Fyrir innan við tveimur árum setti DARPA af stað áætlunina Lifelong Learning Machines (L2M) til að búa til stöðugt lærandi vélfærakerfi með gervigreindarþáttum. L2M forritið átti að leiða til tilkomu sjálfsnámsvettvanga sem gætu lagað sig að nýju umhverfi án undangenginnar forritunar eða þjálfunar. Einfaldlega sagt, vélmenni þurftu að læra af mistökum sínum, en ekki læra með því að dæla upp settum af sniðmátsgögnum í rannsóknarstofuumhverfi.
L2M áætlunin tekur til 30 rannsóknarhópa með mismiklum fjármunum. Nýlega sýndi einn hópanna frá háskólanum í Suður-Kaliforníu sannfærandi framfarir við að búa til sjálflærandi vélfærakerfi, eins og greint var frá í marshefti Nature Machine Intelligence.
Hópur vísindamanna frá háskólanum er undir forystu Francisco J. Valero-Cuevas, prófessors í lífeðlisfræði, lífhreyfifræði og sjúkraþjálfun. Byggt á reikniritinu sem hópurinn þróaði, sem byggir á ákveðnum verkunarháttum lífvera, var búið til röð gervigreindaraðgerða til að kenna vélmenni hreyfingar á fjórum útlimum. Það er greint frá því að gervilimir í formi eftirlíkinga af sinum, vöðvum og beinum hafi getað lært að ganga innan fimm mínútna eftir að reikniritið var keyrt.
Eftir fyrstu kynningu var ferlið ókerfisbundið og óskipulegt, en þá byrjaði gervigreindin að laga sig fljótt að raunveruleikanum og fór að ganga með góðum árangri án undangenginnar forritunar. Í framtíðinni er hægt að aðlaga hina skapaða aðferð við ævilanga þjálfun vélmenna án ML-þjálfunar með gagnasettum til að útbúa borgaralega bíla með sjálfstýringum og fyrir hervélfærabíla. Hins vegar hefur þessi tækni mun fleiri möguleika og notkunarsvið. Aðalatriðið er að reikniritið lítur ekki á mann sem eina af hindrunum í þróun og lærir ekkert slæmt.
Heimild: 3dnews.ru