Prije manje od dvije godine DARPA je pokrenula program Lifelong Learning Machines (L2M) za stvaranje robotskih sustava koji kontinuirano uče s elementima umjetne inteligencije. Program L2M trebao je dovesti do pojave samoučećih platformi koje se mogu prilagoditi novom okruženju bez prethodnog programiranja ili obuke. Jednostavno rečeno, roboti su morali učiti na svojim pogreškama, a ne učiti pumpanjem skupova predložaka podataka u laboratorijskom okruženju.
Program L2M uključuje 30 istraživačkih grupa s različitim iznosima financiranja. Nedavno je jedna od grupa sa Sveučilišta Južne Kalifornije pokazala uvjerljiv napredak u stvaranju samoučećih robotskih platformi, kako je objavljeno u ožujskom izdanju časopisa Nature Machine Intelligence.
Tim istraživača sa sveučilišta predvodi Francisco J. Valero-Cuevas, profesor biomedicinskog inženjerstva, biokineziologije i fizikalne terapije. Na temelju algoritma koji je razvila grupa, a koji se temelji na određenim mehanizmima funkcioniranja živih organizama, kreiran je slijed akcija umjetne inteligencije za učenje robota pokretima na četiri uda. Zabilježeno je da su umjetni udovi u obliku imitacije tetiva, mišića i kostiju mogli naučiti hodati unutar pet minuta nakon pokretanja algoritma.
Nakon prvog lansiranja, proces je bio nesustavan i kaotičan, ali tada se AI počeo brzo prilagođavati stvarnosti i uspješno je krenuo bez prethodnog programiranja. U budućnosti se kreirana metoda cjeloživotnog osposobljavanja robota bez prethodnog ML osposobljavanja sa skupovima podataka može prilagoditi za opremanje civilnih automobila autopilotima i za vojna robotska vozila. Međutim, ova tehnologija ima mnogo više izgleda i područja uporabe. Glavna stvar je da algoritam ne doživljava osobu kao jednu od prepreka u razvoju i ne uči ništa loše.
Izvor: 3dnews.ru