Prije manje od dvije godine, DARPA je pokrenula program Strojevi za cjeloživotno učenje (L2M) za kreiranje robotskih sistema koji se kontinuirano uče s elementima umjetne inteligencije. L2M program je trebao dovesti do pojave platformi za samoučenje koje bi se mogle prilagoditi novom okruženju bez prethodnog programiranja ili obuke. Jednostavno rečeno, roboti su morali učiti iz svojih grešaka, a ne učiti pumpanjem skupova šablonskih podataka u laboratorijskom okruženju.
L2M program uključuje 30 istraživačkih grupa sa različitim iznosima finansiranja. Nedavno je jedna od grupa sa Univerziteta Južne Kalifornije pokazala uvjerljiv napredak u stvaranju samoučećih robotskih platformi, kao što je objavljeno u martovskom izdanju Nature Machine Intelligence.
Tim istraživača sa univerziteta predvodi Francisco J. Valero-Cuevas, profesor biomedicinskog inženjerstva, biokineziologije i fizikalne terapije. Na osnovu algoritma koji je razvila grupa, a koji se zasniva na određenim mehanizmima funkcionisanja živih organizama, kreiran je niz radnji veštačke inteligencije kako bi se robot naučio pokretima na četiri uda. Izvještava se da su umjetni udovi u obliku imitacije tetiva, mišića i kostiju mogli naučiti hodati u roku od pet minuta nakon pokretanja algoritma.
Nakon prvog lansiranja, proces je bio nesistematičan i haotičan, ali onda se AI počela brzo prilagođavati stvarnosti i uspješno je počela hodati bez prethodnog programiranja. U budućnosti, kreirana metoda cjeloživotne obuke robota bez preliminarne ML obuke sa setovima podataka može se prilagoditi za opremanje civilnih automobila autopilotima i za vojna robotska vozila. Međutim, ova tehnologija ima mnogo više perspektiva i područja upotrebe. Glavna stvar je da algoritam ne doživljava osobu kao jednu od prepreka u razvoju i ne uči ništa loše.
izvor: 3dnews.ru