تحسين خوارزميات منظمة العفو الدولية سوف يؤدي إلى ثورة في مجال الأطراف الصناعية

تعليم الذكاء الاصطناعي باستخدام أسلوب التجربة والخطأ عندما يكون الكمبيوتر هو "الاحتياطي الفيدرالي" تسجيلات كمية هائلة بالفعل راهن الأطراف على أساس أنه يشحذ مهاراته ، أثبتت أن الجهاز قادر على أن يتفوق على البشر في مثل هذه الألعاب الكلاسيكية المجلس مثل الشطرنج و لعبة اللغز. من أحدث الأمثلة على ذلك يمكن اعتبار الكمبيوتر في الآونة الأخيرة أكثر من شخص في الاستراتيجية لعبة الكمبيوتر الثاني ، حيث كان الجهاز المدربين على نفس المبدأ. غير أن مجموعة أخرى من الخبراء في مجال منظمة العفو الدولية قد أظهرت أن هذه طريقة التدريس يمكن استخدامها لمزيد من المهام العملية ، على سبيل المثال ، من أجل تدريب الروبوتية الصناعية.

طريقة الأم (تعزيز التعلم) في نظام اختبار يتعلم من خلال التفاعل مع البيئة ، أظهرت نتائج واعدة خلال تجربة صغيرة مع اثنين من المتطوعين واحد تماما صحية شخص واحد مع بتر فوق الركبة في الساق.

باستخدام الطرق التقليدية التقنيات عادة ما يستغرق عدة ساعات من أجل تكوين بشكل صحيح الروبوتية بدلة يدويا ضبط كل المفاصل الصناعية وضبط على نمط معين من المشي اعتادوا على الناس. التجربة خبراء من جامعة شمال كارولاينا أظهرت أن آلة التعلم أسلوب التعزيز يسمح القيام بذلك بشكل أسرع بكثير – 10 دقائق بعد التلقائي بالكامل الإعدادات يمكن للشخص أن يذهب على نحو سلس.

"الحقيقية تطبيق هذه التكنولوجيا لا تزال بعيدة جدا. نحن فقط أظهرت أن هذا أمر ممكن. أعجبنا", — تقول هيلين هوانغ ، أستاذ الهندسة الحيوية في جامعة ولاية كارولينا الشمالية.

هوانج وزملاؤه نشرت نتائجها في مجلة IEEE المعاملات على علم التحكم الآلي. نتائج عملهم يمكن أن يكون خطوة أولى هامة نحو أتمتة عمليات نموذجية بالنسبة دليل التكيف من الأسلحة الروبوتية التي عادة ما يستغرق وقتا طويلا ويتطلب من زيارات المرضى إلى المختصين كلما أطقم الأسنان تتطلب التكيف. في المستقبل, كل هذه الإعدادات الناس سوف تكون قادرة على أداء في المنزل بنفسك دون المساعدة من الفنيين.

تكوين الروبوتية الاصطناعي هو عملية معقدة من ضبط معايير مختلفة لتحديد مستويات التفاعل بين أطرافه و بدلة اللازمة لأداء مهام معينة. على سبيل المثال ، بعض المعلمات تحديد مستوى صلابة الروبوتية الركبة النطق أو التحمل المسموح بها عندما المتداول القدم ذهابا وإيابا. في مناقشة القضية الركبة الروبوتية بدلة الإعدادات المطلوبة 12 معلمات مختلفة. في نهج موحد ، والنتيجة النهائية وعادة ما يتم الحصول عليها بعيدا عن المثالية ، ولكن مع ذلك كان مناسبة جدا وذلك أن الإنسان قد يقف على بدلة وتقديم الطلبات البسيطة.

تدريب الأطراف الروبوتية هي عملية معقدة جدا من شارك في التعديلات. بدلة حرفيا يجب أن تعلم أن العمل جنبا إلى جنب مع الدماغ البشري مدير التكيف المتبادل من الأجهزة في الحي كله. في نفس الوقت, تعلم المشي في حاجة ليس فقط بدلة, لكن الرجل. عادة النتائج الأولى تبدو محرجا جدا بالقرب من الأمثلة مع الزحافات أو الجليد التزلج على الجليد ، وهو أول واحد وقفت.

