להקות רובוטים
בשדה הקרב העתידי ישלטו להקות רובוטים, שיתקשרו אלה עם אלה. השאלות הן רק איך וכמה? לד”ר יהודה אלמליח יש חלק מן התשובות
עמי רוחקס דומבה
| 19/05/2011
מפתחים ומדענים רבים מאמינים כי העתיד של הרובוטים בשדה הקרב יהיה תוך הפעלתם כלהקות, שבהן רובוטים יתקשרו אלה עם אלה ואף עם לוחמים בשר ודם. “בדרך כלל, כאשר מדברים על להקה, מתכוונים לארבעה או חמישה רובוטים. המגבלה היא בעיקר של תקשורת ורכיבים אחרים”, אומר ד”ר יהודה אלמליח ממקימי חברת קוגניטים הישראלית.
חברת קוגיניטים ממוקמת בבניין משרדים פשוט למראה בפתח תקווה, שם יושב ד”ר אלמליח ביחד עם ד”ר נחום קמינקה, שהקים עמו את החברה ומכהן כמנכ”ל שלה, ועם המהנדס הראשי - דן ירושלימצ’יק. “קוגניטים היא חברה המתמחה באלגוריתמיקה חכמה ובאוטונומיות לרובוטים. אנחנו עושים פרויקטים של להקות ונחילים”, אומר ד”ר אלמליח.
כדי להמחיש את הטכנולוגיה של קוגניטים, אפשר לדמיין משימה של להקת רובוטים, שצריכה להיכנס למבנה בעל כמה דלתות, כמספר הרובוטים. אחד מהרובוטים הוא המפקד, והיתר נעים אחריו. כל ההחלטות נעשות בצורה דינמית תוך כדי תנועה, כאשר המפתח האנושי (המפעיל) לא החליט מי מהם יהיה המפקד, הוא רק קבע חוקים כלליים בתחילת הפעילות. חוקים אלה יכתיבו את החלטות הרובוטים בהמשך.
כך, הרובוטים מתחילים לנוע, ומגיעים לבניין. בשלב זה צריך להחליט מי יכנס מבעד לאיזה פתח. הרובוטים מחליטים ביניהם על סמך החוקים שקבע מראש המתכנת. לדוגמא, המתכנת יכול לכתוב חוק לפיו הבחירה בדלת תהיה לפי המרחק של הרובוט מהבניין. הוא אינו יודע מראש איפה כל רובוט יהיה בשטח, כמו שהוא אינו יודע מי מהרובוטים תופס את עמדת המפקד אם לפתע המנהיג נפגע. את ההחלטות הללו, גם כמו מי יהיה שני או שלישי, הרובוטים קובעים.
“המערכת הראשונה שפיתחנו הייתה COGNITAO, והיא נועדה לאפשר קבלת החלטות על ידי רובוטים. כיום, הרבה חברות בונות רובוטים, העיסוק שלנו הוא במה יעשה הרובוט ולא איך הוא יהיה בנוי או איך הוא יראה. המומחיות שלנו היא להכניס את השכל, כאשר יש את גוף הרובוט”, אומר ד”ר אלמליח. “המערכת שלנו מאפשרת למי שמפתח החלטות לרובוטים לכתוב בצורה קלה וידידותית על גבי הרובוט. היא מבוססת על טכנולוגיית בינה מלאכותית שנקראת BDI (Belief, Desire, Intention). כלומר, מה מאמין הרובוט, לאן הוא רוצה להגיע ומה בכוונתו לעשות כדי להגיע לשם.
“בעולם של קבלת החלטות יש כמה דורות. דור ראשון אומר מה אני רוצה לעשות, ואז יש פיצולי החלטות. למשל, אני צריך לעקוף רכב, יישאלו השאלות - האם אני בנתיב הימני? האם יש רכב לפני? האם הנתיב השמאלי פנוי וכן הלאה.
“אבל אם אני כבר בנתיב השמאלי, למה אני צריך לשאול את אותה שאלה? הדור השני כבר שומר מצבים. הוא מבין שהוא במצב עקיפה, ואם זה המצב עליו לדעת מה לעשות כדי לחזור ממנו, אם למשל בא רכב ממול.
