Создана уникальная база знаний для обучения роботов

база знаний для обучения роботов

база знаний для обучения роботов

Группа ученых разработала Robo Brain, крупномасштабную вычислительную систему, собирающую информацию из интернета, а также данные от компьютерного моделирования и реальных испытаний роботов, и обучающуюся с их помощью.

Данная база знаний будет применяться для управления прототипами для робототехнических исследований, бытовых роботов и самоуправляемых автомобилей.

Исследователи — из университетов Корнелла, Стэнфорда и Брауна и из Калифорнийского университета в Беркли – приступили к загрузке 1 миллиарда картинок, 120000 видеозаписей YouTube и 100 миллионов документов с руководствами и инструкциями в базу данных.

Robo Brain будет обрабатывать картинки, чтобы различать объекты на них, и связывать картинки и видео с текстом, чтобы учиться узнавать объекты, как они используются, человеческий язык и поведение.

Вместе с этими данными будут применяться методы углубленного обучения, чтобы помочь Robo Brain в изучении отношений между людьми и бытовыми предметами.

Однако, обращение к первоисточникам из интернета также означает получение страниц 404, неподдерживаемых типов видео или неверных путей к файлам, и видеонарезок.

Если роботу дается достоверная и полная информация, он найдет лучшее решение на ее основе, но во всех данных имеются неточности, которые, видимо, приведут к ошибкам.

база знаний для обучения роботов

база знаний для обучения роботов

Robo Brain проще всего представить как большой граф с многочисленными ветвями, нечто вроде схемы взаимоотношений между друзьями Facebook.

Компьютерный мозг робота сохраняет усвоенное в виде модели Маркова, состоящей из перечня возможных состояний системы, возможных путей перехода между теми состояниями и параметра множителя.

Каждое состояние или узел может представлять собой объект, действие или часть изображения; каждому из них задается вероятность. Мозг робота будет соединять их в модель, каждое состояние которой будет зависеть от вероятностного исхода предшествующего состояния.

Это можно представить в виде последовательных снимков опрокидывания стула. Каждый снимок — узел. До определенного момента у каждого узла есть два пути перехода: стул либо наклонится дальше и в итоге опрокинется, либо отклонится назад и вернется в устойчивое положение.

Разум робота станет искать в базе знаний цепочку, соответствующую упомянутым вероятностным пределам.

Если работ столкнется с новой ситуацией, он спросит у Robo Brain, который, по сути, будет базой данных в облаке.
Сайт Robo Brain станет отображать усвоенные роботом вещи, и посетители смогут вносить дополнения и исправления. Чтобы комментировать, посетителям придется зарегистрироваться, но неясно, существуют ли другие процессы контроля ввода.

Чем больше данных вводится в алгоритм искусственного интеллекта, тем он лучше. Однако не забывайте, что при бессмысленных входных данных получаются бессмысленные результаты.

Видео YouTube и прочие интернет-источники не всегда показывают наиболее безопасный или уместный метод выполнения задач. Робот может узнать нечто нежелательное.

Кроме того, качество вводимой посетителями информации вызывает сомнения, и существует вероятность искажения информации и алгоритмов.

Программировать разум невероятно сложно. Можно внести в алгоритм ошибку, которая приведет к неблагоприятному исходу.


 
Статья прочитана 192 раз(a).
 

Еще из этой рубрики:

 

Здесь вы можете написать отзыв

* Текст комментария
* Обязательные для заполнения поля
raquo;', 'Один отзыв raquo;', 'Один отзыв

Последние Твитты

Архивы

Наши партнеры

Города мира
Украинская музыка

Читать нас

Связаться с нами

Наши контакты

Тел.      

Skype   milik_84

ICQ       197262589