În prezent, oricât de capabil este un mecanism robotizat, în majoritatea cazurilor acționează conform algoritmilor pre-scrise (sau este controlat complet de o persoană) și nu poate prevedea consecințele acțiunilor sale. Dar oamenii de știință de la Universitatea California din Berkeley au creat o nouă tehnologie pentru învățarea mașinilor, care le permite să prezică unde va duce această acțiune sau alta, chiar și atunci când interacționează cu obiecte pe care robotul nu le-a mai întâlnit anterior.
Ediția EurekAlert scrie despre noua dezvoltare. Conform rapoartelor lor, tehnologia este aranjată după cum urmează: în prima etapă, fără participarea unui operator, folosind imagini primite de la camere, robotul mută independent obiecte, pe baza cărora este construit un model predictiv de comportament. După mai multe încercări, acesta este „amintit” și este folosit mai târziu la întâlnirea cu obiecte noi sau similare văzute. Camerele robotului calculează posibila succesiune de acțiuni, dar până acum, însă, cu doar câteva secunde înainte. Deși acest lucru este deja suficient pentru ca robotul să ia decizii în condiții noi pentru el fără participarea umană. După cum a afirmat unul dintre cercetători, Frederic Ebert, „De-a lungul vieții lor, oamenii învață să interacționeze cu lumea din jurul lor practic fără ajutoare de încercare și eroare, dobândind experiența necesară și dobândind abilități. Am reușit să construim un sistem robotizat care va folosi o cantitate mare de date colectate autonom pentru a dobândi abilități utile, iar cunoștințele acumulate în timpul antrenamentului pot fi folosite de mașină în viitor atunci când, de exemplu, se deplasează obiecte."
Vladimir Kuznetsov
