Комментарии 28
1) Я думаю что этот способ, как минимум, найдет свою нишу, где необходимо разнообразие и самостоятельное обучение без помощи человека. Либо в тех областях где необходим высокий уровень адаптации. Либо для повышения живучести, для того, чтобы робот мог сориентироваться в случае, если получит серьёзные повреждения.
2) Думаю, что если он и может считаться осмысленным, то только частично, потому что пространство событий в таких условиях очень ограничено и робот мог вполне перебрать их всех, хотя допускаю что это было сделано для сокращения потраченного на эксперимент времени.
3) Мне кажется, что эксперимент был вполне успешен. Не смотря на небольшой выбор действий, робот смог составить последовательность действий, научился поворачивать голову с сенсорами в ту же сторону, где будет совершаться действие и достаточно точно определять расстояние до цели.
2) Думаю, что если он и может считаться осмысленным, то только частично, потому что пространство событий в таких условиях очень ограничено и робот мог вполне перебрать их всех, хотя допускаю что это было сделано для сокращения потраченного на эксперимент времени.
3) Мне кажется, что эксперимент был вполне успешен. Не смотря на небольшой выбор действий, робот смог составить последовательность действий, научился поворачивать голову с сенсорами в ту же сторону, где будет совершаться действие и достаточно точно определять расстояние до цели.
Мне кажется, разработчики совершают страшную ошибку. Если роботам будет интересно исследовать, то человечеству так и придётся всю жизнь торчать менеджерами по продажам. А всё интересное достанется роботам.
Негодуэ.
Негодуэ.
У вас фраза на полуслове обрывается:
Второй модуль — система метапрогноза, цель которого — предсказание ошибок первого модуля. Он основан на том,
Такие методы — «Обучения роботов», используются давно.
Сами по себе алгоритмы обучения простые. Основная проблема заложена в технической реализации — мало разнообразных сенсоров, дающих достаточно полную информацию и той ситуации, в которую попал робот; и нехватка памяти для запоминания всей «полезной» информации.
Сами по себе алгоритмы обучения простые. Основная проблема заложена в технической реализации — мало разнообразных сенсоров, дающих достаточно полную информацию и той ситуации, в которую попал робот; и нехватка памяти для запоминания всей «полезной» информации.
С памятью проблему может решить робовики, про которую недавно писали. Мне кажется, что при грамотном подходе это может стать прорывом.
Только вопрос с безопасностью тех данных, которые будут в той вики. Мало ли что тудаскайнет кто-нибудь запихнёт.
Только вопрос с безопасностью тех данных, которые будут в той вики. Мало ли что туда
С памятью сейчас проблем нет, винты на терабайт уже не редкость. При достаточно грамотном подходе это чуть ли не бесконечный объем для информации.
Проблема скорее в базовых умениях, таких как распознавание обьектов, ин- и дедукция, сравнение, мотивация.
Пока этих умений нет, общаться с кем-то, включая робовики, сложно, когда они появятся робовики будет не так важна, потому что нужную инфомрацию робот будет в состоянии найти сам.
Проблема скорее в базовых умениях, таких как распознавание обьектов, ин- и дедукция, сравнение, мотивация.
Пока этих умений нет, общаться с кем-то, включая робовики, сложно, когда они появятся робовики будет не так важна, потому что нужную инфомрацию робот будет в состоянии найти сам.
1) Да, конечно имеет. Лично мне кажется, что это может сильно расширить возможности ИИ. Вот всегда, при попытке создать интеллект вроде человеческого, разработчики стремятся сделать его сразу готовым. но даже человек с его мозгом, который мощнее и развитее нынешних компьютеров по части обработки аудиовизуальной информации, сколько лет изучает мир вокруг себя пока делает первые шаги или говорит первое слово? И я считаю, что роботов, чтобы создать у них хоть какое-то подобие интеллекта, нужно также обучать. В общем-то с нейронными сетями сейчас так и делают.
2) Может. В любом случае, это первые шаги. которые покажут перспективность всего направления в целом. Если этот опыт признают успешным, то что мешает в дальнейшем давать роботу больше свободы над своим телом?
3) Думаю да. Робот же научился делать некоторые самостоятельные действия.
Вообще. конечно, убрать бы вообще все предустановки. т.е. так, чтобы робот мог даже попытаться прыгать на одной лапе, не умея при этом ходить. И запустить самообучение на управление собственным телом, постепенно усложняя задачи.
Недавно, кстати, была тут новость про создание роботовики. Если каждого такого робота стандартизировать и подключить к единой базе знаний, то процесс познания пойдёт в разы быстрее. Общее развитие роботы получат вместе, а потом для конкретных задач можно обучать по группам. Что примечательно, глядя на сегодняшние достижения в робототехнике и изучении алгоритмов ИИ, такая затея вполне может вылиться в более-менее приемлемый псевдоинтеллект, который можно будет охарактеризовать как ОС для роботов :)
2) Может. В любом случае, это первые шаги. которые покажут перспективность всего направления в целом. Если этот опыт признают успешным, то что мешает в дальнейшем давать роботу больше свободы над своим телом?
