ИИ в робототехнике за последние годы сделал огромный скачок, но все равно попадает в ловушки повседневности. В лаборатории всё работает идеально, а на фабрике или в квартире робот вдруг не справляется с элементарными задачами. Почему современные алгоритмы так часто буксуют, когда сталкиваются с реальностью?

Свежий взгляд на проблему предложили исследователи из Оксфорда. Их главный аргумент звучит достаточно просто: секрет не только в мощности железа или объёме данных, а в том, КАК построено обучение. Роботы начинают учиться быстрее людей не потому, что повторяют наши инструкции, а благодаря гибким методам, которые учитывают шумные сенсоры, разные задачи и даже вмешательство человека по ходу работы.

В этом обзоре расскажу о том, как современные роботы осваивают незнакомые задачи за часы, почему объединение данных, грамотных алгоритмов и понятных инструментов меняет всю индустрию, и самое главное — к чему это приведёт нас в ближайшем будущем.

Как роботы начинают учиться гораздо быстрее