Робота с хлыстом обучили на ошибках
Специалисты из Калифорнийского университета в Беркли (США) представили новый метод обучения роботов с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Результаты исследования были опубликованы на официальном сайте университета.
Ученые разработали инновационную модель обучения с подкреплением, основанную на использовании ИИ и камер. Роботы были обучены повторять определенные действия, совершать ошибки и извлекать уроки из них. Для анализа ситуации, своих действий, взаимодействия с оператором и обратной связи машины использовались камеры и сенсоры.
Один из участников исследования, Цзяньлань Ло, отметил, что на начальном этапе ему приходилось активно помогать роботу и демонстрировать примеры. Он отметил, что около 30% времени он проводил, помогая роботу, но с каждой попыткой устройство становилось все более совершенным. В рамках эксперимента робот с хлыстом успешно играл в "дженгу", точно выбивая блоки из башни и собирая мебель.
Ло подчеркнул, что робот, играющий в "дженгу" с хлыстом, выглядит впечатляюще, и добавил: "Когда я попытался сделать то же самое с хлыстом в руке, мой успех был равен 0%". По мнению специалистов, в будущем машины можно будет обучать выполнению любых механических задач - от ремонта автомобилей до приготовления пищи.
В конце ноября российские ученые представили первую открытую среду для исследований и разработки алгоритмов в области контекстного обучения с подкреплением - XLand-MiniGrid. Эта среда уже получила признание в международном исследовательском сообществе.
Больше новостей на сайтах Медиахолдинга
