Pies-robot sam nauczył się chodzić. Ile trwała nauka?

Sztuczna inteligencja towarzyszy nam niemal każdego dnia – na przykład, kiedy toczymy wirtualne pojedynki z botami w grach komputerowych. Modele uczenia maszynowego są coraz bardziej zaawansowane, a to oznacza, że programy opierające się na AI są w stanie uzyskiwać odpowiedzi szybciej i z większą precyzją. Sztuczna inteligencja może uczyć się samodzielnie, czego dowiódł pewien pies – robot, który sam nauczył się chodzić.

Pierwsze kroki robota

Danijar Hafner i jego współpracownicy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley wykorzystali technikę uczenia maszynowego, zwaną uczeniem wzmacniającym (reinforcement learning), która polega na trenowaniu algorytmów poprzez nagradzanie ich za pożądane działania. Dzięki temu algorytmowi udało się sprawić, by pies-robot samodzielnie nauczył się chodzić. Przez pierwsze pół godziny stawiał on kroki bardzo nieporadnie, jednak jego ruchy z czasem zaczęły stawać się bardziej stabilne. Samodzielna nauka chodzenia zajęła robotowi godzinę, a po tym czasie był w stanie przemieszczać się na tyle pewnie, by od razu stawać na nogi po przewróceniu.

Czym jest uczenie wzmacniające?

Reinforced Learning to metoda uczenia maszynowego oparta na nagradzaniu pożądanych zachowań i/lub karaniu tych niechcianych. Ogólnie rzecz biorąc, obiekt poddawany tego typu nauce jest w stanie postrzegać i interpretować swoje środowisko, podejmować działania i uczyć się metodą prób i błędów. Uczenie wzmacniające jest oparte na konkretnym algorytmie stworzonym przez programistów, a ten użyty do nauki pierwszych kroków opisanego robota nosi nazwę Dreamer.

Czytaj więcej:Sztuczna skóra da robotom nowe supermoce