Chalmers University of Technology의 연구원들은 새로운 형태의 AI를 개발했습니다. 그가 지켜보고 있어요
인간 환경에서 작동하는 로봇은 다음을 수행해야 합니다.모든 사람이 독특하고 동일한 문제를 다른 방식으로 해결할 수 있다는 사실에 적응하십시오. 따라서 로봇 개발의 중요한 영역은 역동적인 환경에서 협업하는 방법을 배우는 것입니다.
Maximilian Diehl, Chalmers University of Technology 전기공학과 박사과정 학생
사람들이 다음과 같은 간단한 작업을 수행할 때테이블을 제공하는 경우 조건에 따라 여러 가지 방법으로 이 문제에 접근할 수 있습니다. 우리 앞에 의자가 있으면 옮기거나 걸어 다닐 수 있습니다. 우리는 오른손과 왼손을 번갈아 사용하고 일시 중지하고 계획되지 않은 작업을 수행합니다.
그러나 로봇은 다르게 작동합니다.작업 전반에 걸쳐 정확한 지침이 필요합니다. 이 접근 방식은 공장과 같이 동일한 템플릿을 사용할 수 있는 환경에서 매우 효과적입니다. 그러나 의료나 고객 서비스 등에서 사람과 성공적으로 상호 작용하려면 로봇이 더욱 유연하게 작동해야 합니다.
Chalmers University의 연구원들은 원했습니다.구체적인 정보가 아닌 일반적인 정보로부터 학습하는 AI를 만드는 것이 가능한지 알아보세요. 그러면 문제 해결을 위한 유연하고 적응 가능한 알고리즘을 만들 수 있습니다.
이러한 신경망을 만들기 위해 저자들은가상 환경에서 작은 큐브 스택을 12번 쌓아 동일한 작업을 완료하도록 여러 사람에게 요청했습니다. 매번 작업이 다르게 수행되었습니다. 레이저 센서 세트를 사용하여 사람들의 움직임을 추적했습니다.
결과 AI는 이해에 중점을 둡니다.수행된 작업의 의도와 하위 목표. 신경망은 각각에 대해 서로 다른 작업으로 구성된 라이브러리를 만들었습니다. 그런 다음 인공 지능은 주변 조건이 변경되더라도 로봇이 주어진 작업에 대한 계획을 자동으로 생성할 수 있는 계획 도구를 만들었습니다.
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