Роботу из США хватило лишь одного примера для обучения

04.07.2018 5:27

Американские инженеры создали алгоритм, который позволил повторять простые действия человека.

Хватило для этого лишь одного примера. Обучен он был на парах данных, в которых подобные действия выполнял человек или управляемый вручную робот, о чем рассказали ученые в ходе конференции RSS 2018.

Успехи в машинном обучении позволяют роботам выполнять довольно сложные задачи, но для того, чтобы научить робота чему-то более обыденном, как не парадоксально, требуется специальный эксперт и долгий процесс обучения.

Недавний результат экспериментов показал, что робот может запоминать, как человек двигает его манипуляторы или же смотрит на видеозапись движений, а следом за этим воспроизводит определенное движение. Это прекрасно работает на производстве, однако, если поменять одну из составляющих эксперимента, к примеру, сдвинуть необходимый к захвату предмет, то результаты сразу станут значительно хуже.

Группа исследователей из Калифорнийского университета в Беркли под руководством Сергея Левина создала алгоритм, которому для того же самого достаточно всего лишь одного примера.

Для робота перемещение кружки из одного края стола в другой, является, на самом деле, двумя разными действиями, поскольку он не может без предварительного обучения сопоставить движения рук человека и требуемые для него самого перемещения манипулятора.

Авторы существенно упросили проблему и выбрали двухстадийный подход, при котором робот изначально учиться сопоставлять движения робоманипулятора и человека, а следом обучается непосредственному навыку.

Источник