Para que los robots aprendan nuevas habilidades más rápido, todo lo que necesitan es un poco de ayuda de sus amigos de Internet.
En la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos de 2014 en Hong Kong, informáticos de la Universidad de Washington demostró que el crowdsourcing de información de la comunidad en línea puede ser una forma rápida y efectiva de enseñar a los robots cómo completar tareas, como poner una mesa o cuidar un jardín.
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Sí, usemos la web para acelerar su viaje hacia la autoconciencia.
Según los científicos, los robots pueden aprender a realizar tareas imitando a los humanos, pero este enfoque puede llevar mucho tiempo. Por ejemplo, mostrarle a un robot cómo cargar un lavavajillas puede requerir muchas lecciones repetitivas para demostrar cómo sostener diferentes platos o cargar cosas correctamente. Con esta nueva técnica, el robot puede recurrir a la web para obtener información adicional sobre cómo completar correctamente las tareas.
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"Estamos tratando de crear un método para que un robot busque ayuda en todo el mundo cuando algo le desconcierta", dijo Rajesh Rao, profesor asociado de ciencias de la computación e ingeniería en la Universidad de Washington. "Esta es una manera de ir más allá de la simple interacción uno a uno entre un humano y un robot, aprendiendo también de otros humanos de todo el mundo".
Para demostrar esta teoría, los investigadores pidieron a los participantes del estudio que construyeran modelos, como automóviles, árboles, tortugas, serpientes y más, a partir de bloques de Lego de colores, y luego pidió a los robots que construyeran los mismos objetos. Pero como los robots sólo habían presenciado algunos ejemplos, no pudieron completar las tareas por completo.
Entonces, para terminar sus proyectos, recurrieron a la multitud y contrataron gente de Amazon Mechanical Turk, un mercado de Internet de crowdsourcing, para generar más soluciones para construir los modelos. Entre más de 100 modelos generados por la multitud para elegir, los robots eligieron los mejores para construir en función de la dificultad y la similitud con los objetos originales.
Luego, los robots construyeron los mejores modelos de la forma de cada participante. Esta técnica de aprendizaje se conoce como “imitación basada en objetivos”, y aprovecha la capacidad del robot. saber lo que quiere su operador humano y luego idear la mejor manera posible de lograrlo. meta.
“El resultado final sigue siendo una tortuga, pero es algo manejable para el robot y bastante similar al modelo original, por lo que logra el mismo objetivo”, dijo Maya Cakmak, profesora asistente de informática y ciencias de la Universidad de Washington. ingeniería.
Por supuesto, la comunidad en línea puede ser útil para estos robots, siempre y cuando se mantengan alejados de todas las secciones de comentarios de YouTube.
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