“אלמנטי למידה הם בדיוק במצב הזה, שבא רכב ממול. אתה רוצה שהרובוט ילמד לבד ואולי יתנגש ברכב ממול? ממש לא. אתה רוצה להיות בטוח שהמפתח הכניס בכל מצב את ההחלטה הנכונה שצריך לעשות. המפתח ידע מראש איך להתמודד בכל מצב. הבעיה היא שיש הרבה מצבים וכאן נפלו הדור הראשון והשני.
“הדור הנוכחי, השלישי, אומר שהמפתח יבדוק את המצבים בצורה קלה מאד. הוא לא צריך להתמודד עם כל המצבים האפשריים. בשביל שיהיה קל, ההחלטות הן בצורה גרפית ופשוטה. המפתח בוחר את הקופסאות של ההחלטה, והפלטפורמה שלנו ממירה את זה לקוד. יש מנוע בינה מלאכותית, שיודע מתי לסיים כל החלטה ולקרוא להחלטה הבאה. המערכת עצמה תומכת בסנכרון בין רובוטים, שזה החלק הקשה. אתה כותב לאחד, כאילו כתבת לרבים”.
איך גורמים לרובוט להבין איפה הוא נמצא?
“אחת מהבעיות המהותיות היא לוקליזציה, איפה אתה נמצא”, אומר ד”ר אלמליח. “אם אני אקשור לך את העניים ואוציא אותך דרך הדלת של המשרד למסדרון , אתה לא תדע איפה אתה נמצא. יש לך עוגנים שאתה נעזר בהם עם הידיים למשל, או מישהו יכול להנחות אותך לאיזה כיוון להסתובב בכמה מעלות. אבל אם אני זורק אותך באמצע המדבר עם העניים סגורות, אתה מהר מאד תאבד את הכיוון, כי אין לך עוגנים. אצלנו אתה תראה קבוצת רובוטים שמכסים את שטח המשרד לבד ומביאים לך מפה מוכנה בסוף.
“כאשר אתה מנווט היום עם תוכנות כמו iGO או WAZE, אתה תמיד רואה שאתה נמצא על כביש. בפועל, כאשר המכשיר שלך מתקשר עם הלוויין הוא לא אומר לו שהוא נמצא בנקודה מסויימת. הרזלוציה שלו היא בדיוק של כתשעה מטרים. הוא אומר לו אתה נמצא כאן, אתה נמצא שם והתוכנה היא זו שיודעת שאתה לא נע על בניין והיא עושה את התיקונים, כך שזה יראה לך שאתה נוסע על הכביש.
“כאשר רובוט אמור לנוע בצורה אוטונומית על ציר הוא לא מבין שיש שם בניינים. לכן אתה חייב להיות ברזולוציה גבוהה מאוד. אחד הפתרונות הוא להעזר בטכנולוגיה שנקראת DGPS (Differential GPS) איתה אפשר להגיע לדיוקים גבוהים. אבל מה קורה כאשר יש חסימות? כאשר אתה נכנס לקסבה של עיר פלשתינית, למשל? כאן אתה צריך מערכות שיודעות לפעול בלי GPS. המערכת שלנו עובדת רק עם אלגוריתם חכם וחיישן לייזר שמותקן על הרובוט ואנחנו מגיעים איתן לדיוק של סנטימטרים. עם דיוק של מטרים הרובוט לא מצליח להיכנס בדלת”.
איך רובוט אחד מדבר עם רובוט אחר?
“מערכת ה- COGNITAO של קוגניטים בנויה מכמה רבדים. הרובד הראשון אחראי על ההתקנים שמתחברים לרובוט האמיתי ומקבלים נתונים מהחיישנים, הנמצאים על הרובוט. הנתונים הללו עוברים לרובד שנקרא World Model, שמקבל את הנתונים והוא אחראי לספק לרובוט הבנה על העולם סביבו. כלומר, עיבוד המידע מהחיישן, כאשר כל משימה צריכה רמת מידע שונה על העולם. הכל תלוי במשימה וברמת הפירוט שצריך.
