefunguje, tak to opravit. V reálném světě se jedná o problém. Můžu vymyslet motor pro robota, ale než se dostanu k tomu, abych ho vylepšil, uplyne klidně rok nebo i pět. Navíc jsou investice do vylepšení hardwaru daleko větší než v případě softwaru. 

MH: Já bych tomuhle virtuálnímu světu neříkal robotika. Jde prostě o umělou inteligenci, pro mě je robotika ve fyzickém světě. Aby se umělá inteligence mohla učit, potřebuje ohromné množství dat, která musí někdo anotovat, což je ale v robotice problém. 

KZ: Hodně dat můžeme nejsnadněji získat ze simulátoru. Jenže hrdlo láhve je pro robotiku v reálném světě právě přenos ze simulace do fyzické skutečnosti. Můžu mít sice super počítačový simulátor, na kterém robota něco naučím, ale když to potom pustím do mechanického stroje, výsledek často nefunguje a není jasné, co s tím. Dneska se hrozně moc výzkumu věnuje tomu, jak přenášet znalosti mezi doménou simulátoru a doménou reality. Pokud by se zde povedl nějaký zásadní průlom, významně by ovlivnil celý obor. 

Už jsme zmínili, že se většina robotů využívá v průmyslu, ale nedávno se objevily i stroje na sběr jahod. Například americké farmy dlouhodobě trpí nedostatkem pracovníků a lockdowny příchod pracovních sil třeba z Mexika dál omezily. Dokážete si představit, kde všude se ještě roboti prosadí? 

KZ: Nejspíš v oborech, kde selhání moc nevadí – tedy tam, kde nehrozí, že by robot někoho zabil. V zemědělské a industriální robotice spočívá velký potenciál. Pak se roboti určitě hodí pro uklízení, pokud jsou dostatečně malí, aby nemohli nikoho zranit. U autonomních aut zůstává otázkou, zda lidé budou ochotni akceptovat nějaké procento zabitých řidičů bez jasně označitelného viníka – a to i v případě, že procento nehod bude prokazatelně nižší než u lidských řidičů.

MH: Jahody představují měkké předměty, ty se nyní hodně řeší. Třeba časopis Soft Robotics („měkká robotika“ – pozn. red.) má aktuálně v robotice druhý největší impakt faktor (důležitost a kvalita časopisu měřená počtem citací ve vědeckých pracích, které se odvolávají na články v něm publikované – pozn. red.). A tam se řeší buď manipulace s měkkými věcmi, nebo vytváření robotů z měkkých materiálů. Což sice z inženýrského pohledu znamená noční můru, ale právě teď se tomu věnuje spousta týmů. 

Ovšem zpátky k otázce: S tím nahrazováním lidí bych byl opatrný. Navštívil jsem pár výrobních robotických linek a stroje mají ještě pořád velký problém s jemnou manipulací. Vzít díl, vložit do něj pérko a zkontrolovat, že je vložené správně – to představuje pro robota strašně těžkou úlohu. A na lince, kde se vyrábějí BMW, si nemůžete dovolit experimentovat a zkoušet, kolik robot udělá chyb. Takže tady bude nahrazování lidí asi ještě nějakou dobu odolávat. Určitě se však roboti prosadí třeba ve zpracování jídla. Donedávna se nikdo nechtěl moc pouštět do manipulace s vlhkými či slizkými věcmi, protože je to inženýrsky nepřátelské, ale situace se mění, skrývá se tam potenciál. 

V čem spočívá „nepřátelskost“ měkkých materiálů? 

MH: Aby mohli inženýři něco modelovat, chtějí, aby bylo všechno tuhé a lineární, aby se dalo předpovědět, jak se bude výsledek chovat. Jenže práce měkkých materiálů se strašně špatně odhaduje. 

KZ: A samozřejmě jde o křehkost. Když je něco měkké, můžu to snadno rozmáčknout. 

Jak si mám takového měkkého robota představit? Jako něco z plastu a gumy? 

MH: Hodně se využívá silikon. Můžete se podívat třeba na už starší, ale slavný projekt Octopus, kde inženýři studovali pohyby chobotnice. Chapadla představují strašně složitou věc, mají nekonečný počet stupňů volnosti. Jedná se o úplně jiný svět, nesmírně vzdálený běžné inženýrské praxi. 

Pane Hoffmane, vy se věnujete humanoidní robotice. Dokážete odhadnout, kam směřuje aktuální vývoj? Před pár měsíci odhalila firma Boston Dynamics nejnovější verzi robota Atlas, který zvládá parkour – skáče přes překážky, a dokonce umí salto vzad. Ještě před pěti lety byli přitom inženýři rádi, že udělá pár kroků a nespadne, takže z laického pohledu jde o ohromný posun. Blíží se nějaká rozumná aplikace zmíněných strojů v reálném provozu? 

MH: Situace s Boston Dynamics je trochu složitá v tom, že oni vždycky na nějaký problém vrhnou tým inženýrů a danou věc „vytuní“ – jenže nikdy nevíme, jak moc je vlastně robustní. Faktem zůstává, že ještě před pár lety na soutěži DARPA Challenge ti roboti neustále padali i při pokusu otevřít dveře… 

Co se týká praktické aplikace, určitě půjde o domácnosti. Nechceme si přestavět byt jen proto, aby v něm nějaký robot mohl fungovat. Humanoidní konstrukce tedy umožňuje, aby se pohyboval stejně jako my, aby třeba dokázal překročit práh, viděl na stůl a uměl něco zvednout ze země. Navíc se nám s ním dobře komunikuje, protože mluvit s bedničkou typu Alexa (hlasově ovládaný asistent firmy Amazon – pozn. red.) je pro nás nepřirozené. Současně je to však strašně těžké. Dneska třeba můžete mít doma humanoidního robota Peppera, který zvládne videohovory s příbuznými a zahraje si s vámi slovní fotbal, ale že by fyzicky pomohl s prací, na to si ještě pár desítek let počkáme. Například na univerzitě v Karlsruhe vyvíjejí humanoidní roboty Armar už dvacet let, nicméně naplnit myčku – což v klidu zvládne moje tříletá dcera – pro ně znamená velký boj. 

