În urmă cu mai puțin de doi ani, DARPA a lansat programul Lifelong Learning Machines (L2M) pentru a crea sisteme robotizate de învățare continuă cu elemente de inteligență artificială. Programul L2M trebuia să conducă la apariția unor platforme de auto-învățare care s-ar putea adapta la un mediu nou fără programare sau instruire prealabilă. Mai simplu spus, roboții au trebuit să învețe din greșelile lor și să nu învețe prin pomparea seturi de date șablon într-un mediu de laborator.
Programul L2M implică 30 de grupuri de cercetare cu sume diferite de finanțare. Recent, unul dintre grupurile de la Universitatea din California de Sud a arătat progrese convingătoare în crearea de platforme robotice de auto-învățare, așa cum se raportează în numărul din martie al revistei Nature Machine Intelligence.
Echipa de cercetători de la universitate este condusă de Francisco J. Valero-Cuevas, profesor de inginerie biomedicală, biokineziologie și kinetoterapie. Pe baza algoritmului dezvoltat de grup, care se bazează pe anumite mecanisme de funcționare a organismelor vii, a fost creată o secvență de acțiuni ale inteligenței artificiale pentru a preda mișcările robotului pe patru membre. Se raportează că membrele artificiale sub formă de imitații de tendoane, mușchi și oase au reușit să învețe să meargă în cinci minute după rularea algoritmului.
După prima lansare, procesul a fost nesistematic și haotic, dar apoi AI a început să se adapteze rapid la realități și a început cu succes să meargă fără programare prealabilă. În viitor, metoda creată de pregătire pe tot parcursul vieții a roboților fără pregătire preliminară ML cu seturi de date poate fi adaptată pentru echiparea mașinilor civile cu piloți automati și pentru vehicule robotizate militare. Cu toate acestea, această tehnologie are mult mai multe perspective și domenii de utilizare. Principalul lucru este că algoritmul nu percepe o persoană ca fiind unul dintre obstacolele în dezvoltare și nu învață nimic rău.
Sursa: 3dnews.ru