“לא כל מי שמייצר את המצלמה שמותקנת על הרובוט, עושה זאת עם מערכת לעיבוד תמונה שיודעת להגיד אם זה בן אדם בתמונה או לא. לכן, יש חברות שמפתחות אלגוריתמים לניתוח תמונה. ההיגיון הזה נכון לכל סוג של רגש. אנחנו יודעים לקחת אלגוריתמים ייעודיים לכל מיני פונקציות בהתאם למומחיות של כל חברה ולשלב אותם ב-World Model. ככה אנו מוסיפים לרובוטים עוד יכולות. אנחנו לא מומחים להכל, אבל הפלטפורמה שלנו מאפשרת שימוש במומחיות של חברות אחרות בהתאם לצורך, וזו הדרך הנכונה לעבוד”, אומר ד”ר אלמליח.
“כל אחד מהרובוטים מבין חלק אחר והם משתפים ומשלימים מידע אחד לשני. זמן הסנכרון ביניהם תלוי בפירוט המשימה” . אחד הפתרונות לאפשר קשר בין רובוטים מסוגים שונים הוא יצירת תקנים. משרד ההגנה האמריקאי הוציא תקן לרובוטים בלתי מאוישים שנקרא (Joint Architecture for Unmanned Systems (JAUS וכדי שכלי מסויים יכנס לשימוש בצבא האמריקאי, הוא חייב לתמוך בתקן הזה.
“אנחנו חברה ישראלית שיושבת בועדת התקינה של JAUS. על אף העובדה שצה”ל לא הצטייד באופן המוני ברובוטים, גם אצלנו מתחילים לבקש תאימות לתקן הזה”, אומר ד”ר אלמליח.
אז מה התפקיד של מפעיל הרובוט?
“קח למשל מקרה של שלושה רובוטים ושלוש דלתות. הם צריכים לפרוץ את הבית , כאשר כל אחד צריך לקחת דלת. אם אתה סתם זורק אותם, כולם יכולים לבחור את אותה הדלת”, מסביר ירושלימצ’יק. “הם צריכים לבחור כל אחד דלת אחרת, אז המתכנת (המפעיל) אומר להם: ‘כאשר אתם מזהים דלתות , תחליטו לאן ללכת’. זה יכול להיות חוק שהוא קבע על פי מרחק למשל. אבל הוא לא החליט איזה רובוט הולך לאיזו דלת.
“כשהוא אומר תחלקו את הדלתות הוא אומר באיזו שיטה. זה מה שהמפתח אומר, תעשו את זה לפי השיטה הזו. אתה גם יכול להגיד להם תגרילו שיטה, אבל במערכות צבאיות אתה רוצה לדעת עד הסוף באיזו שיטה הם ישתמשו. אם יש בבית מחבלים ובני ערובה אתה לא רוצה לשבת מהצד ולראות מה יקרה. מה הרובוטים יחליטו. אתה רוצה לדעת בוודאות באיזו שיטה הם יבחרו”. ד”ר אלמליח מסביר כי התוכנה של קוגניטים משמשת כבסיס לכתיבת החלטות עבור כל סוג של משימה.
“התוכנה יודעת שחילקת לתתי קבוצות וברגע שנעשית החלוקה בשטח, כל קבוצת רובוטים יודעת לתפקד בצורה עצמאית אפילו שלא ציינתי את זה בתהליך כתיבת ההחלטה. זו האופטימיזצייה של התוכנה שלנו. היא מבינה את ההגיון לפי המבנה שתופסים הרובוטים בשטח”.
יחד עם זאת, כל הרובוטים נשארים מחוברים לרכיב בקרה מרכזי בתוכנה, שמנהל את הפעילות הכוללת. אם למשל הפציצו תת קבוצה של רובוטים, קבוצה אחרת תשלים את הפעילות של הקבוצה החסרה. ניתן לאפשר העברה למפעיל אנושי או אוטונמיה מלאה. מבחינת המערכת המפעיל הוא חלק מקבוצת הרובוטים, כאשר המחשב שלו הוא כמו רובוט. המפעיל יכול תמיד להתערב בפעילות ולשנות אותה. הוא יכול למשל להשתלט על המוביל ואז כל שאר הקבוצה הולכת אחריו.
אילו מוצרים נמצאים אצלכם בפיתוח היום?
"אנחנו עובדים עכשיו על כלי שנקרא NAV&MAP. זה כלי המאפשר לרובוט לנוע בצורה אוטונומית במתחם מסויים והוא מייצר לך מפה דו מימדית של המתחם. אתה יכול לשים שלושה או חמישה רובוטים באותו מבנה ומיד לקבל מקבל מפה של הבניין. זה טוב ליחידות מבצעיות, למשל כאלה שצריכות לפרוץ לבתים.
