Pred manj kot dvema letoma je DARPA lansirala program Lifelong Learning Machines (L2M) za ustvarjanje nenehno učečih se robotskih sistemov z elementi umetne inteligence. Program L2M naj bi povzročil nastanek samoučečih se platform, ki bi se lahko prilagodile novemu okolju brez predhodnega programiranja ali usposabljanja. Preprosto povedano, roboti so se morali učiti iz svojih napak in se ne učiti s črpanjem naborov predlog podatkov v laboratorijskem okolju.
Program L2M vključuje 30 raziskovalnih skupin z različnimi zneski financiranja. Ravno pred kratkim je ena od skupin z Univerze v južni Kaliforniji pokazala prepričljiv napredek pri ustvarjanju samoučečih se robotskih platform, kot poroča marčevska številka Nature Machine Intelligence.
Ekipo raziskovalcev z univerze vodi Francisco J. Valero-Cuevas, profesor biomedicinskega inženirstva, biokineziologije in fizikalne terapije. Na podlagi algoritma, ki ga je razvila skupina in temelji na določenih mehanizmih delovanja živih organizmov, je bilo ustvarjeno zaporedje dejanj umetne inteligence za učenje robota gibanja na štirih okončinah. Poročajo, da so se umetni udi v obliki imitacije kit, mišic in kosti lahko naučili hoditi v petih minutah po zagonu algoritma.
Po prvem zagonu je bil proces nesistematičen in kaotičen, potem pa se je AI začel hitro prilagajati realnostim in uspešno začel hoditi brez predhodnega programiranja. V prihodnosti bo ustvarjeno metodo vseživljenjskega usposabljanja robotov brez predhodnega ML usposabljanja s podatkovnimi nizi mogoče prilagoditi za opremljanje civilnih avtomobilov z avtopiloti in za vojaška robotska vozila. Vendar ima ta tehnologija veliko več možnosti in področij uporabe. Glavna stvar je, da algoritem človeka ne dojema kot eno od ovir v razvoju in se ne nauči ničesar slabega.
Vir: 3dnews.ru