Šis robots mācās paņemt krūzes, vispirms apgūstot kalpuma teoriju

Kategorija: Mākslīgais intelekts Ievietots 19. marts

Neraugoties uz nesenajiem sasniegumiem mašīnu inteliģences jomā, robotiem joprojām ir grūti pielāgot salīdzinoši vienkāršus uzdevumus jaunām situācijām. Ņemiet, piemēram, krūzes paņemšanu un pakarināšanu uz krūzes plaukta; pat nelielas izmaiņas krūzes formā, izmērā, krāsā un orientācijā var izmest robotu.

Jaunā papīrs MIT pētnieki tagad piedāvā jaunu paņēmienu, lai palīdzētu robotiem vispārināt mācīšanos ar salīdzinoši maziem datiem. Viņi to dara, apmācot neironu tīklu, lai izvilktu tikai dažus galvenos punktus no krūzes vai cita objekta, kas jāpaņem un jānovieto, sniedzot robotam vizuālu ceļa karti, kā to uztvert un orientēt. Pārbaudes laikā viņi atklāja, ka botam bija nepieciešami tikai trīs galvenie punkti krūzei — viens tās sānu centrā, otrs apakšā un viens uz roktura — un seši galvenie punkti apaviem.

Atšķirībā no iepriekšējiem paņēmieniem, kas prasa simtiem vai pat tūkstošiem piemēru, lai robots iemācītos pacelt krūzi, ko tas vēl nekad nav redzējis, šis pieeja nepieciešami tikai daži desmiti. Pētnieki spēja apmācīt neironu tīklu uz 60 ainām ar krūzēm un 60 ainām ar apaviem, lai sasniegtu līdzīgu veiktspējas līmeni. Kad sistēmai sākotnēji neizdevās paņemt augstpapēžu kurpes, jo tādu nebija datu kopā, tā ātri atrisināja problēmu, datiem pievienojot dažas iezīmētas augstpapēžu kurpes.

Komanda cer izmantot šo pieeju, lai pēc tam risinātu lielākus uzdevumus, piemēram, izkrautu trauku mazgājamo mašīnu vai noslaucītu virtuves letes.

Šis stāsts sākotnēji parādījās mūsu AI informatīvajā izdevumā The Algorithm. Lai tas tiktu tieši piegādāts jūsu iesūtnē, reģistrējieties šeit bez maksas.