加州大学伯克利分校的机器人从反复试验中学习
竹影清风
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借助加州大学伯克利分校的最新发明,人工智能有可能变得更加智能。在那里,一个研究团队开发了一种 AI 算法,该算法使用反复试验来从以前的错误中学习。执行该算法的机器人名为BRETT(伯克利消除乏味任务机器人),它是来自Willow Garage的PR2机器人。加州大学伯克利分校的算法使用“深度强化学习”来开发机器人周围环境的意识。
根据研究人员切尔西芬恩的说法。
“在非结构化 3D 环境中移动是完全不同的球赛,”芬恩说。“没有标记的方向,也没有提前解决问题的例子。没有像语音和视觉识别程序那样的正确解决方案的例子。”
无需任何有关其环境的预编程知识,BRETT 就可以在摸索几分钟后成功组装基本对象。当机器人尝试每个连续的构建时,由于对其周围环境有了新的认识,它花费在摸索上的时间变得更短。
组装一个玩具飞机轮子的第一个任务,实际上需要机器人费时12分钟才能完成,绝对是一项繁琐的任务。最终 BRETT 将从玩具飞机中学到的相同算法应用于乐高积木。这一次,机器人几乎立即完成了任务——成功源于许多小故障。
在 BRETT 的 AI 掌握了该动作后,研究人员将该算法应用于各种动作,例如正确地将盖子拧到药瓶和热水瓶上。也许有一天 BRETT 能够打开一直放在我冰箱里的那罐密封的泡菜。
清风明月 2023-08-18 13:27:42
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