Пожалуйста И Спасибо: Как Darpa Учит Роботов

{h1}

Исследователи создали алгоритм машинного обучения, который позволял роботам «интуитивно» понимать, как вести себя как люди в определенных ситуациях.

Люди знают, чтобы заставить замолчать звонящий телефон, когда они находятся в тихой библиотеке, и сказать «спасибо» после того, как кто-то протянул руку помощи. Теперь роботы также изучат этот этикет благодаря исследовательскому проекту, цель которого - научить роботов манерам.

Обучая роботов таким социальным нормам, исследователи считают, что машины могли бы более легко взаимодействовать с людьми. Начальные этапы проекта были недавно завершены группой исследователей, финансируемых Агентством перспективных исследований в области обороны (DARPA) - филиалом Министерства обороны США, занимающимся разработкой новых военных технологий.

Исследователи изучили, как люди распознают и реагируют на социальные нормы, и разработали алгоритм машинного обучения, который позволяет роботу изучать эти «манеры», опираясь на человеческие данные. [Суперинтеллектуальные машины: 7 роботизированных фьючерсов]

По мнению исследователей, искусственно интеллектуальная (ИИ) система может в конечном итоге «интуитивно» понять, как вести себя в определенных ситуациях, как это делают люди.

«Если мы собираемся поддерживать тесную связь с будущими роботами, машинами без водителя и виртуальными цифровыми помощниками в наших телефонах и домах, как мы предполагаем сделать это сегодня, то эти помощники должны будут подчиняться тем же нормам, что и мы», Реза Ганадан, руководитель программы DARPA, сказал в своем заявлении

Используя пример библиотеки, исследователи сказали, что текущая система автоответчика AI не будет автоматически отвечать, заставляя телефон звонить или говорить тихо.

Это только один из длинного списка социальных и этических норм, которым должны обучаться машины, но которым люди учатся с детства. По словам исследователей, людям также легче выучить новые нормы, поскольку они уже имеют сложную сеть норм.

«Это то, с чем мы все знакомы, поскольку« нормальные »люди очень быстро обнаруживают нарушения норм», - сказал Ганадан. «Неопределенность, присущая этим видам вводимых человеком данных, делает машинное обучение человеческим нормам чрезвычайно трудным».

До сих пор проект DARPA успешно обеспечил основу для такого машинного обучения, но предстоит еще много работы, сказали исследователи. Ганадан добавил, что у робота должна быть способность учиться, представлять, активировать и применять большое количество норм, которым люди ожидают от других.

Создавая основу для разработки и тестирования этих сложных «манерных» алгоритмов, исследователи заявили, что проект может помочь ускорить способность машин учиться и имитировать поведение людей.

Оригинальная статья о WordsSideKick.com.





RU.WordsSideKick.com
Все права защищены!
Перепечатка материалов разрешена только с простановкой активной ссылки на сайт RU.WordsSideKick.com

© 2005–2020 RU.WordsSideKick.com