VTVGo Ứng dụng xem truyền hình trực tuyến HD
Bò vào áo phông có thể là một trong số ít nhiệm vụ mà con người chúng ta có khả năng thực hiện ngay cả khi chúng ta hầu như không tỉnh táo và vẫn gãi giấc ngủ ra khỏi mắt. Nhưng thực tế là chúng tôi đã thành thạo cách ăn mặc của mình (ít nhiều) tin rằng chuỗi các chuyển động cần thiết để đi từ khi ở trong bộ đệm đến được mặc đủ để bước ra khỏi cửa thực sự là như thế nào.
Một người hiểu điều này cũng như bất cứ ai là Alex Clegg, một khoa học máy tính Ph.D. sinh viên tại Học viện Công nghệ Georgia, người đã tập trung vào việc sử dụng máy học để trí tuệ nhân tạo công nghệ làm thế nào để tự mặc quần áo. Như anh ấy nói Nghịch đảo, trong khi A.I. đủ thông minh để dự đoán bệnh nhân nào sẽ bị nhiễm trùng huyết hoặc làm thế nào để thách thức các nhà vô địch thế giới trong các trò chơi chiến lược phức tạp, việc dạy máy cách mặc áo đã được chứng minh là một mục tiêu khó nắm bắt.
Khăn vải rất phức tạp, anh ấy giải thích trong một email. Nó có thể phản ứng ngay lập tức và quyết liệt với những thay đổi nhỏ ở vị trí của cơ thể và thường xuyên kìm hãm chuyển động. Quần áo cũng có xu hướng gập, dính và bám vào cơ thể, tạo cảm giác haptic hoặc chạm vào nhiệm vụ.
Vì vậy, tại sao, chính xác, là một máy tính whiz đang cố gắng phá vỡ cách chúng ta phù hợp vào buổi sáng? Clegg giải thích rằng có một vài ứng dụng khả thi cho A.I. hiểu được nghệ thuật mặc quần áo đơn giản. Trong thời gian ngắn, những phát hiện của Clegg nhánh có thể được sử dụng để một ngày nào đó đẩy nhanh quá trình tạo ra hoạt hình 3D giống như thật. Nhưng quan trọng hơn, những hiểu biết này có thể giúp dẫn đến việc thiết kế các robot hỗ trợ có thể giúp chăm sóc con người trẻ và già.
Các nhà nghiên cứu bắt đầu bằng cách dạy một máy tính làm chủ cách đưa một cánh tay vào tay áo. Trong bài báo sẽ được trình bày tại hội nghị SIGGRAPH Châu Á 2018 sắp tới về đồ họa máy tính vào tháng 12, Clegg và các đồng nghiệp đã giải thích về kỹ thuật chính xác mà họ đã sử dụng, một loại hình học máy có tên là học tập củng cố sâu.
Mục tiêu của học tập được củng cố sâu là cố gắng và dạy cho robot cách hoàn thành các chuyển động và nhiệm vụ nhất định bằng cách cho chúng làm đi làm lại nhiều lần. Trong trường hợp mặc quần áo A.I., đội ngũ của Clegg đã có A.I. quan sát quá trình môi trường ảo, tái tạo nó và sau đó thưởng cho nó khi nó dường như đi đúng hướng.
Clegg giải thích rằng phải mất hàng trăm ngàn lần thử để nhân vật hoạt hình hình xúc xích mà họ phát triển để học cách mặc áo khoác hoặc áo phông. Rốt cuộc, bot của họ đã phải học cách nhận biết cảm ứng để nó có thể kéo chiếc áo khi cần. Thêm vào đó, họ cũng cần kết hợp một động cơ vật lý để làm cho mô phỏng chính xác với cuộc sống nhất có thể.
Cuối cùng, con trai vụng về, hoạt bát, đã cố gắng học cách mặc áo vào, ngay cả khi không liên tục. Tuy nhiên, kết quả có thể hữu ích nhất như một bằng chứng về khái niệm về cách học sâu có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề sắc thái.
Thật thú vị khi tưởng tượng ra hàng loạt vấn đề chúng ta có thể giải quyết bằng cách học tập được củng cố sâu, ông nói. Chúng tôi mong muốn tiếp tục làm việc để tạo điều kiện cho robot và tìm giải pháp cho các vấn đề lớn ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày của rất nhiều người.
Chuyển đổi những phát hiện của kết quả của nghiên cứu này để làm việc với robot sẽ mất nhiều công sức hơn để hài hòa cả hai khía cạnh phần mềm và phần cứng. Nhưng những phát hiện của Clegg sườn đặt ra một con đường cho các nhà nghiên cứu quan tâm đến việc giải phóng những người chăm sóc robot tương lai của chúng ta khỏi những hạn chế hiện tại của họ.