Nowa sztuczna inteligencja może naśladować ludzkie ruchy po zobaczeniu ich tylko raz, tak ludzie uczą się od dzieciństwa. Oczywiście nie ma miary intencji, dlaczego ruch ludzki został wykonany w pierwszej kolejności. To typowe myślenie Technokraty, że „dlaczego” nie jest tak ważne jak „co”. ⁃ Edytor TN
Nowa rasa robotów napędzanych sztuczną inteligencją może wkrótce naśladować niemal każdą akcję po tym, jak tylko raz zobaczy się człowieka.
Naukowcy opracowali pazurową maszynę, która może uczyć się nowych zadań, takich jak wrzucanie piłki do miski lub podnoszenie kubka, po prostu patrząc na osobę, która je wykonuje.
Badacze stwierdzili, że sztuczka pozwala androidowi opanować nowe umiejętności znacznie szybciej niż inne roboty i może kiedyś doprowadzić do maszyn zdolnych do uczenia się złożonych zadań wyłącznie poprzez obserwację - podobnie jak ludzie i zwierzęta.
Główny naukowiec, naukowiec Tianhe Yu, napisał w a blogu: „Nauka nowej umiejętności poprzez obserwację innej osoby, umiejętność naśladowania, jest kluczową częścią inteligencji ludzi i zwierząt.
„Taka zdolność znacznie ułatwiłaby nam przekazywanie robotom nowych celów - moglibyśmy po prostu pokazać robotom, czego od nich oczekujemy”.
Opracowany przez inżynierów z University of California w Berkeley robot szybko uczy się nowych działań, obserwując, jak osoba robi to na wideo.
Klipy Androida pokazują, jak zbiera owoce i wkłada je do miski, a także ostrożnie porusza się po przeszkodzie idąc tą samą ścieżką, którą zademonstrował naukowiec.
Większość maszyn, takich jak roboty w fabrykach samochodowych, jest zaprogramowana do wykonywania zadań za pomocą kodu komputerowego - sztywny i często czasochłonny proces.
Niedawno opracowano androidy, które mogą się uczyć, obserwując, jak inny robot wykonuje akcję, chociaż zazwyczaj muszą naśladować to zadanie tysiące razy, zanim je udoskonalą.
W nowym artykule zespół UC nakreślił technikę, która pozwoliła im nauczyć działania robota za pomocą tylko jednej demonstracji - znacznie przyspieszając proces uczenia się.
Połączyli dwa różne algorytmy uczenia się w jedną super-AI.
Jeden z nich - algorytm meta-uczenia się - pomaga robotowi w nauce poprzez włączenie ruchów używanych w poprzednich zadaniach, a nie opanowanie każdej umiejętności od zera.
Drugi, imitujący algorytm, pozwala maszynie podnieść nową umiejętność, obserwując, jak wykonuje ją inna osoba.
Połączenie tych dwóch pozwoliło naukowcom zbudować sztuczną inteligencję, wykorzystując zarówno wcześniejsze doświadczenia, jak i mimikę, w celu zbudowania nowych umiejętności w procesie, który naukowcy nazywają meta-uczeniem agnostycznym modelowym (Maml).
Oznacza to, że może nauczyć się manipulować obiektem, którego nigdy wcześniej nie widział, oglądając pojedyncze wideo - przełom, który może przyspieszyć uczenie maszynowe.
wpDiscuz