Vähem kui kaks aastat tagasi käivitas DARPA programmi Lifelong Learning Machines (L2M), et luua tehisintellekti elementidega pidevalt õppivaid robotsüsteeme. L2M programm pidi kaasa tooma iseõppivate platvormide tekkimise, mis suudavad end uue keskkonnaga kohaneda ilma eelneva programmeerimise või koolituseta. Lihtsamalt öeldes pidid robotid õppima oma vigadest, mitte õppima laborikeskkonnas malliandmete komplekte pumbates.
L2M programmis osaleb 30 uurimisrühma erineva rahastamisega. Just hiljuti näitas üks Lõuna-California ülikooli rühmadest veenvaid edusamme iseõppivate robotplatvormide loomisel, nagu teatati ajakirja Nature Machine Intelligence märtsinumbris.
Ülikooli teadlaste meeskonda juhib biomeditsiinitehnika, biokinesioloogia ja füsioteraapia professor Francisco J. Valero-Cuevas. Rühma poolt välja töötatud algoritmi alusel, mis põhineb teatud elusorganismide toimimismehhanismidel, loodi tehisintellekti tegevuste jada, et õpetada robotile neljal jäsemele liikumist. On teatatud, et kõõluste, lihaste ja luude imitatsiooniga kunstjäsemed suutsid kõndima õppida viie minuti jooksul pärast algoritmi käivitamist.
Pärast esimest käivitamist oli protsess ebasüstemaatiline ja kaootiline, kuid siis hakkas tehisintellekt reaalsusega kiiresti kohanema ja hakkas edukalt käima ilma eelneva programmeerimiseta. Loodud robotite elukestva väljaõppe meetodit ilma ML eelõppeta koos andmekogumitega saab tulevikus kohandada tsiviilautode autopilootidega varustamiseks ja militaarrobotisõidukite jaoks. Sellel tehnoloogial on aga palju rohkem väljavaateid ja kasutusvaldkondi. Peaasi, et algoritm ei tajuks inimest arengu ühe takistusena ega õpiks midagi halba.
Allikas: 3dnews.ru