“המפה היא בדו מימד היות וזה מספיק לכוח הפורץ. הוא זורק את הצוות של הרובוטים ותוך דקה וחצי מקבל מפה שלמה של המבנה. המפה נבנית בצורה דינמית וככה הוא יכול לתכנן את הפריצה. המערכת מתבססת על טכנולוגיה של מיפוי ומיקום שלנו וחיישן לייזר אחד פשוט על הרובוט בלי הצורך להוסיף לו חיישנים יקרים.
“אחד המוצרים הנוספים שאנו מפתחים נקרא cognipack. מדובר במערכת מאפשרת לשדרג את החוכמה של הרובוטים הקיימים בלי לשנות אותם. יש לנו גם מאמן ממוחשב שהוא כלי אימון תלת מימדי עם מנוע פיזיקלי מציאותי למפעילים”.
האם יהיו לרובוטים יכולות למידה?
“תלוי מה מגדירים כ’למידה’. אם ניתן לרובוט במשך שבוע לנסות את כל האפשרויות כדי ללכת, האם זו למידה? התחלת עם רובוט שלא הצליח ללכת ובסיום הוא הולך, גאוני לא? אבל האם זה נחשב למידה? עשו פעם מבחנים בהם בני אדם ישבו מול מחשב ודיברו בצ’אט, אם חצי מהם לא זיהו שמדובר במחשב שמדבר איתם, אמרו שזה מחשב חכם. שאלת הגדרת הלמידה היא פילוסופית.
“לנסות את כל המצבים האפשריים זה לא חכם ולא יעיל. כיום האלגוריתמים החכמים הם אלו שלא ינסו את כל המצבים האפשריים, אלא יחפשו את הדרך הכי טובה ויעילה לעשות פעולה מסויימת”.
איך אתה רואים את עתיד תחום הרובוטיקה?
“פעם כולם דיברו על מחשבים שישלטו לנו בחיים, וכיום המחשבים באמת לוקחים עבורנו הרבה החלטות. אני מאמין שזה מה שיקרה עם הרובוטים בעתיד. הפריצה תהיה בתחום האזרחי ולא בהכרח הצבאי”.
מפתחים ומדענים רבים מאמינים כי העתיד של הרובוטים בשדה הקרב יהיה תוך הפעלתם כלהקות, שבהן רובוטים יתקשרו אלה עם אלה ואף עם לוחמים בשר ודם. “בדרך כלל, כאשר מדברים על להקה, מתכוונים לארבעה או חמישה רובוטים. המגבלה היא בעיקר של תקשורת ורכיבים אחרים”, אומר ד”ר יהודה אלמליח ממקימי חברת קוגניטים הישראלית.
חברת קוגיניטים ממוקמת בבניין משרדים פשוט למראה בפתח תקווה, שם יושב ד”ר אלמליח ביחד עם ד”ר נחום קמינקה, שהקים עמו את החברה ומכהן כמנכ”ל שלה, ועם המהנדס הראשי - דן ירושלימצ’יק. “קוגניטים היא חברה המתמחה באלגוריתמיקה חכמה ובאוטונומיות לרובוטים. אנחנו עושים פרויקטים של להקות ונחילים”, אומר ד”ר אלמליח.
כדי להמחיש את הטכנולוגיה של קוגניטים, אפשר לדמיין משימה של להקת רובוטים, שצריכה להיכנס למבנה בעל כמה דלתות, כמספר הרובוטים. אחד מהרובוטים הוא המפקד, והיתר נעים אחריו. כל ההחלטות נעשות בצורה דינמית תוך כדי תנועה, כאשר המפתח האנושי (המפעיל) לא החליט מי מהם יהיה המפקד, הוא רק קבע חוקים כלליים בתחילת הפעילות. חוקים אלה יכתיבו את החלטות הרובוטים בהמשך.
