Няпоўных два гады таму агенцтва DARPA запусціла праграму Lifelong Learning Machines (L2M) для стварэння бесперапынна навучэнцаў рабатызаваных сістэм з элементамі штучнага інтэлекту. Праграма L2M павінна была прывесці да з'яўлення саманавучальных платформаў, якія маглі б самі без папярэдняга праграмавання або навучання падладжвацца пад новую абстаноўку. Прасцей кажучы, робаты павінны былі вучыцца на сваіх памылках, а не вучыцца з дапамогай прапампоўкі набораў шаблонных дадзеных у лабараторных умовах.
У праграме L2M бяруць удзел 30 навукова-даследчых груп з розным аб'ёмам фінансавання. Якраз на днях адна з груп з Універсітэта Паўднёвай Каліфорніі паказала пераканаўчы прагрэс у стварэнні саманавучальных рабатызаваных платформ, аб чым паведаміла на старонках сакавіцкага нумара выдання Nature Machine Intelligence.
Групу даследчыкаў з універсітэта ўзначальвае прафесар біямедыцынскай інжынерыі, біякінэзіялогіі і фізіятэрапіі Францыска Дж. Валеро-Куэвас (Francisco J. Valero-Cuevas). На аснове распрацаванага групай алгарытму, за аснову якога ўзяты пэўныя механізмы функцыянавання жывых арганізмаў, была створана паслядоўнасць дзеянняў штучнага інтэлекту па навучанні робата рухам на чатырох канечнасцях. Паведамляецца, што штучныя канечнасці ў выглядзе імітацыі сухажылляў, цягліц і костак змаглі навучыцца хадзіць на працягу пяці хвілін пасля запуску алгарытму.
Пасля першага запуску працэс быў бессістэмным і хаатычным, але затым ІІ стаў хутка прыстасоўвацца да рэалій і без папярэдняга праграмавання на хаду паспяхова пайшоў. У далейшым створаная методыка пажыццёвага навучання робатаў без папярэдняга ML-навучання масівамі дадзеных можа быць адаптаваная для ўзбраення аўтапілотамі грамадзянскіх аўтамабіляў і для вайскоўцаў рабатызаваных транспартных сродкаў. Зрэшты, у гэтай тэхналогіі нашмат больш перспектыў і сфер выкарыстання. Галоўнае, каб алгарытм не ўспрыняў чалавека як адну з перашкод у развіцці і не навучыўся б чаму-небудзь дрэннаму.
Крыніца: 3dnews.ru