KZ: Já bych jen dodal k tomu videu s Atlasem a jeho saltem jednu věc: Jde o další příklad chybné generalizace. Salto je těžké pro člověka, takže když ho zvládne robot, předpokládáme, že zvládne i jiné – pro člověka snadnější – věci. Jenže tak to není. Salto představuje specifický úkol „vytuněný“ pro rovný terén v jednom konkrétním místě. A „vytuněný“ zde znamená, že navrhnu kontrolní algoritmus, který má malý počet stupňů volnosti a nemá tak příliš možností něco pokazit. Navíc je můžu třeba i manuálně vyladit tak, aby dobře fungovaly.

V jistém smyslu to není o moc těžší než třeba stabilizovat vrtulník – také na to máme známé algoritmy. Takže robot sice umí salto, ale neumí běhat v těžkém terénu, kde je třeba ostružiní. Tam je těžké z obrazu odhadnout reálnou interakci robota s terénem a robot může snadno zakopnout.

Takže se nemusíme bát, že v roce 2030 budou po bitevním poli běhat terminátoři? 

KZ: Toho bych se opravdu neobával. 

MH: Novináři nás daným směrem pořád tlačí právě kvůli chybné generalizaci ze sci-fi. Moje hlavní starost u robota je, aby nevyšel ze dveří a nespadl ze schodů, když ho chvilku nechám bez dozoru. Opravdu se nebojíme, že by chtěl něco ovládnout. 

Co dnes humanoidní roboty nejvíc limituje? Baterky? Senzory? Nebo inteligence? 

MH: Jejich základní nevýhoda spočívá v tom, že mají dvě nohy – a umět na nich chodit je dost těžké. Takže zatímco čtyřnohý Spot může klidně donášet balíčky, u humanoida se pořád bojíme, že spadne. Nemáme prostě dost dobrý hardware. A jak už zaznělo, problém tkví v obecné inteligenci, selském rozumu. Robota můžeme natrénovat na jeden, dva, tři úkoly, což ovšem neznamená, že zvládne i všechny ostatní. Na pokrok bychom potřebovali dokonalejší senzoriku a robustnější motoriku.

Jak vlastně v robotice podobné pokroky nastávají? Přicházejí s nimi firmy, nebo za zmíněnými průlomy stojí spíš univerzity? 

KZ: Obvykle je to tak, že univerzita začne s nějakým projektem, a pokud z něj „vypadne“ něco hmatatelného, vznikne firma přidružená k univerzitě a rozvíjí výsledek dál. A nakonec z toho může vyrůst skutečně velká společnost.

MH: Dobrý příklad nabízejí evropské průmyslové manipulátory. Třeba firma Universal Robots vznikla tak, že si tři profesoři z Univerzity jižního Dánska založili start-up. A takových existuje spousta. 

Na jakou příští „velkou věc“ v robotice všichni čekají? Jedná se o průlom v oné obecné umělé inteligenci?

KZ: Všeobecná umělá inteligence by byla fajn, ale ta zůstává samozřejmě v nedohlednu. Dosažitelný je možná dokonalejší přenos ze simulátoru do reality. Dostat do ruky nějakou metodu, která by dokázala roboty natrénovat v simulaci a pak snadno přenést do reality, to by vývoji vážně pomohlo. Dnešní metody, které se dokážou naučit impresivní věci v simulaci, vyžadují třeba dvě stě milionů interakcí se simulátorem, což dokážeme klidně za pár nocí udělat. Ale reálně to možné není, jelikož se robot opotřebováním rozpadne už při zlomku popsaných interakcí – nemluvě o tom, že v průběhu učení po něm často chceme věci, které ho poškozují. 

MH: Já jsem možná v menšině, ale na obecnou umělou inteligenci nevěřím. Mě zajímá naše biologická inteligence, která se nerozlučně pojí s tělem. Hledání té obecné mi trochu připomíná snahy z padesátých let, kdy si vědci mysleli, že veškeré problémy vyřeší v symbolické rovině a pak už bude všechno fungovat samo. Ale každý robot potřebuje úzce zaměřené, specifické znalosti, jež souvisejí s tím, jaké má senzory a motory. 

TIP: Nový humanoidní robot Ameca představuje budoucí tvář robotiky

KZ: Rozdíl mezi dnes dostupnou inteligencí a tou obecnou se dá dobře demonstrovat. Současná inteligence dokáže některé věci dělat úžasně a maskuje tím, že jim vlastně vůbec nerozumí. Třeba Novozélanďan Nigel Richards vyhrál šampionát ve francouzském scrabblu, aniž by uměl slovo francouzsky – prostě tak, že se naučil, jak se ve francouzštině hláskuje několik set tisíc slov. A s roboty je to stejné: Rozeznají na obrázku neuvěřitelné množství objektů, ale nerozumějí tomu, co vidí. Že dokáže robot rozpoznat auto, ještě neznamená, že ví, k čemu je dobré a že potřebuje za volantem řidiče a jednou za čas technickou kontrolu. Od obecné umělé inteligence jsme ještě daleko, zatím umíme pouze udělat pár impresivních triků, které jsou pro člověka obtížné, a to vytváří dojem, že se mu roboti mohou rovnat.