Thế giới công nghệ luôn thay đổi. Tại thời điểm này, hơn bất kỳ ai khác, tiến trình của nó đang di chuyển với tốc độ đáng kinh ngạc. Do đó, chúng tôi tìm thấy những khám phá mới cho phép chúng tôi khám phá một ứng dụng khác mà nó có thể có trong cuộc sống của chúng tôi.
Trong trường hợp này, đến lượt các nhà khoa học Google AI đóng góp. Gần đây, họ đã thực hiện một nghiên cứu để hiểu làm thế nào robot có chân được đào tạo tốt nhất để di chuyển trong thế giới thực.
Bây giờ họ đã phát hiện ra rằng câu trả lời có thể nằm trong bản chất xung quanh chúng ta. Để chứng minh, họ đã lấy hàng triệu video tham khảo về chó và các động vật liên quan khác thực hiện các chuyển động khác nhau. Sau đó, với họ, họ tiếp tục huấn luyện các robot. Kết quả rất đáng tâng bốc.
Nhóm nghiên cứu đã báo cáo những kết quả này thông qua một Bài đăng trên blog của Google AI. Họ cũng đã phát hành hoàn thành bài tiểu luận nơi kết quả thí nghiệm của ông được hiển thị.
Video từ thế giới thực sẽ giúp robot chuẩn bị tốt hơn cho việc này
Tổng cộng, số bit video được sử dụng để huấn luyện robot đã vượt quá 200 triệu. Ban đầu, họ đã được xử lý bởi một sistema học tăng cường – tương tự như được sử dụng với những con chó thực sự.
Trong đó, robot nhận được phần thưởng mỗi khi chúng thực hiện thành công một hoạt động. Tổng cộng, thời gian video thực sự đã kết thúc như là cơ sở cho học máy 8 phút
Vì tính hữu dụng của nó, nó đã được thử nghiệm thông qua hơn 50 thử nghiệm chuyển động khác nhau. Ở họ, người ta đã chứng minh rằng robot, nhờ dữ liệu từ các bộ phim trong thế giới thực, đã có thể học cách thực hiện các hoạt động chạy bộ, với nhịp điệu giống như những con chó.
Đây chỉ là một ví dụ về các kỹ năng khác nhau mà robot có thể học. Điều này đã được trình bày dưới dạng một mẫu nhỏ mà với các phương pháp đào tạo phù hợp, những cỗ máy này có thể học cách di chuyển hiệu quả trong thế giới thực. Đến lượt nó sẽ biến chúng thành các công cụ hữu ích trong các môi trường khác nhau, chẳng hạn như xây dựng hoặc giám sát.
Sự đột phá này có nghĩa là gì
Nói chung, ý tưởng cơ bản là để robot di chuyển đúng cách, mọi hành động phải được lập trình. Hiện tại, thực sự các đội sử dụng điều này sistema họ có xu hướng hiệu quả hơn trong các phong trào của họ.
Tuy nhiên, lựa chọn phong cách này sẽ từ bỏ cơ hội thích nghi và học hỏi mà trí tuệ nhân tạo đã mang lại. Nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc sử dụng các chức năng AI như học máy và kết hợp chúng với phong cách học thích ứng cũng có thể đạt được kết quả rất tốt.
Cho đến nay, chúng không đẹp như những kết quả từ lập trình hệ thống. Nhưng sự thật là họ hứa hẹn hơn nhiều.
Về lâu dài một robot có một sistema Học thích ứng có thể có nhiều khả năng làm việc trong các môi trường thực tế khác nhau. Ngoài ra, quá trình giảng dạy giảm đáng kể vì AI, thay vì lập trình thủ công từng biện pháp, AI bắt đầu kiểm soát việc học của chính mình và sau đó thực hiện nó.
Vẫn còn nhiều việc phải làm
Hiện tại, đây mới chỉ là bước đầu tiên hướng tới việc học AI thích ứng cho sự chuyển động của robot có chân. Vì các máy quản lý để tích hợp các chuyển động vào tiết mục của họ, sự thật là chúng chỉ là về các phong cách cơ bản nhất.
Bởi vì điều này, nếu điều bạn thực sự muốn là có thể đưa những robot này vào thế giới thực, bạn vẫn cần phải đánh bóng phương pháp để cho phép máy móc học cách thực hiện các chuyển động và mạch phức tạp hơn. Mặc dù đây chỉ là cái nhìn đầu tiên về các cơ hội được cung cấp bởi phong cách học tập này, nhưng đã có thể nhận thấy tất cả những lợi ích mà việc sử dụng có thể mang lại trong lĩnh vực robot và AI.
