ロボットはインターネットのクラウドソーシングによってより速く学習できる

ロボットが新しいスキルをより早く習得するために必要なのは、インターネット上の友人からの少しの助けだけです。

2014 年に香港で開催された電気電子学会のロボット工学とオートメーションに関する国際会議で、 ワシントン大学のコンピューター科学者 オンライン コミュニティから情報をクラウドソーシングすることは、テーブルのセッティングや庭の手入れなどのタスクを完了する方法をロボットに教えるための迅速かつ効果的な方法である可能性があることを示しました。

はい、ウェブを利用して自己認識への旅を加速させましょう。

科学者らによると、ロボットは人間を模倣することでタスクの実行方法を学習できるが、そのようなアプローチには多大な時間がかかる可能性があるという。 たとえば、食器洗い機に食器を入れる方法をロボットに教えるには、さまざまな皿の持ち方や物を正しく入れる方法を示すために、何度も繰り返しレッスンを行う必要があるかもしれません。 この新しい技術を使用すると、ロボットはウェブを利用して、タスクを正しく完了する方法に関する追加の入力を得ることができます。

「私たちは、ロボットが何かに困惑したときに全世界に助けを求める方法を開発しようとしているのです」と、ウィスコンシン大学のコンピューターサイエンスとエンジニアリングの准教授であるラジェシュ・ラオ氏は語った。 「これは、世界中の他の人間からも学ぶことで、人間とロボットの間の単なる 1 対 1 の対話を超える方法です。」

この理論を実証するために、研究者らは研究参加者に車、樹木、車などのモデルを構築させました。 カメやヘビなどを色の付いたレゴブロックから作り、ロボットに同じ物体を作るように依頼しました。 しかし、ロボットはほんの数例しか目撃していなかったので、タスクを完全に完了することはできませんでした。

そこでプロジェクトを完成させるために、彼らは群衆に目を向け、クラウドソーシングのインターネット マーケットプレイスである Amazon Mechanical Turk から人材を雇用して、モデルを構築するためのソリューションをさらに生成することにしました。 ロボットは、群衆が作成した 100 を超えるモデルの中から、難易度や元のオブジェクトとの類似性に基づいて、構築に最適なものを選択しました。

次に、ロボットは各参加者の形状に最適なモデルを構築しました。 このような学習手法は、ロボットの能力を活用する「目標ベースの模倣」として知られています。 人間のオペレーターが何を望んでいるのかを知り、それを達成するための最善の方法を考え出す ゴール。

「最終結果は依然としてカメですが、ロボットにとって管理可能なものであり、カメと十分に似ています。 元のモデルなので、同じ目標を達成できます」とウィスコンシン州コンピューターサイエンス助教授のマヤ・カクマク氏は語った。 エンジニアリング。

確かに、YouTube のすべてのコメント セクションから離れている限り、オンライン コミュニティはこれらのロボットにとって役立つかもしれません。

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