Google nesen strādā tā saukto "mākoņu robotikas" jomā. Šī ir parādība, kad roboti, iemācījušies patstāvīgi veikt jebkādas darbības, var dalīties "pieredzē" ar citiem robotiem, vienkārši pārsūtot informāciju ar jebkuru pieejamu komunikācijas metodi. Šis mācīšanas princips ļauj izvairīties no pārprogrammēšanas brīža vai, tā sakot, "pārkvalificēšanās", uzstādot jaunus tehnikas uzdevumus.
"Mākoņu robotikas" būtība ir šāda: tās pamatā ir neironu tīkli, kas nosaka un saglabā veikto darbību secību, ir atbildīgi par automātisma un informācijas pārsūtīšanas procesiem. Kopumā visam, ko mēs saucam par pieredzi. Roboti, kuru pamatā ir neironu tīkli, var uzstādīt jebkuru uzdevumu, un mākslīgās smadzenes atradīs savus risinājumus. Nākotnē, vairākas reizes veicot šīs darbības, robots izstrādās optimālu algoritmu, kuru varēs pārsūtīt uz citām mašīnām, un viņi to izmantos un pilnveidos, nevis katru reizi sākot no nulles.
Google Research zinātnieki ir pārbaudījuši savu algoritmu trīs veidu robotiem, kuri veic dažādus uzdevumus: atver durvis, izpēta objektus uz paplātes un modificētu pirmā eksperimenta versiju, kad robots netika apmācīts patstāvīgi, bet to kontrolēja persona ar sekojošu uzdevumu uzlabot prasmes.
Pirmajā gadījumā automašīnai bija nepieciešams daudz laika, lai saprastu, ka, lai atvērtu durvis, jums ir jāsagrābj rokturis, jāpagriež un jāpiespiež durvis. Bet visi nākamie roboti izmantoja šo algoritmu, izlaižot apmācības momentu.
Eksperimentā ar paplāti mašīnas tika atstātas pašām un vairākas stundas pētīja cēloņsakarības starp objektiem (piemēram: tējkanna - krūze - cukurs: ko ar to darīt, ir skaidrs tikai mums, robotiem vajadzēja “iemācīties”).
Trešais eksperiments pēc operatora robota apmācības notika uz “kolektīvās apziņas” žēlastību, kas ātri vienkopus atrada optimālos risinājumus, kas atšķīrās dažādās manipulatoru sākotnējās pozīcijās un galarezultātā, kas paātrināja manipulācijas.
Interesantākais brīdis bija tad, kad viens no robotiem bija spiests atvērt durvis, uz kurām tika uzstādīts pavisam cita veida rokturis. Mašīna veica izcilu darbu.
Kāpēc tas viss ir vajadzīgs papildus teoriju konstruēšanai par mašīnu sacelšanos? Tas ir vienkārši: šis mācību procesa paātrinājums ļaus rūpnieciskajiem robotiem daudz ātrāk sākt sarežģītu uzdevumu izpildi, nekā izmantojot tradicionālo pieeju.
Reklāmas video:
VLADIMIRS KUZNETSOVS