Разработчики из Google DeepMind научили искусственный интеллект (ИИ) взвешивать объекты виртуального мира. Так, компьютер может определять их вес и количество.

Исследователи рассказали о результатах своей работы в статье, опубликованной на сайте ArXiv.

Чтобы понять, чем отличаются одни предметы от других, компьютеру пришлось вступить в непосредственное взаимодействие с ними.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Илон Маск заявил, что человечество столкнется с проблемой массовой безработицы из-за роботов

Отмечается, что авторы новой работы создали систему искусственного интеллекта на базе LSTM-нейросети, которая научилась определять вес и количество находящихся перед ней объектов. Эта нейросеть представляет собой подвид рекуррентных нейросетей, для которых характерно наличие обратной связи.

Для ее обучения исследователи создали два разных виртуальных мира, в которых компьютер мог взаимодействовать с окружающими его предметами.

В первом мире перед ИИ находилось четыре одинаковых по размеру кубика, масса которых определялась случайным образом и менялась каждый раз, когда эксперимент начинался заново. ИИ мог двигать кубики по вертикали, прикладывая к ним определенную силу (разработчики не снабжали его виртуальным манипулятором, он взаимодействовал с предметами “напрямую”).

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Associated Press хочет использовать роботов для написания новостей

Главная задача компьютера заключалась в том, чтобы научиться находить самый тяжелый кубик. Если он успешно справлялся с заданием, то получал вознаграждение, если нет – штраф. После многократного повторения эксперимента ИИ “понял”, что для того, чтобы правильно найти самый тяжелый кубик, необходимо предварительно поднять все кубики, и только потом давать ответ.

Во втором виртуальном мире перед ИИ лежали пять кубиков, из которых была построена башня. Часть кубиков стояли друг на друге, создавая единый блок, в то время как другие кубики лежали отдельно. Искусственный интеллект должен был определить, сколько перед ним находится предметов, также взаимодействуя с ними и получая в зависимости от своего ответа положительную или отрицательную обратную связь от окружающей среды.

Со временем компьютер выбрал наилучшую стратегию определения правильного ответа: он стал разрушать башню и только потом оценивать количество всех кубиков. Исследователи не говорят о практическом применении созданной ими системы, однако предполагают, что в будущем она может быть использована для роботов, которым, например, будет необходимо перемещаться по неровным поверхностям.

Кроме того, система может пригодиться роботам-помощникам, которым придется взаимодействовать с окружающим миром – например, кухонным роботам или роботам-космонавтам.

Группа ученых из Гарвардского университета создала робота- “курильщика”, который предназначен для изучения легочных заболеваний.
Компания Boston Dynamics, занимающаяся созданием роботов, представила свою новую разработку под названием SpotMini. Робот может помочь по хозяйству (выбросить мусор в урну или поставить грязные стаканы в посудомойку) и даже принести пиво.
Инженер создал робота, который может умышленно нанести вред человеку и тем самым нарушить Первый закон робототехники Айзека Азимова.
Исследователи из Стэнфордского университета при поддержке Meka Robotics и коллег из университета науки и технологий в Саудовской Аравии создали робота-ныряльщика OceanOne.