Selv til tross for at moderne roboter er veldig flinke til å håndtere forskjellige slags objekter, er det først nødvendig å legge data om nettopp disse objektene i programmet sitt. Og hvis en robot støter på noe den ikke vet hvordan han skal håndtere den, kjører den bilen inn i et stupor. Imidlertid har en gruppe forskere fra Massachusetts Institute of Technology (MIT) laget en algoritme som skal trene roboter til å samhandle med objekter som de aldri har møtt før.
I følge Engadget er ingeniører fra MIT Computer Science Laboratory ansvarlig for utviklingen. Og deres oppfinnelse kan gjøre roboter mer nyttige ikke bare i produksjonen, men også hjemme. For øyeblikket lar hovedtypen programvare innebygd i roboter deg utføre et ekstremt begrenset sett med kommandoer: for eksempel velger du blant objektene (tidligere kjent for programmet) den som er nødvendig i øyeblikket eller flytter objekter forhåndsskrevet i algoritmen fra sted til sted.
En ny AI fra MIT, kalt DON (Dense Object Nets), vil tillate roboter å bestemme strukturen og formålet med objektet de ser for øyeblikket. For eksempel må en sneaker plasseres på sålen, og det er mer praktisk å holde kruset ved håndtaket og helst ikke å snu det, da det kan være fylt med væske. Basert på dataene som er inkludert i programmet, kan det nevrale nettverket uavhengig forbedre seg og lære nye fag for seg selv. Dessuten husker AI ikke bare spesifikke objekter, men også deres formål. Hvis han for eksempel får oppgaven med å studere et fag, vil AI ta flere bilder og sammenligne dem med de tilgjengelige. Da blir objektet praktisk talt dekomponert til "komponentdeler", rammen til objektet og dets viktigste punkter blir trukket opp. Etter det vil det være mulig å samhandle med objektet. Dessuten,Hvis du gjentatte ganger gir oppgaven å finne et objekt blant de samme lignende, vil nevrale nettverket ikke bare umiddelbart identifisere det, men også huske hele klassen med lignende objekter, og innse at du kan samhandle med dem på samme måte som med den originale.
Vladimir Kuznetsov
