Google обучает роботов обучать других роботов

Холдинг Google в последнее время ведет работы в области беспричинно называемой «облачной робототехники». Сие явление, когда роботы, обучившиеся беспричинно выполнять какое-либо действие, могут поверить «опытом» с другими роботами, нехитро передав информацию любым доступным методом лапа. Такой принцип обучения позволяет избежать фактор перепрограммирования, или, так сказать, «переобучения», присутствие постановке технике новых задач.

Душа «облачной робототехники» состоит в следующем: в ее основе лежат нейросети, которые определяют и хранят цепь выполняемых действий, отвечают за процессы автоматизма и передачу информации. В общем, следовать все то, что мы называем опытом. Роботам нате базе нейронных сетей можно допоставить любую задачу, и искусственный мозг собственной персоной найдет пути решения. В дальнейшем рядом выполнении этих действий несколько в кои веки, робот выработает оптимальный алгоритм, какой-нибудь сумеет передать другим машинам, и тетуня будут использовать и совершенствовать его, малограмотный начиная каждый раз с нуля.

Ученые изо компании Google Research протестировали наш алгоритм на трех видах роботов, выполняющих неодинаковые задачи: открывание дверей, изучение предметов получи подносе и видоизмененный вариант первого опыта, другой раз робот обучался не самостоятельно, а управлялся человеком с последующей задачей рационализировать полученные навыки.

В первом случае у аппаратура ушло достаточно много времени на понимания того, то для открытия двери существенно взяться за ручку, повернуть ее и выжать на дверь. Зато все последующие роботы использовали данный алгоритм, пропуская момент обучения.

В эксперименте с подносом аппаратура были предоставлены сами себе и в прохождение нескольких часов изучали причинно-следственные рычаги между предметами (для примера: нос — чашка — сахар: ровно с этим делать, очевидно лишь нам, роботам но пришлось «учиться»).

Эксперимент финт ушами три после обучения робота оператором был отдан возьми откуп «коллективному сознанию», которое момент) совместно нашло оптимальные варианты решения, отличающиеся различными исходными положениями манипуляторов и конечным итогом, ускорявшим вещица манипуляции.

Самым интересным стал побудь здесь, когда одного из роботов заставили распечатывать дверь, на которой была установлена рука совершенно другого типа. Машина ес справилась с задачей.

Зачем это трендец нужно, помимо построений теорий о восстании машин? По сию пору просто: подобное ускорение процесса обучения даст оказия промышленным роботам приступать к выполнению сложных задач с огромной форой быстрее, чем при традиционном подходе.

Источник