Изследователите обясняват, че за да може устройството да се адаптира към нови обстоятелства, неговият „мозък“
Следователно в новото проучване изследователитевъведе Hebbian правила в мрежата - математически формули, които позволяват на AI да продължи да учи. Вместо стойности, които диктуват как дейността ще се разпространи от един симулиран неврон към друг, тези стойности се променят като функция на опита.
Нова умна фланелка записва активността на спортистите по време на тренировка
За да тествате как работи техният метод, командатаотстрани частично левия преден крак на робота, принуждавайки го да компенсира нараняването в движение. Устройството успя да измине седем пъти по-голямо от разстоянието на конвенционален робот. Изследователите съобщиха за това на конференция за невроинформационните системи за обработка. Такова обучение може да подобри алгоритмите за разпознаване на изображения, превод на език или шофиране.
По-рано изследователите от MIT създадоха алгоритъм,които могат да дефинират цели и планове, дори да се провалят. Този тип проучване ще подобри помощните технологии, роботите за сътрудничество или поддържане и цифровите асистенти като Siri и Alexa.
Прочетете още:
Вижте най-красивите снимки на Хъбъл. Какво е видял телескопът за 30 години?
Изследвания: Културите в Чернобил все още са замърсени с радиация
Учените правят първите висококачествени снимки на шипове от коронавирус