Разработан ИИ, который ориентируется как люди |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-05-19 14:00 Созданный специалистами из США алгоритм незаменим для спасательных роботов будущего: он восстанавливает окружающую обстановку по паре быстрых взглядов, как это делает мозг человека. Такая система необходима, чтобы роботы ориентировались в незнакомой изменчивой среде. Группа ученых из Техасского университета в Остине разработала революционный алгоритм машинного обучения: авторы утверждают, что впервые научили робота ориентироваться в незнакомой ситуации так, как это делает человек. ИИ достраивает полную картину окружающего по нескольким «быстрым взглядам». Глава команды Кристин Грауман подчеркивает, что это делает алгоритм не только быстрым, но и гибким: «Наш агент готов к новым задачам восприятия в необычной среде по мере их возникновения. Он универсален и успешно справляется с различными задачами, изучив полезные паттерны о визуальном мире». Алгоритм натренировали на сотнях 360-градусных панорам, приучив ориентироваться во многих типах окружений. Теперь ему достаточно 20% сцены — остаток достраивает ИИ. Как отмечает Science Daily, для современного этапа развития машинного обучения это нехарактерно. Автономные роботы обычно обучаются навигации в строго определенном окружении, например, на фабрике. Причем обучающим сэмплам часто необходима дополнительная разметка, а самой фабрике — специальные навигационные указатели. Грауман говорит, что с новым подходом роботы, наконец, станут универсальными: «[Агент] учится делать разумные предположения о том, где собирать визуальную информацию, чтобы преуспеть в задачах восприятия». Она сравнивает поведение программы с тем, как действует человек в новом универмаге: на основании предыдущего опыта все мы примерно знаем, где нужно искать определенные товары, но каждый раз вносим поправки. Еще одна задача — самая сложная, по мнению Грауман — была связана с жесткими ограничениями по времени принятия решений. Это критичный параметр для робота-спасателя, подчеркивает она. Впрочем, для того, чтобы система заработала, предстоит интегрировать вторую часть алгоритма — двигательную. Нынешний ИИ лишь формирует представления об окружающем и не планирует перемещения. Источник: hightech.plus Комментарии: |
|