Tam, kad robotas mechanizmas išmoktų vaikščioti, neužtenka tik „pritvirtinti“prie jo keletą kojų. Mokymasis judėti yra labai sudėtingas procesas, kuriam kūrėjai užima daug laiko. Tačiau dabar šį klausimą išspręs dirbtinis intelektas, nes ekspertų grupė sukūrė universalius algoritmus, kurie padeda AI išmokyti bet kokios konfigūracijos robotus judėti. Tokiu atveju nereikia žmogaus įsikišimo į šį procesą.
- „Salik.biz“
Už šios plėtros pusės yra mokslininkų komanda iš Kalifornijos Berklio universiteto ir ekspertų grupė iš „Google Brain“, kuri yra viena iš „Google“dirbtinio intelekto tyrimų sričių. Jų naujoji sistema išmokė keturkojį robotą įveikti žinomą ir nepažįstamą reljefą.
Sustiprinimo mokymasis iš esmės yra morkos ir lazdelės metodas, pritaikytas AI. Už pasiektą ar nepasiektą tikslą jis naudoja atlygį ar bausmę.
Eksperimentams mokslininkai paėmė robotą „Minitaur“. Jie sukūrė sistemą, kurią sudarė darbo stotis, kuri atnaujino neuroninio tinklo duomenis, įkelė informaciją į „Minitaur“ir vėl ją įkėlė. Roboto laive esanti „NVIDIA Jetson TX2“mikroschema buvo atsakinga už informacijos apdorojimą. Robotas ėjo 2 valandas ir žengė 160 000 žingsnių. Per tą laiką algoritmas apdovanojo robotą už judėjimą į priekį ir nubaudė jį, jei jis įstrigo vietoje arba atidavė labai didelį ritinį į šoną. Dėl to buvo sukurtas judėjimo algoritmas, kuris leido robotui pasirinkti optimalią judėjimo trajektoriją bet kurioje situacijoje.
Vladimiras Kuznecovas