チャルマース工科大学の研究者は、新しい形のAIを開発しました。後ろ
人間の環境で動作するロボットは、すべての人はユニークであり、同じ問題を異なる方法で解決できるという事実に適応します。したがって、ロボット開発の重要な領域は、動的な環境で共同作業する方法を学ぶことです。
マクシミリアン・ディール氏、チャルマーズ工科大学電気工学部博士課程学生
人々が次のような単純なタスクを実行するときテーブルを提供し、条件に応じて、いくつかの異なる方法でこの問題に取り組むことができます。私たちの前に椅子があれば、それを動かしたり歩き回ったりすることができます。右手と左手を交互に使用し、一時停止して計画外のアクションを実行します。
しかし、ロボットの動作は異なります。作業全体を通じて正確な指示が必要です。このアプローチは、工場など、同じテンプレートを使用できる環境で非常に効果的です。しかし、医療や顧客サービスなどで人々とうまく対話するには、ロボットがより柔軟に動作する必要があります。
チャーマーズ大学の研究者募集特定の情報ではなく一般的な情報から学習する AI を作成できるかどうかを調べます。そうすれば、問題を解決するための柔軟で適応可能なアルゴリズムを作成できるようになります。
そのようなニューラルネットワークを作成しようとすると、著者は何人かの人々に同じタスクを完了するように頼みました-仮想環境で小さな立方体のスタックを12回積み重ねます。タスクが異なる方法で実行されるたびに。人々の動きは、レーザーセンサーのセットを使用して追跡されました。
結果として得られるAIは理解に焦点を合わせました実行された作業の意図とサブゴール。ニューラルネットワークは、それぞれの異なるアクションで構成されるライブラリを作成しました。次に、人工知能が計画ツールを作成しました。このツールを使用すると、周囲の状況が変化した場合でも、ロボットが特定のタスクの計画を自動的に生成できます。
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