3) Думаю да. Робот же научился делать некоторые самостоятельные действия.
Вообще. конечно, убрать бы вообще все предустановки. т.е. так, чтобы робот мог даже попытаться прыгать на одной лапе, не умея при этом ходить. И запустить самообучение на управление собственным телом, постепенно усложняя задачи.
Недавно, кстати, была тут новость про создание роботовики. Если каждого такого робота стандартизировать и подключить к единой базе знаний, то процесс познания пойдёт в разы быстрее. Общее развитие роботы получат вместе, а потом для конкретных задач можно обучать по группам. Что примечательно, глядя на сегодняшние достижения в робототехнике и изучении алгоритмов ИИ, такая затея вполне может вылиться в более-менее приемлемый псевдоинтеллект, который можно будет охарактеризовать как ОС для роботов :)
Если в проекте использовалась нейронная сеть, то использование каких-либо внешних источников информации с самых азов крайне затрунительно. Для сети информация = собственное состояние, и изучить что-то новое можно только переписав(часть) себя.
А варианты как можно хранить информацию для нейросетей, кроме как примерами этих самых нейросетей я не представляю, потому что языка общения с ними не существует.
Т.е. для общения с вики робот должен мочь сформулировать однозначный вопрос и каким-то образом его усвоить.
П.С. Спасибо за ответы
А варианты как можно хранить информацию для нейросетей, кроме как примерами этих самых нейросетей я не представляю, потому что языка общения с ними не существует.
Т.е. для общения с вики робот должен мочь сформулировать однозначный вопрос и каким-то образом его усвоить.
П.С. Спасибо за ответы
Вики можно сделать как центральную нейросеть для всех роботов. Единая база знаний, которая получает опыт всех роботов и суммирует его.
Я представляю себе такой алгоритм:
1) Робот что-то распознаёт/делает/etc…
2) Массив входных данных запоминается.
3) Если действие успешно (не забываем, что начальное обучение проходит по принципу «можно/нельзя»), то массив данных подаётся на центральную нейросеть и в ней происходит обучение.
4) При создании новых роботов их «мозги» берутся не с нуля, а как слепок центральной нейросети.
Таким образом каждый робот учится отдельно, но при этом центральную базу знаний развивают все роботы вместе и новые поколения получают себе общее знание, которое далее улучшают.
Самый сложный момент во всей этой затее — архитектура нейронной сети. Т.к. я полагаю, что во-первых, она должна ветвиться, т.е. визуальная информацию обрабатывается одной сетью, аудио — другой, тактильные ощущения третьей. Потом результат подавать на центральную сеть, которая отвечает за принятие решений. И в зависимости от решения формировать последовательность действий на уровне сигналов «конечностям».
И при этом сетка должна получиться не слишком громоздкой, чтобы эти «мозги» можно было поставить на каждого робота, а не только на того, который проводом прицеплен к датацентру )
Я представляю себе такой алгоритм:
1) Робот что-то распознаёт/делает/etc…
2) Массив входных данных запоминается.
3) Если действие успешно (не забываем, что начальное обучение проходит по принципу «можно/нельзя»), то массив данных подаётся на центральную нейросеть и в ней происходит обучение.
4) При создании новых роботов их «мозги» берутся не с нуля, а как слепок центральной нейросети.
Таким образом каждый робот учится отдельно, но при этом центральную базу знаний развивают все роботы вместе и новые поколения получают себе общее знание, которое далее улучшают.
Самый сложный момент во всей этой затее — архитектура нейронной сети. Т.к. я полагаю, что во-первых, она должна ветвиться, т.е. визуальная информацию обрабатывается одной сетью, аудио — другой, тактильные ощущения третьей. Потом результат подавать на центральную сеть, которая отвечает за принятие решений. И в зависимости от решения формировать последовательность действий на уровне сигналов «конечностям».
И при этом сетка должна получиться не слишком громоздкой, чтобы эти «мозги» можно было поставить на каждого робота, а не только на того, который проводом прицеплен к датацентру )
Для любой НС, сложнее робопылесоса, при прямой передаче, траффик будет исчислятся в Мб\сек.
Обучение по принципу можно\нельзя слишком просто и имеет свои границы.
Вероятнее всего, что в будущем будет использоваться более мягкий и в тоже время менее предсказуемый алгоритм.
НС сложно маштабировать. Построить действущую центральную НС на многие порядки сложнее чем робособаки.
Обучение по принципу можно\нельзя слишком просто и имеет свои границы.
Вероятнее всего, что в будущем будет использоваться более мягкий и в тоже время менее предсказуемый алгоритм.
НС сложно маштабировать. Построить действущую центральную НС на многие порядки сложнее чем робособаки.
