KI-Spezialisten des Labors der US-Armee und Entwickler der University of Texas haben den Deep TAMER-Algorithmus für künstliche Intelligenz entwickelt, mit dem neue Fähigkeiten schneller erlernt werden können, indem Videos im beschleunigten Modus angesehen werden. Die Person, die die KI trainiert, beobachtet die Lernergebnisse, lobt oder schimpft den Roboter je nach Situation. Der Lernprozess selbst ähnelt dem Hundetraining, und die Geschwindigkeit, mit der die KI neue "Tricks" lernt, sollte gleichzeitig erheblich zunehmen.
Der Hauptautor und Technologieentwickler der Studie, Dr. Garrett Warnell, erklärte, dass Roboter mit dem neuen KI-Trainingsprogramm viel schneller lernen können, indem sie sich an die Umstände anpassen und sich an aktuelle Aufgaben anpassen. Darüber hinaus stellte er fest, dass diese Arbeit ein wichtiger Schritt bei der Schaffung vollständig autonomer Geräte sein wird, die in der Lage sind, unabhängig Entscheidungen zu treffen und eine Reihe komplexer Aufgaben nicht nur in Laboratorien, sondern auch vor Ort auszuführen.
Jetzt lernen Roboter lange und interagieren durch Ausprobieren mit Objekten. Erst nach einer Reihe falscher Abfolgen von Aktionen beginnen sie mehr oder weniger korrekt zu handeln, aber während des Trainings kann der Roboter beispielsweise vollständig zusammenbrechen, von einer Klippe fallen oder ertrinken. Die neue Methode und die Hilfe von Menschen werden das Lernen beschleunigen und dazu beitragen, fatale Fehler zu vermeiden.
Viacheslav Larionov