כך, הרובוטים מתחילים לנוע, ומגיעים לבניין. בשלב זה צריך להחליט מי יכנס מבעד לאיזה פתח. הרובוטים מחליטים ביניהם על סמך החוקים שקבע מראש המתכנת. לדוגמא, המתכנת יכול לכתוב חוק לפיו הבחירה בדלת תהיה לפי המרחק של הרובוט מהבניין. הוא אינו יודע מראש איפה כל רובוט יהיה בשטח, כמו שהוא אינו יודע מי מהרובוטים תופס את עמדת המפקד אם לפתע המנהיג נפגע. את ההחלטות הללו, גם כמו מי יהיה שני או שלישי, הרובוטים קובעים.
“המערכת הראשונה שפיתחנו הייתה COGNITAO, והיא נועדה לאפשר קבלת החלטות על ידי רובוטים. כיום, הרבה חברות בונות רובוטים, העיסוק שלנו הוא במה יעשה הרובוט ולא איך הוא יהיה בנוי או איך הוא יראה. המומחיות שלנו היא להכניס את השכל, כאשר יש את גוף הרובוט”, אומר ד”ר אלמליח. “המערכת שלנו מאפשרת למי שמפתח החלטות לרובוטים לכתוב בצורה קלה וידידותית על גבי הרובוט. היא מבוססת על טכנולוגיית בינה מלאכותית שנקראת BDI (Belief, Desire, Intention). כלומר, מה מאמין הרובוט, לאן הוא רוצה להגיע ומה בכוונתו לעשות כדי להגיע לשם.
“בעולם של קבלת החלטות יש כמה דורות. דור ראשון אומר מה אני רוצה לעשות, ואז יש פיצולי החלטות. למשל, אני צריך לעקוף רכב, יישאלו השאלות - האם אני בנתיב הימני? האם יש רכב לפני? האם הנתיב השמאלי פנוי וכן הלאה.
“אבל אם אני כבר בנתיב השמאלי, למה אני צריך לשאול את אותה שאלה? הדור השני כבר שומר מצבים. הוא מבין שהוא במצב עקיפה, ואם זה המצב עליו לדעת מה לעשות כדי לחזור ממנו, אם למשל בא רכב ממול.
“אלמנטי למידה הם בדיוק במצב הזה, שבא רכב ממול. אתה רוצה שהרובוט ילמד לבד ואולי יתנגש ברכב ממול? ממש לא. אתה רוצה להיות בטוח שהמפתח הכניס בכל מצב את ההחלטה הנכונה שצריך לעשות. המפתח ידע מראש איך להתמודד בכל מצב. הבעיה היא שיש הרבה מצבים וכאן נפלו הדור הראשון והשני.
“הדור הנוכחי, השלישי, אומר שהמפתח יבדוק את המצבים בצורה קלה מאד. הוא לא צריך להתמודד עם כל המצבים האפשריים. בשביל שיהיה קל, ההחלטות הן בצורה גרפית ופשוטה. המפתח בוחר את הקופסאות של ההחלטה, והפלטפורמה שלנו ממירה את זה לקוד. יש מנוע בינה מלאכותית, שיודע מתי לסיים כל החלטה ולקרוא להחלטה הבאה. המערכת עצמה תומכת בסנכרון בין רובוטים, שזה החלק הקשה. אתה כותב לאחד, כאילו כתבת לרבים”.
איך גורמים לרובוט להבין איפה הוא נמצא?
“אחת מהבעיות המהותיות היא לוקליזציה, איפה אתה נמצא”, אומר ד”ר אלמליח. “אם אני אקשור לך את העניים ואוציא אותך דרך הדלת של המשרד למסדרון , אתה לא תדע איפה אתה נמצא. יש לך עוגנים שאתה נעזר בהם עם הידיים למשל, או מישהו יכול להנחות אותך לאיזה כיוון להסתובב בכמה מעלות. אבל אם אני זורק אותך באמצע המדבר עם העניים סגורות, אתה מהר מאד תאבד את הכיוון, כי אין לך עוגנים. אצלנו אתה תראה קבוצת רובוטים שמכסים את שטח המשרד לבד ומביאים לך מפה מוכנה בסוף.
“כאשר אתה מנווט היום עם תוכנות כמו iGO או WAZE, אתה תמיד רואה שאתה נמצא על כביש. בפועל, כאשר המכשיר שלך מתקשר עם הלוויין הוא לא אומר לו שהוא נמצא בנקודה מסויימת. הרזלוציה שלו היא בדיוק של כתשעה מטרים. הוא אומר לו אתה נמצא כאן, אתה נמצא שם והתוכנה היא זו שיודעת שאתה לא נע על בניין והיא עושה את התיקונים, כך שזה יראה לך שאתה נוסע על הכביש.
