Новости 5 марта 2018

Ученые научили роботов предвидеть человеческие движения

Далее

Группа европейских исследователей опубликовала отчет о своей работе, раскрыв детали эксперимента по обучению роботов. По их словам, они научили машину предвидеть какие движения человек планирует сделать, интерпретировать их, а также по позе или жестам считать его дальнейшие намерения.

Ученые отметили, что использовали рекуррентную нейронную сеть, которая позволяет анализировать цепочку событий. Таким образом, когда робот правильно считывал жест, он передавал свое знание через различные уровни в своей нейронной сети, где данные затем нормализовывались и использовались в дальнейших наблюдениях. Пока этих знаний нет, машина пыталась угадать намерения человека. Исследователи утверждают, что обучение происходит довольно быстро и эти машины могут стать невероятно точными за относительно короткий промежуток времени.

Boston Dynamics показала противостояние человека и робота

По словам ученых, роботы в дальнейшем могут пригодится в областях, где требуется быстрая кооперация между человеком и машиной. «Это может быть совместное собрание, которое требует понимание тонких невербальных сигналов о намерениях человека и будущих действиях. В этих сценариях недостаточно просто признать текущее действие. Вместо этого крайне важно предсказывать действия и предвидеть намерение, чтобы гарантировать бесперебойное сотрудничество».

Они также отметили, что конечной целью эксперимента является создание робота, который будет существовать в одной реальности с человеком не вызывая ни малейшего беспокойства, и который способен справиться с самыми сложными человеческими жестами и правильно отвечать на них.

С начала года в сфере обучения роботов появилось множество новостей: например, ранее алгоритм ConvNetQuake научился выявлять землетрясения в 17 раз чаще, чем это делают сейсмологи с помощью традиционных приборов. Новое исследование, проведенное в Калифорнийском университете в Сан-Франциско показало, что нейросеть, разработанная стартапом Cardiogram, способна диагностировать диабет с 85% точностью. При этом для ее использования не нужны специальные медицинские приборы — достаточно умных часов Apple Watch или другого носимого устройства.