不到兩年前，DARPA 啟動了終身學習機器 (L2M) 計劃，旨在創建具有人工智慧元素的持續學習機器人系統。 L2M 計畫本應催生自學平台的出現，這些平台無需事先編程或培訓即可適應新環境。 簡而言之，機器人必須從錯誤中學習，而不是透過在實驗室環境中提取一組模板資料來學習。
L2M 計畫涉及 30 個研究小組，資金數量各異。 就在最近，南加州大學的研究小組在創建自學習機器人平台方面取得了令人信服的進展，正如《自然機器智能》三月號所報導的那樣。
該大學的研究團隊由生物醫學工程、生物運動學和物理治療教授 Francisco J. Valero-Cuevas 領導。 該小組開發的演算法基於生物體的某些功能機制，創建了一系列人工智慧動作來教導機器人四個肢體的動作。 據悉，仿肌腱、肌肉和骨骼形式的義肢在運行演算法後五分鐘內就能學會走路。
第一次啟動後，整個過程不繫統且混亂，但隨後人工智慧開始快速適應現實，並成功開始行走，無需事先編程。 未來，所創建的無需使用資料集進行初步機器學習訓練的機器人終身訓練方法可以適用於配備自動駕駛儀的民用汽車和軍用機器人車輛。 然而，這項技術具有更多的前景和使用領域。 最重要的是，該演算法不會將人視為發展的障礙之一，也不會學到任何不好的東西。
來源： 3dnews.ru