(شاهد) كلب آلي يتعلم كيف ينهض بعد سقوطه

في مرحلة ما عندما كنت طفلاً صغيرًا، تعلمت كيف تلتقط نفسك بعد السقوط، وفي النهاية تعلمت كيف تمشي على قدميك، من المحتمل أنك حصلت على التشجيع من والديك، لكنك تعلمت في الغالب من خلال التجربة والخطأ، هذه ليست الطريقة التي تتعلم بها الروبوتات مثل Spot و Atlas من Boston Dynamics المشي والرقص، لقد تم ترميزهم بدقة لمعالجة المهام التي نلقيها عليهم.

 

يمكن أن تكون النتائج مثيرة للإعجاب، لكنها قد تجعلهم أيضًا غير قادرين على التكيف مع المواقف التي لا تغطيها برامجهم، زعم فريق مشترك من الباحثين من جامعة تشجيانج وجامعة إدنبرة أنهم طوروا طريقة أفضل.

في ورقة بحثية حديثة نُشرت في مجلة Science Robotics، قاموا بتفصيل نهج تعزيز الذكاء الاصطناعي الذي استخدموه للسماح لروبوتهم الشبيه بالكلاب، Jueying بتعلم كيفية المشي والتعافي من السقوط من تلقاء نفسه.

 

أخبر الفريق Wired أنهم قاموا أولاً بتدريب برنامج يمكنه توجيه

نسخة افتراضية من الروبوت، وهي تتألف من ثمانية خبراء في الذكاء الاصطناعي تم تدريبهم لإتقان مهارة معينة، على سبيل المثال، أصبح واحدًا يتقن المشي، بينما تعلم الآخر كيفية التوازن.

 

في كل مرة ينجز فيها الروبوت الرقمي مهمة بنجاح، يكافأه الفريق بنقطة افتراضية، إذا كان كل هذا يبدو مألوفًا، فذلك لأنه نفس النهج الذي استخدمته Google مؤخرًا لتدريب خوارزمية MuZero الرائدة.

بمجرد نجاحهم في تدريب الخبراء الثمانية، قاموا بتطوير شبكة إضافية للعمل كنوع من المدرب الرئيس، سيدير ​​مدخلات الخوارزميات الثمانية الأخرى، مع إعطاء الأولوية لواحد أو أكثر حسب الحاجة في حالة معينة.