Eine Gruppe von Forschern des Massachusetts Institute of Technology stellte das System der Ausbildung für Roboter namens C-LEARN. Die neue Entwicklung ermöglicht es, die Roboter nicht nur neue Fertigkeiten erwerben, sondern übertragen die gesammelten Erfahrungen an andere Roboter, wodurch der Lernprozess schneller und effizienter. Darüber hinaus, Dank C-LEARN «Vektor» lernen können auch Menschen, die nichts смыслящие in der Programmierung.
Treffen Sie die Experten für die Entwicklung von Labor für informatik und künstliche Intelligenz (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, kurz CSAIL). Für den Beginn des Prozesses der Ausbildung muss die Person, die «Karte» zu zeigen, wie die Dinge erledigt werden sollten, und geben Sie die grundlegenden Regeln, denen die Roboter Folgen muss. Alles andere Roboter selber machen, nach dem Sie bereit ist, vermitteln Erfahrungen.
System C-LEARN sehr einfach. Es liegt in der Bereitstellung von Informationen über den Zweck und die Einschränkungen, die das handeln im Verfolg es zu erreichen. Zum Beispiel, wenn der Roboter muss im Auto das lenkrad und das Rad, der Bediener muss nicht nur die Reihenfolge der Aktionen (was und wo zu binden), sondern auch eine Reihe von Parametern konfigurieren, nach denen der Roboter arbeiten wird. Das heißt, er muss unterscheiden zwischen dem Zweck des Gegenstandes (da beide Runden Form), Befestigungselemente und so weiter. Dann führt der Roboter die Aufgabe, und entweder man billigt das Ergebnis und speichert es in der Datenbank, oder nimmt die notwendigen Anpassungen. Darüber hinaus, in das System gelegt, zwei Arten von lernen: lernen durch Beispiele der oben genannten Ausbildung und mit der Verwendung von stärkeren algorithmen der Programmierung.
Nachdem der Roboter erwirbt die notwendigen Fähigkeiten, können Sie einer anderen Maschine übertragen werden. In einer Reihe von Experimenten wurde festgestellt, dass im Falle der Ausbildung des Roboters Mann der Lernprozess war erfolgreich in 100% der Fälle, aber wenn der Roboter lehrte anderer Roboter, die Erfolgsquote lag bei nur 87,5%. Doch während der Tests Mitarbeiter CSAIL trainiert Roboter Optimus entschärfen eine bestimmte Art von Sprengsatz, woraufhin Optimus übertrug diese Erfahrung einen anderen Roboter namens Atlas und beide Roboter haben diese Fähigkeit mit der gleichen Effizienz.
Präsentiert wird ein System, das ermöglicht die Roboter andere Roboter zu trainieren
Vladimir Kuznetsov