Istraživači su objasnili da, kako bi se uređaj prilagodio novim okolnostima, njegov "mozak"
Stoga su u novoj studiji istraživačiuveo Hebbianova pravila u mrežu - matematičke formule koje omogućuju umjetnoj inteligenciji nastavak učenja. Umjesto vrijednosti koje diktiraju kako će se aktivnost širiti s jednog simuliranog neurona na drugi, te se vrijednosti mijenjaju kao funkcija iskustva.
Novi pametni dres bilježi aktivnost sportaša tijekom treninga
Da biste testirali kako njihova metoda radi, naredbadjelomično uklonio lijevu prednju nogu robota, prisiljavajući je da nadoknadi ozljedu u pokretu. Uređaj je mogao prijeći sedam puta veću udaljenost od konvencionalnog robota. Istraživači su to izvijestili na konferenciji o sustavima za obradu neuro-informacija. Takav trening može poboljšati algoritme za prepoznavanje slika, prijevod jezika ili vožnju.
Ranije su istraživači s MIT-a stvorili algoritam,koji mogu definirati ciljeve i planove, čak i ako mogu propasti. Ova vrsta istraživanja poboljšat će pomoćnu tehnologiju, robote za suradnju ili njegu i digitalne pomoćnike poput Sirija i Alexa.
Čitaj više:
Pogledajte najljepše slike Hubblea. Što je teleskop vidio u 30 godina?
Istraživanje: Usjevi u Černobilu i dalje su kontaminirani zračenjem
Znanstvenici snimaju prve visokokvalitetne slike trnja od koronavirusa