Смотрите, как робот с ИИ ходит со сломанной ногой и не перестает обучаться

Робот с ИИ

Посмотрите на двух смоделированных роботов выше, и вы заметите большую разницу. Несмотря на то, что оба их "мозга" эволюционировали более 300 поколений, чтобы позволить им ходить, только один преуспевает; другой падает на спину.

Это потому, что только бот слева научился приспосабливаться к новым обстоятельствам. Искусственный интеллект (ИИ) часто полагается на так называемые нейронные сети - алгоритмы, вдохновленные человеческим мозгом. Но в отличие от нашего, мозг искусственного интеллекта обычно не учится чему-то новому после того, как его обучили и внедрили; он застрял с тем же мышлением, с которым родился.

Итак, в новом исследовании исследователи создали сети с "правилами Гебба" — математическими формулами, которые позволяют мозгу ИИ продолжать учиться. Вместо того чтобы их синаптические веса — значения, определяющие, как активность распространяется от одного нейрона к другому, — оставались статичными, они изменялись в зависимости от опыта. Затем команда частично удалила левую переднюю ногу обоих ботов, заставив их попытаться компенсировать травму. Поначалу оба бота боролись изо всех сил, но геббианский бот смог пройти почти в семь раз дальше, сообщают исследователи в этом месяце на Конференции по нейронным системам обработки информации.

Hebbian learning может когда-нибудь улучшить алгоритмы, используемые для распознавания изображений, перевода языков или вождения. В другом тесте геббианская сеть управляла гоночным автомобилем для видеоигр примерно на 20% лучше, чем его негеббианский аналог. Даже если вы никогда не планируете владеть роботизированным гусеничным краулером, как тот, что выше, мы все можем извлечь выгоду из искусственного интеллекта, который учится на ногах (или колесах).