Даниар Хафнер и иновациите в изкуствения интелект за ориентиране на хуманоидни роботи в непознати среди

Интервю с Даниар Хафнер: Новото лице на изкуствения интелект и роботиката

Офисът на Даниар Хафнер в квартал СоМа в Сан Франциско е почти празен. Неговият нов стартиращ проект все още е в режим на тайна и дори няма името си на вратата. В деня, когато го посетих, там имаше само още един човек и малко мебели. Но това, което липсваше като обзавеждане, се компенсира с изобилие от роботи. Хуманоиди с различни форми и размери висеха като кукли на конци от стойки, разположени в центъра на широкото пространство.

Проектът и технологията зад него

Даниар Хафнер, на 31 години, не разкрива много подробности за новия си проект, но го описва като продължение на дългогодишната си работа за създаване на изкуствен интелект, който може да се ориентира в среди, с които не е имал досега опит по време на обучението. Тези хуманоиди, внасяни от Китай, са следващата стъпка в развитието на тази технология – нейното физическо въплъщение. Способността им да реагират в досега непознати ситуации е ключът за интегрирането на роботи в човешките пространства. Например, ако искате да изпратите робот в нечий дом, той трябва да може да се справи с нестандартен план на помещението и мебели, които никога не е срещал.

Учене с подкрепление и световни модели

За да постигне това, Хафнер използва метод, наречен обучение с подкрепление на базата на модели (model-based reinforcement learning). Той разработва така наречените световни модели – AI модели, които имитират физическата реалност, и обучава агенти в тези модели.

„Агентът третира модела като реална симулация и учи как да се държи в нея. След това използва натрупания опит, за да прави прогнози – или според Хафнер, да мечтае и да си представя възможните бъдещи резултати.“

Това позволява на агентите, или на роботите, в които са внедрени, да навигират в непознати среди в реалния свят.

Този подход на Хафнер се отличава от други, защото позволява на агентите и роботите да изпълняват изключително сложни задачи без необходимост от традиционното трениране чрез пробване и грешка в реалната среда, което е било основен метод в роботиката до момента.

Личен и професионален път

Роден в малко селско градче в североизточна Германия, Хафнер израства в семейство на класически музиканти. Негов съсед го учи да програмира, а още в гимназията той започва да изучава изкуствен интелект чрез онлайн курсове, които много бързо се превръщат в истинска страст.

„Винаги съм бил омаян от това как функционира мисленето“, споделя той. „Изкуственият интелект ми дава възможност да го пресъздам чрез компютър.“

През 2015 година, когато е второкурсник в инженерния факултет на институт Хасо Платнер в Потсдам, той печели позиция като студент-изследовател в Google Brain. Оттам нататък следва серия от стажове и позиции в компанията, включително в Google Brain и Google DeepMind (които по-късно се обединяват под DeepMind) в Обединеното кралство, Канада и САЩ. Освен това работи с легенди в индустрията като Джефри Хинтън – считан за един от пионерите в изкуствения интелект, и Ашиш Васвани – съавтор на революционната статия „Attention Is All You Need“, описваща технологията трансформър, използвана в съвременните големи езикови модели.

Признания и оценки

Един от бившите му мениджъри и съавтор в Google, Тимъти Лиликрап, го оценява като изключителен талант сред изключителните.

„Имах възможност да работя с много умни хора в науката в Google, но той определено е в топ 0,5%. Често сам изграждаше неща, които биха отнели цели екипи инженери.“

Успехи и разработки

През годините Хафнер усъвършенства своя подход, като тества агентите, обучавани в неговите световни модели, чрез популярни видеоигри. Някои от тях включват:

• PlaNet – модел, който позволява на агенти да планират действията си предварително.
• Dreamer 2 – първият агент, достигнал човешко ниво в играта на Atari 2600, използвайки световен модел.
• Dreamer 3 – първото самостоятелно решаване на предизвикателството Minecraft Diamond - успешно миниране на виртуални диаманти без помощ.
• Dreamer 4 – научава как да минава диаманти от офлайн база данни с видеа, без да взаимодейства директно с играта.

Напоследък Хафнер започва да преизкарва агентите си от виртуалния свят в реалния. Проектът му DayDreamer използва алгоритъма Dreamer, за да позволи на роботи да се самооперират в непознати среди и да реагират на нови ситуации, като възстановяване след падане без предварително обучение.

Настоящи планове и амбиции

Днес Хафнер работи по новия си стартъп, който основава след като напуска Google DeepMind през есента на 2025 година. Въпреки че засега не разкрива много детайли за плановете си, ясно личи, че амбициите му са огромни:

„Интересувах се да реша проблем, който би променил света.“

Чрез усъвършенстване на изкуствения интелект и пренасянето му от виртуалното към физическото, Хафнер се стреми не просто да развие роботиката, а да промени начина, по който хората взаимодействат с машините в ежедневието си. Това представлява не само технологичен пробив, но и важна стъпка към интегриране на интелигентни роботи в личните и обществени пространства, отваряйки нови възможности за бъдещето на изкуствения интелект и роботиката.