Présenté un système qui permet aux robots de former d'autres robots
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Un Groupe de chercheurs du Massachusetts institute of technology a présenté un système d'apprentissage pour les robots sous le nom de C-LEARN. Nouveau développement permet aux robots de ne pas seulement d'acquérir de nouvelles compétences, mais aussi de partager son expérience à d'autres robots, ce qui rend l'apprentissage plus rapide et plus efficace. En outre, grâce à C-LEARN «définir un vecteur» de l'apprentissage peuvent même les gens, rien ne смыслящие dans la programmation.
Pour l'élaboration répondent les experts du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, en abrégé CSAIL). Pour commencer le processus de formation de la personne a besoin de «» du robot, comment remplir tel ou tel travail, et de définir les règles de base à suivre par le robot. Tout le reste robot fait tout seul, après quoi sera prêt à transmettre l'expérience acquise.
Le Système C-LEARN est assez simple. Elle consiste à fournir des informations sur l'objectif final et les restrictions qui s'appliquent au cours de ses réalisations. Par exemple, si le robot doit installer dans la voiture le guidon et la roue, l'opérateur doit indiquer non seulement la séquence d'action (quoi et où visser), mais aussi de personnaliser un certain nombre de paramètres sur lesquels le robot va agir. Ce qui signifie qu'il devra distinguer la désignation de l'objet (car ils sont tous deux de forme ronde), éléments de fixation et ainsi de suite. Ensuite, le robot effectue une tâche, une personne soit approuve le résultat obtenu et les enregistre dans la base de données, ou apporte les ajustements nécessaires. En outre, dans le système posé deux types de formation: ce qui précède la formation d'exemples et de formation à l'aide d'algorithmes détaillée de la programmation.
Après que le robot acquiert les compétences nécessaires, ils peuvent être transmis à une autre machine. Dans le cadre d'une série d'expériences a été constaté que, dans le cas de l'apprentissage d'un robot personne le processus de la formation a été un succès dans 100% des cas, et c'est quand le robot a enseigné à un autre robot, le taux de réussite n'était que de 87,5%. Cependant, lors d'un test personnel CSAIL formé d'un robot Optimus de neutraliser un certain type d'engin, après quoi Optimus a transmis cette expérience à un autre robot sous le nom d'Atlas et les deux robots ont utilisé cette compétence avec la même efficacité.
Http://youtu.be/QQplTBx6rV0
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