Cách đây chưa đầy hai năm, DARPA đã triển khai chương trình Máy học suốt đời (L2M) để tạo ra các hệ thống robot học liên tục với các yếu tố trí tuệ nhân tạo. Chương trình L2M được cho là sẽ dẫn đến sự xuất hiện của các nền tảng tự học có thể tự thích nghi với môi trường mới mà không cần lập trình hoặc đào tạo trước. Nói một cách đơn giản, robot phải học hỏi từ những sai lầm của mình chứ không phải học bằng cách đưa ra các bộ dữ liệu mẫu trong môi trường phòng thí nghiệm.
Chương trình L2M có sự tham gia của 30 nhóm nghiên cứu với số tiền tài trợ khác nhau. Mới gần đây, một trong những nhóm từ Đại học Nam California đã cho thấy sự tiến bộ thuyết phục trong việc tạo ra các nền tảng robot tự học, như đã đưa tin trên tạp chí Nature Machine Intelligence số tháng XNUMX.
Nhóm các nhà nghiên cứu từ trường đại học được dẫn đầu bởi Francisco J. Valero-Cuevas, giáo sư kỹ thuật y sinh, sinh học và vật lý trị liệu. Dựa trên thuật toán do nhóm phát triển, dựa trên cơ chế hoạt động nhất định của các sinh vật sống, một chuỗi hành động trí tuệ nhân tạo đã được tạo ra để dạy robot chuyển động bằng bốn chi. Được biết, chân tay nhân tạo ở dạng gân, cơ và xương giả có thể học cách đi lại trong vòng XNUMX phút sau khi chạy thuật toán.
Sau lần ra mắt đầu tiên, quá trình này không có hệ thống và hỗn loạn, nhưng sau đó AI bắt đầu nhanh chóng thích ứng với thực tế và bắt đầu đi lại thành công mà không cần lập trình trước. Trong tương lai, phương pháp đào tạo robot suốt đời mà không cần đào tạo ML sơ bộ với bộ dữ liệu có thể được điều chỉnh để trang bị hệ thống lái tự động cho ô tô dân sự và cho các phương tiện robot quân sự. Tuy nhiên, công nghệ này có nhiều triển vọng và lĩnh vực sử dụng hơn. Điều chính là thuật toán không coi con người là một trong những trở ngại trong quá trình phát triển và không học được điều gì xấu.
Nguồn: 3dnews.ru