Roboter kan lære raskere ved å crowdsourcing Internett

roboter lærer raskere crowdsourcing-informasjon
Bilde: University of Washington

For at roboter skal lære nye ferdigheter raskere, trenger de bare litt hjelp fra Internett-vennene deres.

På 2014 Institute of Electrical and Electronics Engineers International Conference on Robotics and Automation i Hong Kong, informatikere fra University of Washington viste at crowddsourcing av informasjon fra nettsamfunnet kan være en rask og effektiv måte å lære roboter hvordan de skal utføre oppgaver, som å dekke et bord eller stelle en hage.

Anbefalte videoer

Ja, la oss bruke nettet til å fremskynde reisen deres til selvbevissthet.

Ifølge forskerne kan roboter lære å utføre oppgaver ved å etterligne mennesker, men en slik tilnærming kan ta mye tid. For eksempel kan det kreve mange repeterende leksjoner å vise en robot hvordan man setter i en oppvaskmaskin for å demonstrere hvordan man holder forskjellige tallerkener eller legger inn ting riktig. Med denne nye teknikken kan roboten henvende seg til nettet for å få ytterligere innspill om hvordan oppgavene skal utføres på riktig måte.

I slekt

  • Delvis Terminator, dels skjelvinger: Denne robotormen kan svømme gjennom sand
  • Den siste ville ideen for romutforskning? Roboter laget av isbiter
  • Denne roboten vil bytte dekk på en brøkdel av tiden en mekaniker kan

"Vi prøver å lage en metode for en robot for å søke hjelp fra hele verden når den blir forvirret av noe," sa Rajesh Rao, en førsteamanuensis i informatikk og ingeniørfag ved UW. "Dette er en måte å gå utover bare en-til-en interaksjon mellom et menneske og en robot ved også å lære av andre mennesker rundt om i verden."

For å demonstrere denne teorien fikk forskerne studiedeltakerne til å bygge modeller - som biler, trær, skilpadder, slanger og mer - av fargede legoklosser, og spurte deretter roboter om å bygge de samme gjenstandene. Men siden robotene bare hadde sett noen få eksempler, kunne de ikke fullføre oppgavene fullt ut.

Så for å fullføre prosjektene sine, henvendte de seg til mengden, og ansatte folk fra Amazon Mechanical Turk, en Internett-markedsplass for crowdsourcing, for å generere flere løsninger for å bygge modellene. Fra mer enn 100 publikumsgenererte modeller å velge mellom, valgte robotene de beste å bygge basert på vanskelighetsgrad og likhet med de originale objektene.

Robotene bygde deretter de beste modellene av hver deltakers form. En slik læringsteknikk er kjent som "målbasert imitasjon", som utnytter robotens evner å vite hva den menneskelige operatøren ønsker og deretter finne den best mulige måten å oppnå det på mål.

"Sluttresultatet er fortsatt en skilpadde, men det er noe som er håndterbart for roboten og ligner nok på original modell, så den oppnår det samme målet," sa Maya Cakmak, en UW assisterende professor i informatikk og engineering.

Så klart, nettsamfunnet kan være nyttig for disse robotene, bare så lenge de holder seg borte fra alle kommentarseksjonene på YouTube.

Redaktørenes anbefalinger

  • Møt den skiftende pitching-roboten som perfekt kan etterligne ethvert menneskekast
  • De festet en paintballpistol på en Spot-robot. Nå har internett tømmene
  • De fleste kunstgallerier er stengt, men du kan fortsatt besøke dette - med en robot
  • Ballie er en rullende robot fra Samsung som kan hjelpe rundt det smarte hjemmet
  • Amazon satser stort på sin internett-fra-rom-plan med store nye anlegg

Oppgrader livsstilen dinDigitale trender hjelper leserne å følge med på den fartsfylte teknologiverdenen med alle de siste nyhetene, morsomme produktanmeldelser, innsiktsfulle redaksjoner og unike sniktitter.