Vor weniger als zwei Jahren startete DARPA das Lifelong Learning Machines (L2M)-Programm, um kontinuierlich lernende Robotersysteme mit Elementen künstlicher Intelligenz zu entwickeln. Das L2M-Programm sollte zur Entstehung selbstlernender Plattformen führen, die sich ohne vorherige Programmierung oder Schulung an eine neue Umgebung anpassen können. Einfach ausgedrückt: Roboter mussten aus ihren Fehlern lernen und nicht durch das Hochpumpen von Vorlagendatensätzen in einer Laborumgebung.
Am L2M-Programm sind 30 Forschungsgruppen mit unterschiedlicher Förderhöhe beteiligt. Erst kürzlich zeigte eine der Gruppen der University of Southern California überzeugende Fortschritte bei der Entwicklung selbstlernender Roboterplattformen, wie in der März-Ausgabe von Nature Machine Intelligence berichtet.
Das Forscherteam der Universität wird von Francisco J. Valero-Cuevas, Professor für Biomedizintechnik, Biokinesiologie und Physiotherapie, geleitet. Basierend auf dem von der Gruppe entwickelten Algorithmus, der auf bestimmten Funktionsmechanismen lebender Organismen basiert, wurde eine Abfolge von Aktionen der künstlichen Intelligenz erstellt, um dem Roboter Bewegungen an vier Gliedmaßen beizubringen. Es wird berichtet, dass künstliche Gliedmaßen in Form von Sehnen-, Muskel- und Knochenimitationen innerhalb von fünf Minuten nach Ausführung des Algorithmus laufen lernen konnten.
Nach dem ersten Start verlief der Prozess unsystematisch und chaotisch, doch dann begann sich die KI schnell an die Realität anzupassen und startete erfolgreich ohne vorherige Programmierung. Zukünftig kann die entwickelte Methode des lebenslangen Trainings von Robotern ohne vorheriges ML-Training mit Datensätzen für die Ausstattung ziviler Autos mit Autopiloten und für militärische Roboterfahrzeuge angepasst werden. Allerdings hat diese Technologie noch viel mehr Perspektiven und Einsatzgebiete. Die Hauptsache ist, dass der Algorithmus den Menschen nicht als eines der Hindernisse in der Entwicklung wahrnimmt und nichts Schlechtes lernt.
Source: 3dnews.ru