Install Khmer Unicode on MacBook (works with Word)
Если помощники-роботы однажды освободят вас от ваших домашних обязанностей, им нужно будет не только иметь руки в первую очередь, но и научиться делать с ними.
К счастью, команда исследователей из Калифорнийского университета в Беркли уже занимается этим делом, обеспечивая уверенность, что роботы будущего отлично разбираются в визуальной информации и переводят ее в пошаговые задачи, которые она может выполнить самостоятельно.
Этот новый сортировочный бот был создан соавторами Tianhe Yu и Chelsea Finn, которые вместе опубликовали результаты своего эксперимента еще в июле. В статье они объясняют, как им удалось обучить коммерчески доступного робота, называемого PR2, помещать предметы домашнего обихода в контейнеры с цветовой кодировкой, наблюдая, как они это делают в первую очередь. Они достигли этого, предоставив нейронной сети видеоматериал о том, как Ю положил персик в миску, а после этой первоначальной демонстрации побудил PR2 подражать этим действиям.
Это №20 в списке Инверса из 20 Ways A.I. Стал еще человеком в 2018 году.
Это огромный скачок не только к роботам-дворецким, но и к универсальным строительным, уборочным и потенциально даже спортивным роботам. Ключ к прорыву в том, что вместо того, чтобы специально программировать ботов для каждой отдельной задачи, владельцы теоретически могут просто показать им, что делать самим. Это разница между футуристической Alexa, которая умеет складывать белье, и роботом, который знает, как вы как твое белье сложено.
Предоставление роботам возможности воссоздать действия, совершаемые человеком, было нелегким делом, и предыдущие исследования, как правило, требовали обучения робота другому роботу. Человеческие конечности просто не двигаются, как роботизированные руки, что затрудняет А.И. отслеживать и имитировать движения, которые мы используем для повседневной жизни.
Ю и Финн выяснили, как преодолеть это препятствие, просто сосредоточившись на PR2 где объект должен был пойти, а не как это нужно было переместить. При этом они помогли открыть двери тем, кто умеет не только убирать, но кого можно легко обучить неспециалистам.
Наблюдайте, как этот невероятный метеор освещает ночное небо Детройта
Вспышка метеорита осветила ночное небо Мичигана. Эксперты из Американского метеорологического общества утверждали, что скорость полета составляет 28 000 миль в час.
Платите то, что вы хотите за этот невероятный курс по программированию на Python
Почти 60 часов контента по средней цене продажи менее $ 12.
Робот учится сортировать и организовывать, наблюдая, как человек делает это только один раз
Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли нашли способ обучать роботов, подражая людям, показывая им, а не рассказывая им, что делать. Это шаг в том, чтобы быть в состоянии легко общаться с машинами, чтобы, мы надеемся, вступить в эпоху роботов-дворецких и помощников по дому для удовлетворения потребностей людей.