Generale

Ovaj robot može naučiti poput bebe i predvidjeti njegovu budućnost


Istraživači iz UC Berkeley stvorili su robota koji koristi igru ​​kako bi se naučio o objektima. Na osnovu načina na koji bebe i mališani uče eksperimentiranjem s objektima kako bi počeli razumjeti način na koji mogu njima manipulirati, robot uči o predmetima 'od nule' i svoje razumijevanje svijeta oko sebe gradi eksperimentiranjem, a ne skupovima podataka.

Tehnologija koju su tvorci na Odjelu za elektrotehniku ​​i računarstvo nazvali Vestri, sposobna je vizualizirati posljedice svojih budućih radnji. Koristi tehnologiju koja se naziva „vizuelno predviđanje“ koja joj omogućava sposobnost manipulacije objektima koje ranije nije iskusila. Pametni robot može čak i izbjegavati predmete koji bi mogli biti prepreka njihovim igračkim ciljevima. Docent UC Berkeley, Sergey Levine, objašnjava tehnologiju: „Na isti način na koji možemo zamisliti kako će naše akcije pokretati predmete u našem okruženju, ova metoda može omogućiti robotu da zamisli kako će različita ponašanja utjecati na svijet oko njega. To može omogućiti inteligentno planiranje visoko fleksibilnih vještina u složenim stvarnim situacijama. "

Vestri kombinira dvije vrste učenja AI

Projekt čini veliki iskorak na polju 'obrazovanja robota'. Kombinira dvije tehnologije integralne za industriju umjetne inteligencije: učvršćivanje i duboko učenje.

Učenje ojačavanjem obrazuje robote tjerajući ih da opetovano ponavljaju zadatke kako bi poboljšali svoj pristup. Dubinsko učenje koristi tehnologiju neuronske mreže kako bi roboti dobili informacije o tome kako razumjeti njegov svijet i zadatke. Iako se obje ove tehnologije u velikoj mjeri koriste u robotici, kombiniranje na ovaj način novi je pristup. Carlos Guestrin, izvršni direktor u AI startup-u Dato i profesor mašinskog učenja na Univerzitetu u Washingtonu, opisuje rad na Berkeleyu, rekavši: "To je bio sveti gral robotike."

Roboti mogu naučiti učiti od djece

Dok su robot i njegovi sistemi još uvijek u razvoju, vrijedni Berkeleyev tim na dobrom je putu da stvori nešto što ima i visoku inteligenciju i fleksibilnost. „Djeca mogu naučiti svoj svijet igrajući se igračkama, krećući se oko njih, hvatajući se itd. Cilj ovog istraživanja je omogućiti robotu da učini isto: naučiti o tome kako svijet funkcionira kroz autonomnu interakciju “, rekao je Levine. "Mogućnosti ovog robota i dalje su ograničene, ali njegove se vještine uči potpuno automatski i omogućuju mu predviđanje složenih fizičkih interakcija s objektima koje nikada prije nije vidio gradeći se na prethodno uočenim obrascima interakcije."

Cilj naučnika je naučiti robote žilavosti

Jedna velika prepreka za tim je razviti načine da robot postane bolji u suočavanju s neuspjehom. Roboti imaju tendenciju da se zaustave i isključe kada se suoče sa zadatkom izvan njihovog razumijevanja. Ali dječja odlučnost da žele naučiti nove vještine mora se nekako prožeti u mašinama. Tim planira započeti s uvođenjem složenijih vrsta igre za robota, kao što je podizanje i odlaganje predmeta i manipulacija mekim predmetima. Istraživanje se ove sedmice predstavlja na konferenciji Neural Information Processing Systems u Long Beachu u Kaliforniji.


Pogledajte video: Osnove robotike: navodila za vajo z robotom ABB YuMi (Oktobar 2021).