İki yıldan kısa bir süre önce DARPA, yapay zeka unsurlarıyla sürekli öğrenen robotik sistemler oluşturmak için Yaşam Boyu Öğrenme Makineleri (L2M) programını başlattı. L2M programının, önceden programlama veya eğitim gerektirmeden kendilerini yeni bir ortama uyarlayabilen kendi kendine öğrenme platformlarının ortaya çıkmasına yol açması gerekiyordu. Basitçe söylemek gerekirse, robotların laboratuvar ortamında şablon verileri toplayarak öğrenmeleri değil, hatalarından ders almaları gerekiyordu.
L2M programı, değişen miktarlarda finansmana sahip 30 araştırma grubunu içermektedir. Yakın zamanda, Güney Kaliforniya Üniversitesi'ndeki gruplardan biri, Nature Machine Intelligence'ın Mart sayısında bildirildiği gibi, kendi kendine öğrenen robotik platformlar oluşturma konusunda ikna edici bir ilerleme gösterdi.
Üniversitedeki araştırmacılardan oluşan ekip, biyomedikal mühendisliği, biyokineziyoloji ve fizik tedavi profesörü Francisco J. Valero-Cuevas tarafından yönetiliyor. Grup tarafından geliştirilen ve canlı organizmaların belirli işleyiş mekanizmalarına dayanan algoritmaya dayanarak, robot hareketlerini dört uzuvda öğretmek için bir dizi yapay zeka eylemi oluşturuldu. Algoritmayı çalıştırdıktan sonra taklit tendon, kas ve kemik şeklindeki yapay uzuvların beş dakika içinde yürümeyi öğrenebildiği bildirildi.
İlk lansmandan sonra süreç sistemsiz ve kaotikti ancak daha sonra yapay zeka gerçeklere hızla uyum sağlamaya başladı ve önceden programlama yapmadan başarıyla yürümeye başladı. Gelecekte, veri setleri ile ön ML eğitimi olmaksızın robotların yaşam boyu eğitimi için oluşturulan yöntem, sivil arabaların otopilotlarla donatılması ve askeri robotik araçlar için uyarlanabilir. Ancak bu teknolojinin çok daha fazla beklentisi ve kullanım alanı var. Önemli olan algoritmanın kişiyi gelişimin engellerinden biri olarak algılamaması ve kötü bir şey öğrenmemesidir.
Kaynak: 3dnews.ru