база знаний для обучения роботов

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.