Robot đáng kinh ngạc này có thể học hỏi từ con người chỉ bằng cách xem chúng

$config[ads_kvadrat] not found

Nao Beat Tracker Demo - robot synchronised using sound

Nao Beat Tracker Demo - robot synchronised using sound
Anonim

Nếu một ngày nào đó, các trợ lý robot sẽ giảm bớt trách nhiệm gia đình của bạn, họ sẽ không chỉ cần có bàn tay ngay từ đầu, họ còn cần phải học cách làm gì với họ.

May mắn thay, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley đã sẵn sàng, đảm bảo các robot của tương lai có khả năng diễn giải thông tin trực quan và chuyển nó thành các nhiệm vụ từng bước mà nó có thể tự hoàn thành.

Bot sắp xếp mới này được tạo ra bởi các đồng tác giả Tianhe Yu và Chelsea Finn, những người đã cùng nhau công bố kết quả thí nghiệm của họ hồi tháng 7. Trong bài báo, họ giải thích làm thế nào họ có thể huấn luyện một robot có sẵn trên thị trường, được gọi là PR2, để đặt các vật dụng gia đình trong các thùng chứa được mã hóa màu bằng cách xem chúng làm điều đó trước tiên. Họ đã hoàn thành điều này bằng cách cho ăn một đoạn phim thần kinh về việc Yu đặt một quả đào vào một cái bát và sau cuộc biểu tình ban đầu đó, khiến PR2 bắt chước những hành động đó.

Đây là # 20 trong danh sách Inverse của 20 cách A.I. Trở thành con người nhiều hơn vào năm 2018.

Đây là một bước nhảy vọt đối với không chỉ các quản gia robot, mà cả các mục đích xây dựng, làm sạch và thậm chí là các robot chơi thể thao. Chìa khóa cho sự đột phá là thay vì phải lập trình đặc biệt các bot cho từng nhiệm vụ riêng lẻ, về mặt lý thuyết, chủ sở hữu có thể chỉ cho họ những việc cần làm. Nó khác biệt giữa một Alexa tương lai biết cách gấp đồ giặt và một robot biết cách bạn như đồ giặt của bạn gấp.

Cho phép robot tái tạo các hành động được thực hiện bởi một con người là điều không dễ dàng, và nghiên cứu trước đây thường yêu cầu một robot phải được huấn luyện bởi một robot khác. Tay chân con người chỉ đơn giản là không di chuyển như cánh tay robot, điều này gây khó khăn cho A.I. để theo dõi và bắt chước các chuyển động mà chúng ta sử dụng để đi về cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Yu và Finn đã tìm ra cách vượt qua rào cản này bằng cách tập trung vào PR2 Ở đâu đối tượng cần phải đi, thay vì làm sao nó cần phải di chuyển nó Làm như vậy họ đã giúp mở ra cánh cửa, những người không chỉ có thể dọn dẹp, mà còn có thể dễ dàng được dạy bởi những người không chuyên.

$config[ads_kvadrat] not found