Реклама в Telegram-каналах DzikPic и dev.by теперь дешевле. Узнать подробности 👨🏻‍💻
Support us

DeepMind мотивирует роботов учиться самостоятельно

Оставить комментарий
DeepMind мотивирует роботов учиться самостоятельно

Британский ИИ-гигант DeepMind близок к тому, чтобы научить роботов самостоятельно исследовать окружающий мир, пишет The Next Web.

Фото: DeepMind

Пока что искусственный интеллект способен только анализировать получаемые от исследователей данные, но это лишь малая часть бесконечного количества информации, которую роботам предстоит освоить в реальном мире.

Для решения этой проблемы специалисты DeepMind разработали новую парадигму обучения искусственного интеллекта Scheduled Auxiliary Control. Она основана на поощрении робота за выполнение несложных задач— например, уборки.

«Все вспомогательные задания основаны на одном принципе: они мотивируют агента познавать окружающее пространство. Скажем, активировать тактильные датчики на пальцах, ощущать силу в руках, своё положение в пространстве или передвигать объекты в поле видимости визуальных датчиков», — сообщает компания в своём блоге.

Исследователи не дают роботу инструкции, а встраивают определённые сенсоры (изначально неактивные) и позволяют роботу действовать самостоятельно. Устройство активирует нужные датчики, изучает окружающую среду и при успешном выполнении задания получает баллы.

На первый взгляд может показаться, что в роботе, который пытается что-то нащупать в коробке, нет ничего выдающегося. Однако разработки DeepMind отличает то, что они не запрограммированы, а действуют спонтанно.

Пока компания учит роботов самостоятельно играть с кубикам, но вскоре они смогут показать свою полезность — к примеру, застилать кровать, выносить мусор или кипятить чайник.  На сегодняшний день эти задачи неподъёмны для искусственного интеллекта.

Новый рекламный формат в наших телеграм-каналах.

Купить 500 символов за $150

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.