Trotz der Tatsache, dass moderne Roboter sehr gut mit verschiedenen Arten von Objekten umgehen können, muss ihr Programm zunächst Daten zu diesen Objekten enthalten. Und wenn ein Roboter auf etwas stößt, mit dem er nicht umgehen kann, treibt er das Auto in einen Stupor. Eine Gruppe von Forschern des Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat jedoch einen Algorithmus entwickelt, mit dem Roboter trainiert werden, mit Objekten zu interagieren, denen sie noch nie begegnet sind.
Laut Engadget sind Ingenieure des MIT Computer Science Laboratory für die Entwicklung verantwortlich. Und ihre Erfindung könnte Roboter nicht nur in der Produktion, sondern auch zu Hause nützlicher machen. Derzeit können Sie mit dem in Roboter eingebetteten Haupttyp von Software eine äußerst begrenzte Anzahl von Befehlen ausführen: Wählen Sie beispielsweise unter den Objekten (die dem Programm zuvor bekannt waren) das derzeit benötigte aus oder verschieben Sie im Algorithmus vorab geschriebene Objekte von Ort zu Ort.
Mit einer neuen KI vom MIT, DON (Dense Object Nets) genannt, können Roboter die Struktur und den Zweck des Objekts bestimmen, das sie gerade sehen. Zum Beispiel muss ein Sneaker auf die Sohle gelegt werden, und es ist bequemer, den Becher am Griff zu halten und ihn vorzugsweise nicht umzudrehen, da er mit Flüssigkeit gefüllt sein kann. Basierend auf den im Programm enthaltenen Daten kann sich das neuronale Netzwerk unabhängig verbessern und neue Themen für sich selbst lernen. Darüber hinaus erinnert sich AI nicht nur an bestimmte Objekte, sondern auch an deren Zweck. Wenn er beispielsweise die Aufgabe hat, ein Fach zu studieren, nimmt die KI mehrere Bilder auf und vergleicht sie mit den verfügbaren. Dann wird das Objekt virtuell in "Bestandteile" zerlegt, der Rahmen des Objekts und seine wichtigsten Punkte werden erstellt. Danach ist es möglich, mit dem Objekt zu interagieren. Außerdem,Wenn Sie wiederholt die Aufgabe geben, ein Objekt unter denselben ähnlichen Objekten zu finden, identifiziert das neuronale Netzwerk es nicht nur sofort, sondern merkt sich auch die gesamte Klasse ähnlicher Objekte und erkennt, dass Sie mit ihnen auf die gleiche Weise wie mit dem ursprünglichen interagieren können.
Vladimir Kuznetsov
