연구진은 장치가 새로운 환경에 적응하기 위해서는 장치의 '뇌'가 필요하다고 설명했습니다.
따라서 새로운 연구에서 연구자들은AI가 계속 학습할 수 있도록 하는 수학 공식인 Hebbian 규칙을 네트워크에 도입했습니다. 활동이 하나의 시뮬레이션된 뉴런에서 다른 뉴런으로 어떻게 확산되는지를 지시하는 값 대신, 이러한 값은 경험의 함수로 변경됩니다.
새로운 스마트 저지는 훈련 중 선수의 활동을 기록합니다.
방법이 어떻게 작동하는지 테스트하려면 다음 명령을 사용하십시오.로봇의 왼쪽 앞다리를 부분적으로 제거하여 이동 중 부상을 보상했습니다. 이 장치는 기존 로봇의 7 배 거리를 이동할 수있었습니다. 연구원들은 신경 정보 처리 시스템에 관한 회의에서 이것을보고했습니다. 이러한 훈련은 이미지 인식, 언어 번역 또는 운전을위한 알고리즘을 향상시킬 수 있습니다.
앞서 MIT의 연구원들은 알고리즘을 만들었습니다.실패하더라도 목표와 계획을 정의 할 수있는 사람. 이러한 유형의 탐색은 보조 기술, 협업 또는 그루밍 로봇, Siri 및 Alexa와 같은 디지털 비서를 개선합니다.
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