Meno di due anni fa, la DARPA ha lanciato il programma Lifelong Learning Machines (L2M) per creare sistemi robotici ad apprendimento continuo con elementi di intelligenza artificiale. Il programma L2M avrebbe dovuto portare alla nascita di piattaforme di autoapprendimento in grado di adattarsi a un nuovo ambiente senza previa programmazione o formazione. In poche parole, i robot dovevano imparare dai propri errori e non imparare inserendo serie di dati modello in un ambiente di laboratorio.
Il programma L2M coinvolge 30 gruppi di ricerca con diversi importi di finanziamento. Proprio di recente, uno dei gruppi della University of Southern California ha mostrato progressi convincenti nella creazione di piattaforme robotiche ad autoapprendimento, come riportato nel numero di marzo di Nature Machine Intelligence.
Il team di ricercatori dell'università è guidato da Francisco J. Valero-Cuevas, professore di ingegneria biomedica, biokinesiologia e terapia fisica. Sulla base dell'algoritmo sviluppato dal gruppo, che si basa su alcuni meccanismi di funzionamento degli organismi viventi, è stata creata una sequenza di azioni di intelligenza artificiale per insegnare ai robot i movimenti sui quattro arti. È stato riferito che gli arti artificiali sotto forma di finti tendini, muscoli e ossa sono stati in grado di imparare a camminare entro cinque minuti dall'esecuzione dell'algoritmo.
Dopo il primo lancio, il processo è stato non sistematico e caotico, ma poi l’IA ha iniziato ad adattarsi rapidamente alla realtà e ha iniziato a camminare con successo senza previa programmazione. In futuro, il metodo creato per l'addestramento permanente dei robot senza addestramento preliminare al ML con set di dati potrà essere adattato per dotare le auto civili di piloti automatici e per i veicoli robotici militari. Tuttavia, questa tecnologia ha molte più prospettive e ambiti di utilizzo. La cosa principale è che l'algoritmo non percepisce una persona come uno degli ostacoli allo sviluppo e non impara nulla di male.
Fonte: 3dnews.ru