“כאשר רובוט אמור לנוע בצורה אוטונומית על ציר הוא לא מבין שיש שם בניינים. לכן אתה חייב להיות ברזולוציה גבוהה מאוד. אחד הפתרונות הוא להעזר בטכנולוגיה שנקראת DGPS (Differential GPS) איתה אפשר להגיע לדיוקים גבוהים. אבל מה קורה כאשר יש חסימות? כאשר אתה נכנס לקסבה של עיר פלשתינית, למשל? כאן אתה צריך מערכות שיודעות לפעול בלי GPS. המערכת שלנו עובדת רק עם אלגוריתם חכם וחיישן לייזר שמותקן על הרובוט ואנחנו מגיעים איתן לדיוק של סנטימטרים. עם דיוק של מטרים הרובוט לא מצליח להיכנס בדלת”.
איך רובוט אחד מדבר עם רובוט אחר?
“מערכת ה- COGNITAO של קוגניטים בנויה מכמה רבדים. הרובד הראשון אחראי על ההתקנים שמתחברים לרובוט האמיתי ומקבלים נתונים מהחיישנים, הנמצאים על הרובוט. הנתונים הללו עוברים לרובד שנקרא World Model, שמקבל את הנתונים והוא אחראי לספק לרובוט הבנה על העולם סביבו. כלומר, עיבוד המידע מהחיישן, כאשר כל משימה צריכה רמת מידע שונה על העולם. הכל תלוי במשימה וברמת הפירוט שצריך.
“לא כל מי שמייצר את המצלמה שמותקנת על הרובוט, עושה זאת עם מערכת לעיבוד תמונה שיודעת להגיד אם זה בן אדם בתמונה או לא. לכן, יש חברות שמפתחות אלגוריתמים לניתוח תמונה. ההיגיון הזה נכון לכל סוג של רגש. אנחנו יודעים לקחת אלגוריתמים ייעודיים לכל מיני פונקציות בהתאם למומחיות של כל חברה ולשלב אותם ב-World Model. ככה אנו מוסיפים לרובוטים עוד יכולות. אנחנו לא מומחים להכל, אבל הפלטפורמה שלנו מאפשרת שימוש במומחיות של חברות אחרות בהתאם לצורך, וזו הדרך הנכונה לעבוד”, אומר ד”ר אלמליח.
“כל אחד מהרובוטים מבין חלק אחר והם משתפים ומשלימים מידע אחד לשני. זמן הסנכרון ביניהם תלוי בפירוט המשימה” . אחד הפתרונות לאפשר קשר בין רובוטים מסוגים שונים הוא יצירת תקנים. משרד ההגנה האמריקאי הוציא תקן לרובוטים בלתי מאוישים שנקרא (Joint Architecture for Unmanned Systems (JAUS וכדי שכלי מסויים יכנס לשימוש בצבא האמריקאי, הוא חייב לתמוך בתקן הזה.
“אנחנו חברה ישראלית שיושבת בועדת התקינה של JAUS. על אף העובדה שצה”ל לא הצטייד באופן המוני ברובוטים, גם אצלנו מתחילים לבקש תאימות לתקן הזה”, אומר ד”ר אלמליח.
אז מה התפקיד של מפעיל הרובוט?
“קח למשל מקרה של שלושה רובוטים ושלוש דלתות. הם צריכים לפרוץ את הבית , כאשר כל אחד צריך לקחת דלת. אם אתה סתם זורק אותם, כולם יכולים לבחור את אותה הדלת”, מסביר ירושלימצ’יק. “הם צריכים לבחור כל אחד דלת אחרת, אז המתכנת (המפעיל) אומר להם: ‘כאשר אתם מזהים דלתות , תחליטו לאן ללכת’. זה יכול להיות חוק שהוא קבע על פי מרחק למשל. אבל הוא לא החליט איזה רובוט הולך לאיזו דלת.
