Google a lucrat recent în domeniul așa-numitei „robotici cloud”. Acesta este un fenomen când roboții, după ce au învățat să efectueze în mod independent orice acțiune, își pot împărtăși „experiența” lor cu alți roboți, pur și simplu prin transmiterea informațiilor prin orice metodă de comunicare disponibilă. Acest principiu de predare vă permite să evitați momentul reprogramării sau, ca să spunem așa, „recalificarea”, atunci când setați noi sarcini tehnicii.
Esența „roboticii cloud” este următoarea: se bazează pe rețele neuronale care determină și stochează succesiunea acțiunilor efectuate, sunt responsabile pentru procesele de automatism și transfer de informații. În general, pentru tot ceea ce numim experiență. Roboții pe baza rețelelor neuronale pot seta orice sarcină, iar creierul artificial își va găsi propriile soluții. În viitor, atunci când va efectua aceste acțiuni de mai multe ori, robotul va dezvolta un algoritm optim pe care îl va putea transfera către alte mașini și îl vor utiliza și îmbunătăți, fără să pornească de la zero de fiecare dată.
Oamenii de știință de la Google Research și-au testat algoritmul pe trei tipuri de roboți care îndeplinesc diferite sarcini: deschiderea ușilor, studierea obiectelor pe o tavă și o versiune modificată a primului experiment, când robotul nu a fost instruit independent, ci a fost controlat de o persoană cu sarcina ulterioară de a îmbunătăți abilitățile dobândite.
În primul caz, a fost nevoie de foarte mult timp pentru a înțelege că pentru a deschide ușa, trebuie să apucați mânerul, să-l întoarceți și să împingeți ușa. Dar toți roboții ulterior au folosit acest algoritm, sărind momentul antrenamentului.
În experimentul cu tava, mașinile au fost lăsate la dispozitivele proprii și timp de câteva ore au studiat relațiile de cauzalitate dintre obiecte (de exemplu: o ceainică - o ceașcă - zahăr: ce să facă cu acest lucru este evident doar pentru noi, roboții trebuiau „să învețe”).
Experimentul numărul trei, după instruirea robotului de către operator, a fost la mila „conștiinței colective”, care a găsit rapid în comun soluțiile optime, diferind în diferite poziții inițiale ale manipulatorilor și rezultatul final, ceea ce a accelerat manipularea.
Cel mai interesant moment a fost când unul dintre roboți a fost nevoit să deschidă o ușă pe care a fost instalat un tip complet diferit de mâner. Mașina a făcut o treabă excelentă.
De ce este necesar acest lucru, pe lângă construirea teoriilor despre răscoala mașinilor? Este simplu: această accelerare a procesului de învățare va permite roboților industriali să înceapă să efectueze sarcini complexe mult mai repede decât cu abordarea tradițională.
Video promotional:
VLADIMIR KUZNETSOV
