Lidia Perskaגישה חדישה שפותחה על ידי חוקרים ממכון טכנולוגי מסטצ'וסט FT פורסמה באופן ברור לאיך רובוטים משפרים את יכולותיהם באופן עצמאי דרך תרגול. הניסויים הראשונים עם דגם רובוטי של בוסטון דינמיקס, בעיקר רובוט הרב-רגלי Spot, הראו תוצאות חיוביות במספר דיווחים טכנולוגיים מובילים.
הגישה הקודמת לאימון רובוטים, בעקבות דוגמת הרובוט ששוחק פינג-פונג של Google DeepMind, הדגישה את השליטה באלגוריתם מראש. בניגוד לכך, החדשנות בהנהגתיות של MIT משתמשת בתרגול שוטף על מנת לאפשר לרובוטים להתפתח ולשפר את כישוריהם אורגנית לאורך זמן.
דרך סדרת ההרפכה, האלגוריתם מאפשר לרובוטים ללמוד מהחוויות שלהם, להסתגל את האסטרטגיות שלהם, ולשנות את ההתנהגות שלהם באופן יעיל. שיטה חדשנית זו מסמנת עיזוב חשוב משיטות התכנות המובנות, מקדמת עידן חדש בפיתוח כישורים רובוטיים.
המעבר המשמעותי של צוות ה-MIT תואם את המהפכה הנרחבת המכוונת למערכות רובוטיות דינמיות והסתיימות יכולות מתמדת. על ידי גידול למידה אוטונומית ושיפור כישורים, המהפכה מחזה פרספקטיבות ביישומים שונים בתעשיות שונות, החל מייצור ולוגיסטיקה ועד לציבור הרפואי והמעבדה.
מה שפותח שדה הרובוטיקה מקבל טכנולוגיות תגובניות וגמישות יותר, הצער של רובוטים שעושים להתקדמות בכישוריהם באופן עצמאי מפתח של עולמות לא רגילים. המיזוג של הבינה המלאכותית והתרגול האוטונומי מפיץ עתיד שבו רובוטים מתקדמים בכישוריהם באופן נצחי, סותר את הדרך לפתרונות רובוטיים חדשניים ויעילים בעולם שמתפתח במהירות.
האם רובוט המתהוון יעבור עבר ניסיונים נרחבים?
שאלה חשובה היא האם אלגוריתמים אלו יכולים להתאים גם לרובוטים נוספים שאינם רב-רגלים כמו Spot. בנוסף, יש לחוקרים לחקור את יכולת התרחבות האלגוריתם למשימות וסביבות רבות יותר הכוללות רובוטים.
אתגרים ופולמוסים מרכזיים:
אחד מהאתגרים המרכזיים הוא לוודא את יכולת האלגוריתם להכליל למידה במגוון שטחים באופן יעיל. חוץ מזאת, ייתכן שישנם פולמוסים לגבי ההשלכות האתית של רובוטים שמשפרים את כישוריהם באופן אוטונומי ללא התערבות ושליטה אנושית.
יתרונות:
אחד היתרונות המרכזיים של אלגוריתם רובוטי זה הוא היכולת שלו לאפשר לרובוטים לשפר ולהתאם את עצמם לתנאים משתנים ללא צורך בהתערבות ידנית. יכולת למידה אוטונומית זו יכולה להוביל למערכות רובוטיות עוצמתיות ומיומנות יותר בתעשיות שונות.
חסרונות:
מצד שני, ייתכן כי יהיו דאגות לגבי האמינות של האלגוריתם במצבים בלתי צפויים שבהם נדרשת התערבות אנושית. בנוסף, כאשר הרובוטים מתהוונים יותר בשיפור הכישורים שלהם באופן עצמאי, עלולות להיות השלכות על הרחקה מהעבודה והתפקידים של עובדים ועובדות.
כשדה הרובוטיקה מתקדם למערכות דינמיות והסתיימות, ההשלכות של רובוטים שמשפרים את כישוריהם באופן אוטונומי רחוקות. על-ידי מיזוג של בינה מלאכותית ותרגול שוטף, העתיד מבטיח רובוטים שמתפתחים ומשפרים את יכולותיהם באופן עצמאי, מעניק עידן חדש של פתרונות רובוטיים מתקדמים.
לקבלת מידע נוסף על הרפתקאות הפיתוחים האחרונים ברובוטיקה ובאלגוריתמים אוטונומיים, בקר בהאתר הרשמי של MIT.
[הטבה] https://www.youtube.com/embed/QEk0x6E9Mc8[/ embed]