“כשהוא אומר תחלקו את הדלתות הוא אומר באיזו שיטה. זה מה שהמפתח אומר, תעשו את זה לפי השיטה הזו. אתה גם יכול להגיד להם תגרילו שיטה, אבל במערכות צבאיות אתה רוצה לדעת עד הסוף באיזו שיטה הם ישתמשו. אם יש בבית מחבלים ובני ערובה אתה לא רוצה לשבת מהצד ולראות מה יקרה. מה הרובוטים יחליטו. אתה רוצה לדעת בוודאות באיזו שיטה הם יבחרו”. ד”ר אלמליח מסביר כי התוכנה של קוגניטים משמשת כבסיס לכתיבת החלטות עבור כל סוג של משימה.
“התוכנה יודעת שחילקת לתתי קבוצות וברגע שנעשית החלוקה בשטח, כל קבוצת רובוטים יודעת לתפקד בצורה עצמאית אפילו שלא ציינתי את זה בתהליך כתיבת ההחלטה. זו האופטימיזצייה של התוכנה שלנו. היא מבינה את ההגיון לפי המבנה שתופסים הרובוטים בשטח”.
יחד עם זאת, כל הרובוטים נשארים מחוברים לרכיב בקרה מרכזי בתוכנה, שמנהל את הפעילות הכוללת. אם למשל הפציצו תת קבוצה של רובוטים, קבוצה אחרת תשלים את הפעילות של הקבוצה החסרה. ניתן לאפשר העברה למפעיל אנושי או אוטונמיה מלאה. מבחינת המערכת המפעיל הוא חלק מקבוצת הרובוטים, כאשר המחשב שלו הוא כמו רובוט. המפעיל יכול תמיד להתערב בפעילות ולשנות אותה. הוא יכול למשל להשתלט על המוביל ואז כל שאר הקבוצה הולכת אחריו.
אילו מוצרים נמצאים אצלכם בפיתוח היום?
"אנחנו עובדים עכשיו על כלי שנקרא NAV&MAP. זה כלי המאפשר לרובוט לנוע בצורה אוטונומית במתחם מסויים והוא מייצר לך מפה דו מימדית של המתחם. אתה יכול לשים שלושה או חמישה רובוטים באותו מבנה ומיד לקבל מקבל מפה של הבניין. זה טוב ליחידות מבצעיות, למשל כאלה שצריכות לפרוץ לבתים.
“המפה היא בדו מימד היות וזה מספיק לכוח הפורץ. הוא זורק את הצוות של הרובוטים ותוך דקה וחצי מקבל מפה שלמה של המבנה. המפה נבנית בצורה דינמית וככה הוא יכול לתכנן את הפריצה. המערכת מתבססת על טכנולוגיה של מיפוי ומיקום שלנו וחיישן לייזר אחד פשוט על הרובוט בלי הצורך להוסיף לו חיישנים יקרים.
“אחד המוצרים הנוספים שאנו מפתחים נקרא cognipack. מדובר במערכת מאפשרת לשדרג את החוכמה של הרובוטים הקיימים בלי לשנות אותם. יש לנו גם מאמן ממוחשב שהוא כלי אימון תלת מימדי עם מנוע פיזיקלי מציאותי למפעילים”.
האם יהיו לרובוטים יכולות למידה?
“תלוי מה מגדירים כ’למידה’. אם ניתן לרובוט במשך שבוע לנסות את כל האפשרויות כדי ללכת, האם זו למידה? התחלת עם רובוט שלא הצליח ללכת ובסיום הוא הולך, גאוני לא? אבל האם זה נחשב למידה? עשו פעם מבחנים בהם בני אדם ישבו מול מחשב ודיברו בצ’אט, אם חצי מהם לא זיהו שמדובר במחשב שמדבר איתם, אמרו שזה מחשב חכם. שאלת הגדרת הלמידה היא פילוסופית.
“לנסות את כל המצבים האפשריים זה לא חכם ולא יעיל. כיום האלגוריתמים החכמים הם אלו שלא ינסו את כל המצבים האפשריים, אלא יחפשו את הדרך הכי טובה ויעילה לעשות פעולה מסויימת”.
איך אתה רואים את עתיד תחום הרובוטיקה?
“פעם כולם דיברו על מחשבים שישלטו לנו בחיים, וכיום המחשבים באמת לוקחים עבורנו הרבה החלטות. אני מאמין שזה מה שיקרה עם הרובוטים בעתיד. הפריצה תהיה בתחום האזרחי ולא בהכרח הצבאי”.
