Vědci z Fakulty elektrotechnické ČVUT se snaží porozumět jedné z klíčových otázek vývoje lidského poznání: jak se malým dětem utváří vnímání těla a vztah příčina-následek. S pomocí humanoidního robota iCub nyní simulují klasický experiment americké psycholožky Carolyn Rovee-Collierové s postýlkou, nad kterou je zavěšená hračka. Ta je propojená s končetinou dítěte, které se tak učí, že může vlastním pohybem ovlivnit své okolí. Tým docenta Matěje Hoffmanna umístil robota ičub do postýlky vybavené jednoduchou hračkou, která se pohybuje, když robot jednou z končetin zatáhne za provázek. Pomocí umělé neuronové sítě se iCub učí rozpoznat, která z jeho končetin hýbe objektem, a začne ji aktivněji používat - stejně jako půlroční dítě. Výsledkem je algoritmus, který napodobuje raný senzoricko-motorický vývoj.
„Zajímá nás, co musí obsahovat umělý mozek, aby se dokázal chovat podobně jako ten dětský," vysvětluje Matěj Hoffmann, který řídí Laboratoř humanoidní robotiky na katedře kybernetiky FEL ČVUT. „Cílem není jen vývoj robotů, ale i hlubší porozumění vývoji lidského poznání." Na výzkumu se podílejí i psychologové, kteří oceňují přínos robotiky pro modelování vývoje dětí. „Experiment s robotem ičub nám dává jedinečnou možnost ověřit teoretické předpoklady vývojové psychologie na zcela kontrolovatelném systému," říká Dr. Sergiu T. Popescu, vývojový psycholog působící ve výzkumné skupině FEL ČVUT. „Díky robotickému modelu můžeme lépe pochopit, jak se dítě učí rozlišovat, že jeho pohyb ovlivňuje svět. Jde o zásadní okamžik ve vývoji, kdy si dítě poprvé uvědomuje, že svým vlastním jednáním může měnit své okolí." První poznatky týmu z FEL ČVUT vycházejí ze simulovaného prostředí, kde je robotické dítě zjednodušeno na přímé propojení neuronů s pohybem virtuálních končetin. Výzkum přináší první podrobný výpočetní model, který napodobuje klíčový mechanismus dětského poznání. Simulace mobilního paradigmatu ukazuje, že robot se dokáže naučit pohybovat specificky tou končetinou, která způsobuje odezvu -podobně jako lidské dítě. Aktuální experimenty pracují s plnohodnotným dětským robotem v postýlce. Tělo robota, poloha vleže a celý kontext je pro pochopení, jak si kojenci osvojují základní dovednosti, klíčový.
Model využívá neuronovou síť s predikčním mechanismem a modul pro exploraci. Robot aktivně vyhledává pohyby, jejichž výsledek je pro něj překvapivý, a tím se učí více o svém těle i prostředí. Autoři v sérii tzv. „ablačních studií" ukazují, že bez predikce, motorického šumu či dostatečného počtu „svalových příkazů" se chování robota od lidského dítěte zásadně liší. Model také napodobuje méně častý jev extinkčního výbuchu - krátkodobého zvýšení aktivity po odebrání podnětu. „Naše výsledky ukazují, že pro učení je klíčová nejen schopnost pohybu, ale i schopnost tvořit predikce a reagovat na jejich nenaplnění," doplňuje Matěj Hoffmann. Model poskytuje důkaz, že základní mechanismy učení - překvapení, motivace k objevování a predikce - mohou vzniknout bez externích odměn, čistě z vnitřní organizace. Autoři plánují model dále rozvíjet o faktory, jako je nuda, pozornost nebo více typů podnětů. Tento přístup otevírá nové možnosti nejen pro vývoj autonomních robotů, ale i pro výzkum raného vývoje poznání u dětí. ICub je humanoidní robot navržený Italským technologickým institutem (IIT) pro výzkum poznání a interakce s prostředím.
Měří něco přes jeden metr, velikostně odpovídá čtyřletému dítěti a jeho tělo ovládá 53 elektromotorů. Vnímá svět prostřednictvím dvou kamer (očí), mikrofonů (sluchu) a tisíců dotykových senzorů zabudovaných v tzv. elektronické kůži. Právě tato kombinace z něj činí ideálního kandidáta pro výzkum, který propojuje robotiku, umělou inteligenci a vývojovou psychologii.