A criatura virtual agita seus quatro braços em forma de tentáculos enquanto se impulsiona para frente. Está rastejando
Estudante de pós-graduação estudando visão computacional naUniversidade de Stanford, na Califórnia, Agrim Gupta não é exatamente o criador dessas estranhas criaturas. Ele criou os ancestrais que deram origem a essas criaturas - unimais, que significa “animais universais”. Este termo reflete o fato de que eles podem evoluir para formas muito diferentes. Alguns deles lembram animais reais. Outros são bastante estranhos.
A equipe descobriu que o tipo de corpoanimal afeta sua capacidade de aprender coisas novas. Os cientistas tendem a acreditar que, embora o aprendizado ocorra no cérebro, é o corpo que influencia exatamente como esse processo ocorre.
Se os robôs pudessem evoluir em simulação, eles poderiam desenvolver suas próprias formas que funcionariam ainda melhor do que aquelas criadas por humanos.
Assim, surgiram animais generalistas que aprenderam a se mover em mundos simulados mais complexos e, eventualmente, desenvolveram corpos mais adequados para a aprendizagem.
“Fiquei entusiasmado com este trabalho”, diz Sam Kriegman. Ele não participou desses estudos, mas sabe muito sobre esse assunto. O cientista trabalha em robótica evolutiva no Wyss Institute.
Engenheiros robóticos tendem a copiar os corpos que veem na natureza. É por isso que muitos robôs se assemelham a animais reais.
Para começar, os cientistas deram aos animais corpos que eram muitosemelhante a figuras de animais. Cada um tem uma cabeça redonda. Segmentos retos se projetam desta cabeça. Eles se ramificam em outros segmentos, formando partes do corpo que lembram braços, pernas ou tentáculos. Pouco mais de 500 animais gerados aleatoriamente são jogados em um mundo virtual muito parecido com um videogame. No jogo mais simples, cada unital deve atravessar uma paisagem plana. Ele descobre como se mover usando um modelo de computador de aprendizado de máquina.
Primeiro, quando o modelo não sabe nada sobre o movimento,o corpo está apenas girando, tentando movimentos aleatórios. Se um movimento aproxima o animal de seu objetivo de atravessar a paisagem, o modelo aprende a repetir esse movimento. Quanto mais um animal viaja pela paisagem, maior sua pontuação no jogo.
Posteriormente os animais são divididos em grupos de quatrocópia de. O membro do grupo que marcar mais pontos terá a oportunidade de se desenvolver ainda mais. Vamos imaginar que o vencedor se parece um pouco com uma estrela do mar. À medida que ele se desenvolve, seu corpo muda aleatoriamente. Por exemplo, ele pode perder parte das pernas. Ou todas as suas pernas podem desenvolver um novo segmento. Ou um elemento pode ficar mais longo e outro mais curto.
Mais tarde, todos os animais do grupo original daquatro pessoas retornam ao mundo virtual plano junto com uma nova estrela do mar. Eles não se lembram de nada de sua primeira "viagem". Todos eles têm que começar do zero, girar até que algo funcione. Mais uma vez, todos eles ganham pontos e competem em grupos de quatro para ver quem progride em seguida.
Este processo é repetido continuamente.Sempre que um novo animal é criado, o mais velho morre. Se fizesse bem o seu trabalho, evoluiria várias vezes antes de morrer. Isso significa que deixou para trás um monte de “filhos e netos” que podem se tornar ainda melhores. Ao longo de muitas gerações, os animais ficam cada vez melhores em se movimentar pela paisagem. Eles não se lembram de nada de experiências anteriores.
O processo é então repetido em um nível mais complexoterreno. E depois e em condições mais difíceis - um mundo com obstáculos, influências externas e tarefas (por exemplo, lançar uma bola). O resultado são espécimes que são bons em lidar com uma variedade de tarefas e se movimentar em qualquer tipo de terreno.
Ao mesmo tempo, os pesquisadores também estabeleceram uma série de regras para a “evolução”: lados simétricos do corpo, não mais que 10 membros, que não podem se ramificar mais de duas vezes.
Os engenheiros acrescentam que traduzir as criaturas simuladas em realidade não será fácil. O mundo real é muito mais confuso e complexo do que a simulação.
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