Робот продолжил свою роль, даже когда сломал ногу. Ученые рассказали о поведении, которое преследует Тимона Vosveteit.sk
Жизнь непредсказуема, это касается и людей, и роботов. Возможно, вы видели вирусные видеоролики, в которых роботы делают удивительные вещи. Выглядит здорово, но в реальном мире есть одна неприятная правда, в одиночку почти ни один робот не выдержит, ближе Скилд ИИ.
Это связано с тем, что большинство видеороликов создаются в чистых, контролируемых условиях.. Робот знает, что пол ровный, что никто не будет менять его настройки, что перед его датчиками ничего не попадает. Небольших изменений достаточно И вся «экспертиза» роботов разваливается. Проблема в том, как мы программируем роботов. Большинство ИИ, управляющих движением роботов, Обучает определенной конфигурации тела, отдельному типу моторики, правильным размерам стоп, движению. Такой ИИ фактически запоминает рецепт «идти», как если бы вы узнали ответы на тест. Он работает, когда ничего не меняется, но когда возникает неизвестная проблема, например, блокировка двигателей, сломанная нога или совершенно новое тело, ИИ не знает, что делать, и робот падает.
Ученые пришли к решению не обучать и передвижению только одного робота, а просто множеству различных роботов. В обучении участвовало 100 000 различных тел, и ИИ должен был управлять каждым из них. Она ничего не могла вспомнить, ей приходилось думать о стратегии, которая работает везде. Так называемый Всесторонний искусственный интеллектили иначе мозгЭто может адаптироваться к неожиданным ситуациям.
Учимся у осени
Например, исследователи берут четырехроботного робота и бегают стоя. Мозг не знает, какое тело он делает. Он обнаруживает, что находится в теле гуманоида, а не четырехсвязного. Первые попытки заканчиваются осенью, Тело нестабильно, конфигурация двигателя неизвестна.. Вторая попытка уже использует опыт первого падения, а третья завершается успешно. Такое контекстное обучение позволяет ИИ учиться на предыдущих неудачах. Как великие языковые модели.
Интересно, что эта способность учиться на предыдущих падениях позволяет предположить, что ученые, вероятно, использовали архитектуру трансформатора. А также успех Chatgpt и других замечательных языковых моделей. Этот подход позволяет обрабатывать прошлые данные как контекст и Немедленно улучшить будущее поведение.
Не упускайте из виду
Это приложение вытащит вам занозу из пятки. Сообщения со всего сайта увидят вас в одном месте
Потеря конечностей и переломы ног.
Ученые также смоделировали потерю членов: робот лишился части стопы, что полностью изменило движение. Специальный алгоритм, обученный только для одного тела, падал и свергал. Всесторонний ИИ адаптировался за несколько секунд и нашел новое движение, Например, вышедший маятник покачнулся в тазобедренном суставе и продолжил идти.
При блокировке суставов или повреждении ноги ИИ мог скорректировать вес тела и продолжить движение. Даже у роботов на колесах мозг был адаптирован. Когда колеса были битыми, он пошел гулять и после выпуска снова использовал колеса. Было интересно, когда роботу прикрепили вытянутые ноги, как будто он шел на прогулке. Это увеличило его центр тяжести и нестабильность, но не ИИ быстро отрегулировал шаг, длину шага и положение ног, и робот уверенно прошел.
Хотя получившийся в результате омни-телесный мозг является адаптивным и эффективным, следует помнить, что создание такой модели было чрезвычайно трудным. Обучение на моделируемом мультиферзе 100 000 роботов длился тысячелетия смоделированного времени и требовал огромной компьютерной активности.. Такая технология пока доступна только крупным лабораториям.
Однако наибольший потенциал у него есть для спасательных и обслуживающих роботов на неизвестной местности, например, при стихийных бедствиях. Хотя промышленному роботу на заводе нужна точность, Роботу робота нужна надежная способность адаптироваться, чтобы людям не приходилось спасать его после того, как сустав останется.
Автор публикации
КОММЕНТЫ