A kutatók kifejtették, hogy ahhoz, hogy az eszköz alkalmazkodni tudjon egy új körülményhez, az „agya”
Ezért az új tanulmányban a kutatókHebbian szabályokat vezetett be a hálózatba – olyan matematikai képleteket, amelyek lehetővé teszik a mesterséges intelligencia tanulásának folytatását. Azok az értékek helyett, amelyek megszabják, hogyan terjed az aktivitás az egyik szimulált neuronról a másikra, ezek az értékek a tapasztalat függvényében változnak.
Az új intelligens mez rögzíti a sportolók edzés közbeni aktivitását
A módszer teszteléséhez a parancsrészben eltávolította a robot bal első lábát, arra kényszerítve, hogy útközben pótolja a sérülést. A készülék a hagyományos robot távolságának hétszeresét tudta megtenni. A kutatók erről beszámoltak a neuroinformáció-feldolgozó rendszerekről szóló konferencián. Az ilyen képzés javíthatja a képfelismerés, a nyelvfordítás vagy a vezetés algoritmusait.
Korábban az MIT kutatói létrehoztak egy algoritmust,aki meg tudja határozni a célokat és a terveket, még akkor is, ha kudarcot vallanak. Ez a fajta felfedezés javítja a segítő technológiát, az együttműködési vagy ápoló robotokat, valamint a digitális asszisztenseket, mint például a Siri és az Alexa.
Olvass tovább:
Nézze meg a Hubble legszebb képeit. Mit látott a távcső 30 év alatt?
Kutatás: Csernobilban a növények még mindig szennyezettek
A tudósok első jó minőségű képeket készítenek a koronavírus töviséről