Minder as twee jaar gelede het DARPA die Lewenslange Leermasjiene (L2M)-program van stapel gestuur om voortdurend-lerende robotstelsels met elemente van kunsmatige intelligensie te skep. Die L2M-program was veronderstel om tot die ontstaan van selfleerplatforms te lei wat hulself by 'n nuwe omgewing kon aanpas sonder vooraf programmering of opleiding. Eenvoudig gestel, robotte moes uit hul foute leer, en nie leer deur stelle sjabloondata in 'n laboratoriumomgewing op te pomp nie.
Die L2M-program behels 30 navorsingsgroepe met verskillende bedrae befondsing. Net onlangs het een van die groepe van die Universiteit van Suid-Kalifornië oortuigende vordering getoon met die skep van selflerende robotplatforms, soos berig in die Maart-uitgawe van Nature Machine Intelligence.
Die span navorsers van die universiteit word gelei deur Francisco J. Valero-Cuevas, professor in biomediese ingenieurswese, biokinesiologie en fisiese terapie. Gebaseer op die algoritme wat deur die groep ontwikkel is, wat gebaseer is op sekere meganismes van funksionering van lewende organismes, is 'n reeks kunsmatige intelligensie-aksies geskep om die robotbewegings op vier ledemate te leer. Daar word berig dat kunsledemate in die vorm van nagemaakte senings, spiere en bene binne vyf minute nadat die algoritme uitgevoer is, kon leer loop.
Na die eerste bekendstelling was die proses onsistematies en chaoties, maar toe het die KI vinnig begin aanpas by die realiteite en suksesvol begin loop sonder vooraf programmering. In die toekoms kan die geskepte metode van lewenslange opleiding van robotte sonder voorlopige ML-opleiding met datastelle aangepas word om burgerlike motors met selfvlieëniers toe te rus en vir militêre robotvoertuie. Hierdie tegnologie het egter baie meer vooruitsigte en gebruiksareas. Die belangrikste ding is dat die algoritme nie 'n persoon as een van die struikelblokke in ontwikkeling beskou nie en niks sleg leer nie.
Bron: 3dnews.ru