До сих пор роботы были полезны главным образом для автоматизированного выполнения задач, так как позволяли выполнять работу быстрее и дешевле, освобождая людей для более творческих задач. На заводах роботы заменили работников конвейера. Настольные принтеры заменили машинисток и копировальную бумагу. Рой роботов, которых до определенной степени не жалко потерять, позволит автоматизировать разведку. Они могли бы рассредоточиться по неизвестной местности и сообщать подробные, точные сведения куда быстрее первопроходцев-людей.
Другое дело — марсоходы. Они слишком уникальны и ценны для того, чтобы часто позволять им путешествовать самостоятельно, хотя и оснащены программами автономной навигации. Их траектория разрабатывается большими командами высококлассных инженеров и ученых, чтобы разглядеть каждый камешек на пути. У марсоходов больше общего с телескопом, чем с астронавтом. Они позволяют ученым увидеть конкретные очень удаленные места с помощью оптических инструментов, а также проводят научные эксперименты на месте. Curiosity проезжает метр марсианской поверхности за 1,5 минуты. Как шутят робототехники, Колумб еще не сошел бы с «Испаньолы», двигайся он с такой же скоростью.
Автоматизировать исследование непросто. Создавая робота под конкретную задачу, приходится предугадывать каждую ситуацию, с которой он может столкнуться. Создатели роботов становятся экспертами в областях, не имеющих к робототехнике никакого отношения. Сейчас Дими знакомится с добычей платины, чтобы создать робота-шахтера. Но, если бы мы знали обо всем, что может обнаружиться на других планетах, нам было бы незачем их исследовать. Для того чтобы вести исследовательскую работу, автономным роботам нужно быть более умными и гибкими. Им предстоит находить новые объекты, чтобы изучать их самостоятельно, проводить работу и оценивать ее результаты.
Команда из Университета Карнеги — Меллон решила эту задачу для роботов — искателей метеоритов с помощью машинного обучения. Вместо того чтобы с помощью программ закладывать в робота правила, по которым ему следует отличать метеориты от остальных камней, они представили его инструментам все, что было в лаборатории, позволяя роботу создать базу данных, считанных сенсорами с реальных образцов. Когда робот сталкивался с новым объектом в поле, он сравнивал данные с сенсоров со своим прошлым опытом. С помощью статистического анализа он группировал считываемые данные с записанными в памяти и принимал решение о том, с какой вероятностью объект является метеоритом, а не земным камнем.