Исследователи из нескольких мировых университетов придумали новую систему обучения роботов. С помощью нее устройства могут рассуждать о тех действиях, которым их хотят обучить, и не копировать бесполезные движения. Этот подход повысил обучаемость на 20%.
Наблюдая за действиями людей, роботы могут научиться простым действиям, например, перенести предмет из одного места в другое. Но имитация не позволяет роботам учиться более сложным задачам.
Для решения этой проблемы исследователи из Вашингтонского, Стэнфордского, Иллинойсского университетов предложили систему «обратного планирования» — роботы отслеживают движения, чтобы понять намерения человека. Ученые, проведя серию видеотестов, отметили, что их подход, основанный на рассуждениях и выводах о действиях, повышает обучаемость более чем на 20%.
Чтобы проверить, как работает эта система, роботы смотрели, как люди готовили блюдо. Ученые записали в общей сложности четыре демонстрации для каждой задачи, а затем разделили задачи на два блока — 12 для обучения работе с системой и 12 для тестирования.
Исследователи утверждают, что их модель смогла обучить роботов рассуждать о движении объектов и перемещении людей. При этом несколько бессмысленных действий, которые были на демонстрациях, роботы сочли бесполезными и не повторяли.
