מדענים מראים התקדמות ברובוטים הלומדים את עצמם

לפני פחות משנתיים, DARPA השיקה את התוכנית Lifelong Learning Machines (L2M) ליצירת מערכות רובוטיות לומדות ברציפות עם אלמנטים של בינה מלאכותית. תוכנית L2M הייתה אמורה להוביל להופעתם של פלטפורמות למידה עצמית שיוכלו להתאים את עצמן לסביבה חדשה ללא תכנות או הכשרה מוקדמת. במילים פשוטות, רובוטים היו צריכים ללמוד מהטעויות שלהם, ולא ללמוד על ידי שאיבת קבוצות של נתוני תבנית בסביבת מעבדה.

תוכנית L2M כוללת 30 קבוצות מחקר עם סכומי מימון משתנים. רק לאחרונה, אחת הקבוצות מאוניברסיטת דרום קליפורניה הראתה התקדמות משכנעת ביצירת פלטפורמות רובוטיות ללמידה עצמית, כפי שדווח בגיליון מרץ של Nature Machine Intelligence.

את צוות החוקרים מהאוניברסיטה מוביל פרנסיסקו J. Valero-Cuevas, פרופסור להנדסה ביו-רפואית, ביו-קינסיולוגיה ופיזיותרפיה. בהתבסס על האלגוריתם שפיתחה הקבוצה, המבוסס על מנגנוני תפקוד מסוימים של אורגניזמים חיים, נוצר רצף של פעולות בינה מלאכותית כדי ללמד את הרובוט תנועות על ארבע גפיים. דווח כי גפיים מלאכותיות בצורת חיקוי של גידים, שרירים ועצמות הצליחו ללמוד ללכת תוך חמש דקות לאחר הפעלת האלגוריתם.

לאחר ההשקה הראשונה, התהליך היה לא שיטתי וכאוטי, אבל אז הבינה המלאכותית החלה להסתגל במהירות למציאות והחלה ללכת בהצלחה ללא תכנות מוקדם. בעתיד, ניתן להתאים את השיטה שנוצרה לאימון לכל החיים של רובוטים ללא אימון ML מקדים עם מערכי נתונים לצייד מכוניות אזרחיות בטייסים אוטומטיים ולכלי רכב רובוטיים צבאיים. עם זאת, לטכנולוגיה זו יש הרבה יותר סיכויים ותחומי שימוש. העיקר שהאלגוריתם לא תופס אדם כאחד המכשולים בהתפתחות ולא לומד שום דבר רע.

מקור: 3dnews.ru