Вот если научатся создавать НС, которые сами себе нейроны и связи между ними создают по необходимости, тогда может быть что-то и получится из этой затеи. Но я себе даже не представляю, с какой стороны к подобной задаче вообще можно подойти.
Можно/нельзя — это первичное. Дети также учатся. Дотронулся до утюга — горячо, нельзя.
Мне кажется, что в будущем вообще что-нибудь ещё изобретут либо в железе, что позволит работать с подобными объёмами информации, либо в алгоритмах, что позволит эти самые объёмы уменьшить.
Хотя тоже недавно статья была, где каким-то образом нейроны из мозга крысы скрестили с роботом. Может и в этом направлении что-то будет.
Можно/нельзя — это первичное. Дети также учатся. Дотронулся до утюга — горячо, нельзя.
Мне кажется, что в будущем вообще что-нибудь ещё изобретут либо в железе, что позволит работать с подобными объёмами информации, либо в алгоритмах, что позволит эти самые объёмы уменьшить.
Хотя тоже недавно статья была, где каким-то образом нейроны из мозга крысы скрестили с роботом. Может и в этом направлении что-то будет.
* self-mapping + recurrent neural network- один из самых сложных типов сетей для прогнозирования, для них не доказана математическая сходимость, для них сложно применять алгоритмы обучения типа обратного расспространения ошибки.
* Для того, чтобы создать простые релексы типа «больно-сделай по-другому и запомни» придется очень долго насиловать генетические алгоритмы. Это не свойство НС по факту, это эволюционный механизм, способствующий выживанию.
* В будущем…
* В том эксперименте нейроны жили до 3ех месяцев. Живые нейроны не очень хорошо работают с нашими кремне-металлическими технологиями, с живых нейронов нельзя снять копию, и даже если мы на их основе построем ИИ это мало приблизит нас к пониманию того, как собственно ИИ нужно строить.
* Для того, чтобы создать простые релексы типа «больно-сделай по-другому и запомни» придется очень долго насиловать генетические алгоритмы. Это не свойство НС по факту, это эволюционный механизм, способствующий выживанию.
* В будущем…
* В том эксперименте нейроны жили до 3ех месяцев. Живые нейроны не очень хорошо работают с нашими кремне-металлическими технологиями, с живых нейронов нельзя снять копию, и даже если мы на их основе построем ИИ это мало приблизит нас к пониманию того, как собственно ИИ нужно строить.
> RISK
RISC, поправьте, пожалуйста.
RISC, поправьте, пожалуйста.
> работает 1.5 часа
Начать надо было с того что умеют даже пылесосы — самостоятельно отправляться на базовую станцию для подзарядки. Как никак — основной инстинкт, а инстинкты надо закладывать, а не ждать пока сам додумается
Начать надо было с того что умеют даже пылесосы — самостоятельно отправляться на базовую станцию для подзарядки. Как никак — основной инстинкт, а инстинкты надо закладывать, а не ждать пока сам додумается
Для того чтоб обучение было успешным необходимо, чтоб роботу было интересно то что он делает. Т.е. он должен видеть, как его действия (которые он может запомнить как причину полученного эффекта) приводят к результату, который ему нравится. Думаю, что запрограммированной мотивацией можно было бы поставить увеличение разных штук через разные последовательности действий, которые в принципе он может провернуть или построить. Это может относиться как к собственным степеням свободы (в том числе в виде последовательностей разных движений), так и к реакциям окружающего мира на эти свои действия или просто изучению того что происходит вокруг без собственного участия. При этом хорошо бы научиться отделять автономные события внешнего мира от реакций на собственные действия. Тогда может родиться модель «Я», как виртуальный объект на который завязаны собственные действия и отклик на них от окружающего мира.
По-моему именно по такой схеме он и был устроен. Робот пытался выполнить действия пока не получал ответную реакцию от окружающей среды, т.е. можно сказать он добивался ответной реакции.
Разве что в данном случае желаемая реакция окружающей среды (изменение) была, скорее всего, запрограммирована.
Насчет «нравится» — это очень сложное понятие. Допустим это можно расписать для «поесть» и «не упасть», но что-то сложнее описать таким способом уже сложно. На мой взгляд это не самый удачный метод.
Разве что в данном случае желаемая реакция окружающей среды (изменение) была, скорее всего, запрограммирована.
Насчет «нравится» — это очень сложное понятие. Допустим это можно расписать для «поесть» и «не упасть», но что-то сложнее описать таким способом уже сложно. На мой взгляд это не самый удачный метод.
«обладает 20 степенями свободы»
Похоже на Русскую демократию
Похоже на Русскую демократию
Как это Sony разрешило такое неавторизованное использование своего продукта?
Судя по последней фотки Sony готовит замену Чаку: на данной фотке Aibo нам демонстрирует знамениты удар ногой с разворота.
прочитал про роботвики в комментах и мне стало страшно…
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Sony SCL — эксперимент «игровая площадка»