გაიცანით რობოტი, რომელიც შეაგროვებს თქვენს მომავალ iPhone- ებს - და სხვა დანარჩენს
ფოტო: UC Berkeley Robot Learning Lab
UC Berkley– ს მკვლევარებმა მიაღწიეს მნიშვნელოვან მიღწევას გამოსაყენებელი AI– ს შექმნაში. მათ შექმნეს ალგორითმების ახალი ნაკრები, რომელიც რობოტებს საშუალებას მისცემს ისწავლონ ცდისა და შეცდომის გზით - ისევე, როგორც ადამიანები სწავლობენ ახალ ამოცანებს.
ამ სახის განათლებული ავტომატით, არაფერია, რისი გაკეთებაც მათ არ შეუძლიათ. იფიქრეთ მექანიკურ არსებებზე, რომლებიც იკრიბებიან თქვენს მომავალ iPhone– ზე, აშენებენ ცათამბჯენებს ან იკვლევენ მარსს.
ეს ის ადგილია, სადაც ჩვენ ვხედავთ რობოტ აპოკალიფსის პირველ შეხედულებებს?
ალგორითმები ქმნიან ტექნიკას, რომელიც დაფუძნებულია გაძლიერების სწავლებაზე, სადაც საცდელ მანქანას უწევს ტანსაცმლის ჩამოკიდება, აწყობა ა სათამაშო თვითმფრინავი, დაახურეთ თავსახური წყლის ბოთლს - ყველა სახის ის, რასაც ჩვენ ვსწავლობთ ცდისა და შეცდომის გარეშე ფიქრის გარეშე ის თქვენ ხედავთ, როგორ მუშაობს ეს ყველაფერი რეალურ ბოტში ვიდეოში.
ეს "ღრმა სწავლის" სისტემა დიდი საქმეა.
”რასაც ჩვენ ვაცხადებთ აქ არის ახალი მიდგომა რობოტის სწავლის გასაძლიერებლად”, - თქვა პროფესორმა პიტერ აბილმა ბერკლის უნივერსიტეტის ელექტროტექნიკისა და კომპიუტერული მეცნიერებების განყოფილებიდან. ”მთავარი ის არის, რომ როდესაც რობოტს რაიმე ახალი ემუქრება, ჩვენ არ დაგვჭირდება მისი გადაპროგრამება. ზუსტად იგივე პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც ასახავს იმას, თუ როგორ შეუძლია რობოტს ისწავლოს, გამოიყენეს რობოტმა რომ ისწავლოს ყველა განსხვავებული ამოცანა, რაც ჩვენ მას მივეცით. ”
ამგვარი პროგრამირებით, ავტომატიზირებულ არსებებს შეუძლიათ მოერგონ თავიანთ მუდმივად ცვალებად გარემოს, ახალი ინსტრუქციების ლოდინის გარეშე. დაფიქრდით მარს როვერზე, რომელსაც შეეძლო გააგრძელოს თავისი კვლევა NASA– ს დამთრგუნველთა ლოდინის გარეშე გაარკვიოს რა არის არასწორი და გამოაგზავნოს ახალი კოდი, რომელიც შესაძლოა მოძველებული ყოფილიყო მის მიღებამდე იქ
ჩვენ მივდივართ მომავლისკენ, კარგი. უბრალოდ დროის საკითხია როდის რობოტ რობოტს ჯეტსონებიდან თქვენს სახლში ექნება ადგილი?
წყარო: ბერკლის საინფორმაციო ცენტრი