Pirms nepilniem diviem gadiem DARPA uzsāka mūžizglītības mašīnu (L2M) programmu, lai izveidotu nepārtraukti mācās robotu sistēmas ar mākslīgā intelekta elementiem. L2M programmai vajadzēja radīt pašmācības platformas, kas varētu pielāgoties jaunai videi bez iepriekšējas programmēšanas vai apmācības. Vienkārši sakot, robotiem bija jāmācās no savām kļūdām, nevis jāmācās, sūknējot veidņu datu kopas laboratorijas vidē.
L2M programmā ir iesaistītas 30 pētnieku grupas ar dažādu finansējuma apjomu. Pavisam nesen viena no Dienvidkalifornijas universitātes grupām uzrādīja pārliecinošu progresu pašmācības robotu platformu izveidē, kā ziņots Nature Machine Intelligence marta numurā.
Universitātes pētnieku komandu vada biomedicīnas inženierijas, biokinezioloģijas un fizikālās terapijas profesors Francisco J. Valero-Cuevas. Balstoties uz grupas izstrādāto algoritmu, kas balstās uz noteiktiem dzīvo organismu funkcionēšanas mehānismiem, tika izveidota mākslīgā intelekta darbību secība, lai iemācītu robotam kustības uz četrām ekstremitātēm. Tiek ziņots, ka mākslīgās ekstremitātes cīpslu, muskuļu un kaulu imitācijas veidā spēja iemācīties staigāt piecu minūšu laikā pēc algoritma izpildes.
Pēc pirmās palaišanas process bija nesistemātisks un haotisks, bet pēc tam AI sāka ātri pielāgoties realitātei un veiksmīgi sāka staigāt bez iepriekšējas programmēšanas. Nākotnē izveidotā robotu mūža apmācības metode bez iepriekšējas ML apmācības ar datu kopām var tikt pielāgota civilo automašīnu aprīkošanai ar autopilotiem un militāriem robotizētiem transportlīdzekļiem. Tomēr šai tehnoloģijai ir daudz plašākas izredzes un izmantošanas jomas. Galvenais, lai algoritms neuztvertu cilvēku kā vienu no attīstības šķēršļiem un neiemācītos neko sliktu.
Avots: 3dnews.ru