研究者らは、デバイスが新しい状況に適応するためには、その「脳」が必要であると説明しました。
したがって、新しい研究では、研究者たちはAI が学習を続けることを可能にする数式であるヘビアン ルールをネットワークに導入しました。アクティビティがシミュレートされたニューロンから別のニューロンにどのように広がるかを決定する値の代わりに、これらの値は経験に応じて変化します。
新しいスマートジャージはトレーニング中のアスリートの活動を記録します
それらのメソッドがどのように機能するかをテストするには、コマンドロボットの左前脚を部分的に取り外し、外出先での怪我を補うように強制しました。この装置は、従来のロボットの7倍の距離を移動することができました。研究者らは、神経情報処理システムに関する会議でこれを報告しました。このようなトレーニングは、画像認識、言語翻訳、または運転のためのアルゴリズムを改善することができます。
以前、MITの研究者はアルゴリズムを作成しました。たとえ失敗したとしても、誰が目標と計画を定義できるか。このタイプの探索は、支援技術、コラボレーションまたはグルーミングロボット、およびSiriやAlexaなどのデジタルアシスタントを改善します。
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