Facebook раскрыла проекты своего отделения робототехники

Facebook впервые раскрыла проекты своего отделения, занимающегося робототехникой и исскуственным интеллектом. В компании надеются, что эти проекты в конечном итоге приведут к прорывам и сделают Facebook лидером в области...

Facebook впервые раскрыла проекты своего отделения, занимающегося робототехникой и исскуственным интеллектом. В компании надеются, что эти проекты в конечном итоге приведут к прорывам и сделают Facebook лидером в области искусственного интеллекта, позволя обойти среди прочих Google і Apple.

Гигант социальных сетей расказал о трех робототехнических проектах, которые должны поспособствовать решению проблем решения постройки систем искусственного интеллекта, которые не должны опираться на большие массивы маркированных данных для изучения новой информации, передает Business Insider. Компания старается научить роботов изучать мир, как это делают люди.

Три робототехнических проекта Facebook

В первом из таких проектов Facebook разрабатывает алгоритмы, призванные сократить время, за которое шестиногие роботы учатся ходить. При этом у машины нет информации о своих возможностях и окружающей среде.

Идея в том, чтобы робот без каких-либо предварительных знаний смог научиться ходить за несколько часов

— со слов Роберто Каландра, научного сотрудника отдела интеллектуальной собственности Facebook

Во втором проекте использовалось любопытство, как мотиватор для роботов учиться быстрее. Пока этот подход протестировали только в симуляциях.

Третье направление — это возможность роботам узнавать мир через прикосновения. В Facebook разработали метод, в котором роботам нужно решить задания, не получая никаких данных на старте. Можно только касаться предметов (на заглавном фото). Но пока тут есть сложности, связанные с пока недостаточным качеством сенсоров прикосновения, что усложняет обучение.

Перспективы нового способа обучения ИИ

Такой подход важен для ускорения сроков обучения искусственного интеллекта. Пока для обучения подобной системы необходимо вносить в ее базы данных огромное количество промаркированных данных. Например, чтобы обучить ИИ находить на фотографиях кошку, ему необходимо показать кошку на тысячах фотографий, чтобы он мог понять, как выглядит это животное.

Но маркирование (обозначение) информации требует большого количества времени и большой работы со стороны людей. Но могут возникнуть ситуации, когда необходимые данные просто недоступны. Исследователи Facebook надеются, что их работа приведет к созданию алгоритмов, которые смогут узнавать про мир примерно так, как это делают люди.

Источник материала: Tehnot.com

Категории
НаукаНовости
Лента новостей

Похожие сообщения