2 年も前に、DARPA は、人工知能の要素を備えた継続学習ロボット システムを作成する生涯学習機械 (L2M) プログラムを開始しました。 LXNUMXM プログラムは、事前のプログラミングやトレーニングなしで新しい環境に適応できる自己学習プラットフォームの出現につながるはずでした。簡単に言えば、ロボットは実験室環境で一連のテンプレート データを汲み上げて学習するのではなく、自分の間違いから学習する必要がありました。
L2M プログラムには、さまざまな金額の資金を提供する 30 の研究グループが参加しています。 Nature Machine Intelligence の XNUMX 月号で報告されているように、つい最近、南カリフォルニア大学のグループの XNUMX つが、自己学習ロボット プラットフォームの作成において説得力のある進歩を示しました。
同大学の研究者チームは、生物医工学、生物運動学、理学療法の教授であるフランシスコ・J・バレロ＝クエバス氏が率いる。同グループが開発した、生物の特定の機能メカニズムに基づいたアルゴリズムに基づいて、ロボットに四肢の動きを教えるための一連の人工知能の動作が作成された。模倣の腱、筋肉、骨の形をした義肢は、アルゴリズムの実行後 XNUMX 分以内に歩行を学習できたことが報告されています。
最初の起動後のプロセスは非体系的で混沌としたものでしたが、その後、AI は現実にすぐに適応し始め、事前のプログラミングなしで正常に歩き始めました。将来的には、データセットによる事前の ML トレーニングを必要とせずにロボットを生涯にわたってトレーニングする作成された方法は、民間の自動車に自動操縦装置を装備したり、軍用ロボット車両に応用したりすることができます。ただし、このテクノロジーにはさらに多くの可能性と使用分野があります。重要なことは、アルゴリズムが人を開発の障害のXNUMXつとして認識せず、悪いことを学習しないことです。
出所： 3dnews.ru