深度學習與機器人結合 幫你作家務

深度學習與機器人結合 幫你作家務

nviki 人工智能, 機器人 05-26 10 瀏覽 0

 

 

 

加州大學伯克利分校的研究員們正在研究一種新算法讓機器人能夠經過練習、犯錯來學習全部新技能，就像人類同樣。切實點說，這個算法可能最終可能產生機器人管家，能幫你完成各類不想作的無聊乏味的家務活。

機器人認識世界是全靠大量預編程序的，讓它們知道在什麼狀況下做何反應。若是它們要更加融入咱們的平常生活，機器人必需要學會適應未知環境，這會是人工智能技術發展的關鍵一步。

爲此，伯克利分校「人與機器人倡議」活動的參與研究員正轉向人工智能分支,稱爲「深度學習」的領域，這個技術是來源於大腦利用神經線路來感知世界並進行互動。

 

人類並非生來就會全部的行爲模式，但咱們也不須要被編程。咱們用一輩子的時間從他人、實踐中學習、掌握這些技能。這個學習的過程根植於咱們的神經系統，咱們甚至沒辦法言傳身教到底要怎樣才能作好這件事，只能提供一些建議和指導讓他們本身領悟學習。

在近期的實驗中，研究員一直在研究一個他們叫「伯克利清理乏味任務機器人」(Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks，BRETT)的小機器人，BRETT被訓練完成了一系列簡單的動做任務。這個算法包括BRETT學習新人物的好壞，達到多熟練會有獎勵機制。這個獎勵制度很關鍵：能幫助他完成任務的會得更高的分，而沒用得動做則不會得分，這樣會讓他的神經網絡傳達成千上萬的參數。

到目前爲止，BRETT的訓練結果使人震驚。若是把物體在一個場所的位置告訴他，他通常能在十分鐘裏面完成一個新任務。若是位置未知，那他就要同時開動視覺和動做控制馬達，那麼這個學習過程須要幾個小時。

 

轉自  http://www.acznw.com/archives/13781.html