Google використовує машинне навчання

Робот выкорыстовує свою руку, щоб взяти ручку, що лежить на вашому столі, для вас це не складна робота, але для роботів, це все одно дуже важко. Тому, щоб навчити роботів, краще брати випадкові предмети, дослідницька команда Google виділила 14 роботів для різних завдань.

Стандартним способом вирішення цієї проблеми могло б бути для робота – обстеження навколишнього середовища, створення плану, як взяти об’єкт, а потім виконати це. Але у реальному світі, багато речей може змінитися між формулюванням плану і виконанням дії.

Google тепер використовує цих роботів, щоб навчити їх глибокої нейронної мережі, щоб допомогти своїм роботам передбачати результат свого схоплювання на основі введення камери і моторних команд. Це – в основному зорово-моторна координація для роботів.

Команда заявляє, що було потрібно приблизно 3,000 годин практики (і 800,000 спроб схоплювання), перш ніж він бачив «початок інтелектуальних реактивних поводжень».
 «Робот спостерігає свій власний механізм захоплення і виправляє його руху в режимі реального часу. Це також показує цікаві поведінки перед схоплюванням, як ізолювати один об’єкт із групи », пише команда. «Всі ці поведінки з’явилися природно з вивчення, замість того, щоб бути запрограмованими в систему».

Дослідники Google говорять, що середня інтенсивність відмов без навчання становила 34 відсотки на перших 30 спробах вибору. Після навчання то число становило до 18 відсотків. Все ще не досконалий, але в наступний раз, коли робот біжить за тобою і намагається схопити вас, пам’ятайте, що він зараз має 80% шансів на успіх.