Останні дослідження зробили важливий крок у галузі робототехніки, показавши гуманоїдних роботів, які вивчили грати у футбол за допомогою інноваційного методу навчання, приведеного в дію штучним інтелектом (ШІ). Дослідження, опубліковане 10 квітня в журналі Science Robotics, показує, як ці кицьки-роботи можуть атакувати і захищатися стратегічними рухами, вивченими за допомогою глибокого посиленого навчання, передової техніки ШІ.
Дослідницька команда з Google DeepMind забезпечила своїх маленьких гуманоїдних роботів Robotis OP3 здатністю вивчати складні футбольні навички без потреби у вичерпному передпрограмуванні. Ці роботи спостерігали за тим, як вони легко керували м’ячем, приймали тактичні рішення і швидко підвищувалися після падінь, демонструючи значний просування в роботизованій спритності та адаптивності.
Глибоке посилене навчання, що використовується ШІ – це складне поєднання різних методів навчання. Воно включає комбінацію підвищення позитивних результатів, наслідування спостережуваної поведінки (навчання з учителем) та використання глибоких нейронних мереж, які розроблені для віддзеркалення структури людського мозку.
У кількісних термінах роботи, які отримали ШІ-навчання за цим методом, показали вражаючі покращення. Вони проявляли швидкість у ходьбі та керуванні, збільшували швидкість удару по м’ячу та зменшували час відновлення після втрати рівноваги на велику кількість, порівняно з не-ШІ-навченими контрагентами.
Ці роботи не лише виступали краще, але також виявляли спонтанні “емерджентні поведінки”, такі як унікальні рухи ніг та оберти, які були б дуже важкі для жорсткого прописування в їхню систему, намагаючи на потенціал для ще складніших та більш розвинутих рухів у майбутньому.
Дослідження означає стрибок вперед в розробці роботів, де ШІ може призвести до створення простих і безпечних рухів для гуманоїдних роботів. Ці просування відкривають шлях для більш складних роботизованих реакцій в різних непередбачуваних середовищах, що становить візитівку для ШІ-підтриманої автономії та машинного навчання.
The source of the article is from the blog dk1250.com