В НАСА проверили, кто лучше управляет беспилотником: человек или ИИ

[@Hardcoin]

Обычного человека со средними навыками он уже уделывает.

[@red75prim]

В качестве средства навигации ИИ использовал GPS. Без этого ориентироваться компьютеру было бы невозможно.

Судя по статье, дроны не использовали GPS. Например:

[...] the drones sometimes moved so fast that motion blur caused them to lose track of their surroundings.

"Иногда дроны двигались так быстро, что изображение на камерах размывалось, и они теряли способность определять своё местоположение"

или

[...] autonomous drones typically rely on GPS to find their way around. That's not an option for indoor spaces [...] or dense urban areas.

"Автономные дроны обычно используют GPS для навигации. Но GPS не подходит для навигации внутри помещений или в плотно застроенных городских районах"

[@Garbus]

А мне результаты показались довольно странными. Где тут самообучение у компьютера, где оптимизация маршрута и доведение его до идеала с использованием максимальных возможностей дрона? Выходит обычный автопилот придерживающийся заданного маршрута, при чем тут ИИ? Во всяком случае такой вывод получается у меня из перевода.

[@red75prim]

В статье на сайте NASA информации тоже немного. Но есть подозрение, что они тестировали систему локализации дрона по данным с камер дрона на основании предварительно построенной карты окружения. Траектория дрона, скорее всего, была жёстко задана и не менялась. Отношения к ИИ и машинному обучению, похоже, не имеет.

[@Zmiy666]

угу, иначе ИИ бы довольно шустро довел все действия до максимально эффективных и вскоре превзошел бы человека по скорости прохождения.

[@neolink]

ну да каких что 10-100 миллионов дронов угробил бы на обучение и довел бы

[@trapwalker]

Почему не имеет? Наверняка они там использовали нейронные сети для управления дроном. Дело в том, что обучать «ИИ» на прохождении именно этой трассы — довольно бессмысленно. Цель-то не в том, чтобы научиться максимально эффективно проходить одну единственную трассу, напротив, нужно достичь универсальности.
Вообще такие соревнования — это чисто маркетинговое явление. Никто всерьёз не рассматривает человека как конкурента узкоспециализированным техническим решениям. Просто очередная техническая планка была отмечена очередной «победой» экскаватора над землекопами. Если землекоп без гранаты, а экскаватор без пулемёта, то это уже даже скучно будет наблюдать второй или третий раз.

[@red75prim]

Чтобы достичь универсальности без тысяч разбитых дронов на каждую новую трассу нужен прорыв в transfer learning (применение навыков выученных на одной задаче на другую). Вряд ли бы они умолчали о таком прорыве.

[@trapwalker]

Как-то вы слишком категоричны. Может быть нейронная сеть у них используется для какой-нибудь коррекции какого-нибудь вектора тяги в зависимости от показаний инерционных датчиков. Или нейронка у них фильтрует видеопоток отыскивая самые удачные опорные точки для других более классических алгоритмов.
А «без тысяч разбитых дронов» можно учиться на симуляторе или на уже промаркированных другими средствами, алгоритмами или людьми видеопотоках с других дронов. Еще можно летать в безопасной среде, огороженной сеточками или на привязи.
Мы не знаем что там к чему и как именно сделано. Зачем так категорично и однозначно? Там у вас «подозрения», а тут уже такие утверждения, что аж оторопь берёт.

[@Akon32]

Полагаю, на фиксированной трассе достаточно знать геометрию, физику, характеристики дрона и иметь калькулятор, чтобы построить оптимальный маршрут. Эту задачу можно решить и алгоритмически (даже на произвольной трассе). Самообучение может и не потребоваться.

[@Garbus]

В теории можно. На ведь и состоит интерес в том, чтобы ИИ сам заодно выяснял точные характеристики, которые ему требуются для построения трассы и управления дроном.
А то выполнив большую часть расчетов и измерений, говорить о успехах именно ИИ в управлении преждевременно.

[@Error1024]

По-моему и без рекламного псевдоэксперимента очевидно, что человек устаёт.

[@ChaosMage]

Кен Лу еще дизайнит очень крутые рамы для квадриков, кому интересно погуглите californiaquads. Его последняя Ред Панда это просто чума.

[@DEM_dwg]

Меня больше интересует, как данный «ИИ» справился бы с трассой которую он видит в первый раз.
А то так получается что намотали по одной и той же трассе кучу кругов, а «ИИ» с одним и тем же временем пролетал трассу.
Получается что он и не оптимизировал свой полет.
Т.е. больше похоже на заданную трассу в которую он пытался вписаться, как об этом писали выше.

[@potan]

Интересно, а можно ли формально описать, что значит «агресивно» и «мягко». Скорее всего это вызвано слишком большими штрафами за сближение с препятстривем при обучении и если их снизить, то дрон научится летать быстрее.

[@vlad_bo]

Интересно, как изменился бы результат, проходи полёты на открытом воздухе: внезапно появляется ветер или, к примеру, падает препятствие…

[@iG0Lka]

нужно было проводить соревнование при изменяющейся каждый раз трассе — например одни из ворот меняют свое расположение с каждым новым кругом. Иначе это не ИИ, а станок с ЧПУ, летает по одному записанному маршруту.

[@anatoly314]

Скоро, совсем скоро