LevenLangLeren voor robots
Evert Haasdijk onderzocht aan de VU het vermogen van robots om autonoom te leren, om zich aan te passen zonder extern toezicht. Hij onderzocht of en hoe hij evolutionaire algoritmes kon gebruiken om dit lerend vermogen te bewerkstelligen. Cruciaal daarbij is dat de robots leren, terwijl ze hun reguliere taken uitvoeren.
Gedrag en zelfs vorm leren aanpassen
Stel je een groep robots voor: autonome mechanieken die hun gedrag of zelfs hun vorm zelfstandig kunnen aanpassen aan nieuwe taken en omstandigheden. Robots die leren om hun taken uit te voeren zonder tussenkomst van – al dan niet menselijk – toezicht.
Zulke flexibiliteit is de meeste robots niet gegeven; ze zijn ontworpen om specifieke taken uit te voeren in duidelijk vastgelegde omstandigheden. Om te kunnen omgaan met onverwachte omstandigheden en nieuwe taken, moeten robots kunnen leren. Dat is het uitgangspunt geworden van het promotieonderzoek van Haasdijk. Ze moeten hun gedrag of hun vorm kunnen aanpassen op het moment dat ze met nieuwe omstandigheden en taken worden geconfronteerd.
Uit het onderzoek van Haasdijk blijkt, dat het in veel gevallen beter is als de robots niet alleen individueel, maar ook van elkaar te leren. Soms lijkt een robot net een student aan een hogeschool of universiteit …..
Ook de beste manier van leren hangt af van wát de robots precies moeten leren. Dit betekent volgens Haasdijk, dat verder onderzoek nodig naar hun leerproces. Dat zou zo in te richten zijn, dat het zichzelf aanpast aan de taak en de omstandigheden waarin die taak moet worden geleerd en uitgevoerd.
