Pred necelými dvoma rokmi DARPA spustila program Lifelong Learning Machines (L2M) na vytváranie kontinuálne sa učiacich robotických systémov s prvkami umelej inteligencie. Program L2M mal viesť k vzniku samovzdelávacích platforiem, ktoré sa dokážu prispôsobiť novému prostrediu bez predchádzajúceho programovania alebo školenia. Jednoducho povedané, roboti sa museli učiť zo svojich chýb a nie sa učiť pumpovaním súborov šablón dát v laboratórnom prostredí.
Program L2M zahŕňa 30 výskumných skupín s rôznou výškou financovania. Len nedávno jedna zo skupín z University of Southern California preukázala presvedčivý pokrok vo vytváraní samoučiacich sa robotických platforiem, ako sa uvádza v marcovom vydaní Nature Machine Intelligence.
Tím výskumníkov z univerzity vedie Francisco J. Valero-Cuevas, profesor biomedicínskeho inžinierstva, biokineziológie a fyzikálnej terapie. Na základe algoritmu vyvinutého skupinou, ktorý je založený na určitých mechanizmoch fungovania živých organizmov, bola vytvorená sekvencia akcií umelej inteligencie na učenie pohybov robota na štyroch končatinách. Uvádza sa, že umelé končatiny vo forme imitácie šliach, svalov a kostí sa dokázali naučiť chodiť do piatich minút po spustení algoritmu.
Po prvom spustení bol proces nesystematický a chaotický, ale potom sa AI začala rýchlo prispôsobovať realite a úspešne začala chodiť bez predchádzajúceho programovania. Vytvorenú metódu celoživotného výcviku robotov bez predbežného výcviku ML s dátovými súbormi možno v budúcnosti prispôsobiť pre vybavenie civilných áut autopilotmi a pre vojenské robotické vozidlá. Táto technológia má však oveľa viac perspektív a oblastí využitia. Hlavná vec je, že algoritmus nevníma človeka ako jednu z prekážok vo vývoji a neučí sa nič zlé.
Zdroj: 3dnews.ru