2020. 11. 03. - 09:45

Mesterséges intelligencia - A robotok úgy taníthatók, mint a kutyák?

Mesterséges intelligencia - A robotok úgy taníthatók, mint a kutyák?

Egy tréning-technika, mellyel az ebeket lehet tanítani, hatékonynak mutatkozik a robotok edzésében is – világítottak rá a Johns Hopkins Egyetem kutatói.

Lehetséges lenne ugyanolyan módszerrel betanítani a robotokat, mint a kutyákat? Erre utal a Johns Hopkins Egyetem kutatóinak új technikája.
 
A szakemberek megmutatták a robotnak, hogyan oktassa magát számos új trükk elsajátítására, beleértve blokkok egymásra helyezését. A módszerrel a robot – amelyet Spotnak neveztek el – képes volt napok alatt megtanítani magát bizonyos dolgokra, amelyek normális esetben egy hónapot vesznek igénybe.
 
A pozitív megerősítés elnevezésű, sokak számára ismert megközelítés jellemzően a kutyák tanításánál kerül elő. Segítségével a kutatócsoport drámai módon javítani tudta a robot képességeit, s elég gyorsan tette ezt ahhoz, hogy a való életben hasznos robotok megvalósítható segítséggé válhassanak. Olvasd el: A cégek több mint fele automatizálna a koronavírus hatására
 
Mesterséges intelligencia - A kutyáknál alkalmazott tanítási módszer bevált a robotoknál is
Mesterséges intelligencia - A kutyáknál alkalmazott tanítási módszer bevált a robotoknál is
 
A felfedezéseket a kutatók a Good Robot lapban közölték.
 
„A kérdés itt az volt, hogyan lehet rávenni a robotot arra, hogy megtanuljon egy képességet – magyarázta Andrew Hundt, PhD-hallgató, a Johns Hopkins számítástechnikai interakciós és robotikai laboratórium munkatársa. - Voltak kutyáim, ismerem a jutalmazás technikáját - ez inspirálta a tanulási algoritmus megtervezését.”
 
Az emberrel és az állattal ellentétben, amelyek intuitív aggyal születtek, a számítógépek „üres lapok”, mindent a nulláról kell megtanulniuk. A valódi tanulást azonban gyakran kísérletezés, hibázás, próbálgatás kíséri, s a robotikusok még mindig találgatják, miként tanulhatnak hatékonyan a robotok a hibáikból.
 
A kutatócsoport olyan jutalmazási rendszert fejlesztett ki, amely úgy tanítja a robotot, ahogyan egy kutyával bánunk. Amikor az eb jutalomfalatot kap, mert jól csinált valamit, a robot pontokat szerez.
 
Hundt elmondta, hogy a saját kutyáját is megtanította: csak akkor kapja meg a jutalomfalatot, ha lenyugodott, nem foglalkozott a járdán felbukkanó mókusokkal.
 
Hasonlóképpen, a blokkok egymásra helyezéséhez a robotnak meg kellett tanulnia, hogyan koncentráljon a konstruktív cselekedetekre. Amikor a robot felfedezte a blokkokat, gyorsan megtanulta, hogyan rakja őket egymásra ahhoz, hogy magas pontszámokat érjen el, ám amikor rosszul csinálta, nem kapott semmit.
 
A tréning technika nem csupán működött – csupán néhány napot vett igénybe, hogy a robot megtanítsa magát a feladat helyes elvégzésére, pedig ez egyébként hetekbe telne. A kutatócsoport képes volt csökkenteni a tanulás idejét azzal, hogy először szimulált robotot képeztek ki – ez sokkal inkább hasonlít videojátékra, mint valódi robotra, ezt követően azonban a teszteket Spottal is lefuttatták.
 
A jelek szerint a robot mindig meg akarja szerezni a legnagyobb pontszámot, ezért elsajátítja a legmegfelelőbb módszert a feladat elvégzésére. A fenti módszerrel a 100 százalékos pontosságot 2 nap alatt teljesítette.
 
A pozitív megerősítéses technika nemcsak abban működött, hogy a robot saját magát megtaníthatta a blokkok egymásra helyezésére – a pontozós rendszerrel egyéb feladatokat is gyorsan elsajátított. Még azt is, hogyan játsszon egy szimulációs játékot.
 
A képesség, hogy tanuljon a hibákból, minden szituációban kritikus fontosságú egy olyan robot megtervezéséhez, amely képes alkalmazkodni új környezetekhez. Olvasd el: Kiderült, robotok javíthatnak az idősek magányán és mentális egészségén
 
A kutatócsoport szerint ezen felfedezések segíthetnek megtanítani a robotokat a mosásra, a mosogatásra, minden olyan feladatra, amely népszerű lehet az emberek számára, sőt az idősek segítségére. Sőt, a továbbfejlesztett önvezető autók tervezésében is segíthet.
 
 
László Adrienn

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.

 

gyulai_vafurdo

profight_banner.