"أجسامنا يمكن أن يكون من الغريب جدا أن تتفاعل مع الأجسام الغريبة التي تحاكي تتمته. في برنامج الكمبيوتر هو آلة خوارزمية التعلم مع تعزيز التعلم التفاعل مع الجسم البشري", — ويقول المؤلف المشارك في الدراسة التي نشرت ، جيني سي أستاذ الإلكترونية والكمبيوتر الطاقة الهندسة من جامعة ولاية أريزونا.

مهمة التعلم الروبوتية الصناعية معقدة من مجموعة محدودة جدا المتاحة خوارزمية التعلم البيانات. على سبيل المثال ، إلى تدريب الخوارزميات AlphaZero و AlphaStar للعب الشطرنج ، اذهب و ستار كرافت الثاني شركة DeepMind استخدام سجل ملايين يلعبون لعب هذه الألعاب. بدوره, الناس مع بتر أطرافهم لجمع البيانات اللازمة لتدريب الخوارزمية سوف لا تكون قادرة على المشي لفترة طويلة جدا من الزمن. على سبيل المثال أولئك الذين زاروا مختبر هوانغ كان قادرا على المشي من دون توقف 15-20 دقيقة فقط ، وبعد أنهم في حاجة إلى بعض الراحة.

ولكن هذا ليس كل الصعوبات والقيود ، وعدم السماح لتغطية مجموعة كاملة من المعلومات التعليمية ، لاحظ الباحثون. على سبيل المثال ، حتى بين الاشتراكية هوانغ قبل بداية المشروع نشأت بعض الخلاف حول ما إذا كان أو لا تسمح المتطوعين المشاركين في التجربة ، الوقوع تحت خوارزمية قادرة على تعلم هذه المعلومات. في النهاية, هذه الفكرة قررت رفض أن يعزى إلى السلامة من المتطوعين.

ومع ذلك ، حتى على الرغم من كل هذه الصعوبات النتائج الأولى أعجب. الباحثين المدربين خوارزمية لتحديد أنماط معينة في البيانات التي تجمعها أجهزة الاستشعار المثبتة في الروبوت الركبة. وهذا بدوره سمح بإنشاء عتبة وظائف بدلة روبوتية ، مما يتيح تجنب الحالات غير المرغوب فيها التي يمكن أن تسبب لك أن تقع. في النهاية الخوارزمية وقد علمت أن تعتمد على نمط معين ، وبالتالي تحقيق الاستقرار نعومة وأكثر طبيعية في حركة الأطراف الروبوتية.

الآلي الروبوتية نهج التعلمأطرافه لا تزال بعيدة جدا عن التطبيق الشامل. الآن العلماء ترغب في تعليم الخوارزمية إلى التحكم السلس المفصل عند الوقوف ، رفع (مثل كرسي) النسب (مثل الدرج). وبالإضافة إلى ذلك ، فإن المهمة لجعل النظام أكثر استقلالية ، مما يسمح للتدريب و تعديل الاصطناعية ، ليس فقط في ظروف المختبر.

واحدة من أصعب و في نفس الوقت أهم المهام وفقا للباحثين ، هو تطوير طريقة «الاتصالات» الخوارزمية الإنسان ، وبالتالي فإن هذه الأخيرة يمكن أن أقول له أي من الإعدادات المحددة بدلة هو الأكثر ملاءمة. أولى المحاولات الرامية إلى حل هذه المشكلة باستخدام الأزرار القياسية وغيرها من أساليب بسيطة من إدخال المعلومات كانت غير فعالة. ربما جزئيا بسبب هذا الإصدار من واجهة "الكمبيوتر آلة" فشل نقل اكتمال التصور التنسيق شخص.

"لا يعمل هذا الأسلوب لأننا لا نفهم تماما جميع الميزات من جسم الإنسان. أولا, تحتاج إلى ملء بعض الثغرات في المعارف الأساسية حول علم النفس وعلم وظائف الأعضاء," — يخلص هوانغ.

آفاق تطوير الروبوتية الصناعية القائمة على الذكاء الاصطناعي يمكن مناقشتها في منطقتنا .