Robot Được Dạy Cách Chỉ Bảo Lại Cho Nhau

12 Tháng Năm 20177:00 CH(Xem: 16787)
Robot Được Dạy Cách Chỉ Bảo Lại Cho Nhau
Robot Được Dạy Cách Chỉ Bảo Lại Cho Nhau
Khoảng giữa tháng 05/2017, các nhà khoa học đã khiến cho robot đã có thể tự dạy nhau những kỹ năng mới, từ đó nâng cao khả năng của chúng một cách liên tục.

Hệ thống mới có tên gọi C-LEARN, được phát triển bởi các nhà nghiên cứu thuộc Phòng thí nghiệm khoa học máy tính và trí thông minh nhân tạo (AI) thuộc MIT, sẽ giúp robot dạy lẫn nhau. Với C-LEARN, ngay cả những người không có kinh nghiệm về lập trình máy tính cũng có thể dạy một con robot thực thi một tác vụ nào đó. Tất cả những việc cần làm chỉ là cho robot biết một số nguyên tắc của tác vụ, sau đó cho nó biết như thế nào là hoàn thành tác vụ, sau đó robot sẽ có thể tự tiến hành đúng theo ý muốn của con người. Tuy nhiên, vấn đề là một con robot có thể truyền các kiến thức vừa mớ học cho một con robot khác, ngay cả khi thiết kế ngoại hình của chúng khác nhau.

Thực tế, MIT cho biết, hệ thống C-LEARN có thể giúp các nhà máy sử dụng nhiều loại robot khác nhau mà không cần phải quan tâm việc lập trình cho từng robot riêng biệt. Đồng thời, hệ thống còn có thể giúp những con robot nhanh chóng học và dạy các tác vụ mới trong những điều kiện đầy áp lực, chẳng hạn như đang phân tích toàn bộ nhân loại hoặc thực tế hơn là đang tháo gỡ bom mìn,…

C-LEARN áp dụng 2 nguyên tắc cơ bản trong việc dạy cho robot: học từ một lần biểu diễn và học bằng cách lập trình sẵn, trong đó mỗi con robot đều được lập trình bằng tay bởi các chuyên gia. Tuy nhiên, mỗi cách đều có những hạn chế nhất định. Thông qua cách dạy từ việc biểu diễn, robot sẽ không thể tự áp dụng bài học cho các tình huống hoặc môi trường khác. Cách còn lại đòi hỏi nhiều thời gian và công sức để lên kế hoạch và tính toán các tình huống. Nhưng khi kết hợp 2 nguyên lý, nhóm nghiên cứu Pérez-D’Arpino và Julie Shah đã có thể giúp 2 con robot tự dạy học lẫn nhau.

Pérez-D’Arpino cho biết: “Bằng cách kết hợp tính chất trực quan từ cách dạy biểu diễn với các thuật toán lập trình lên kế hoạch chuyển động, cách tiếp cận mới có thể giúp những con robot làm được những dạng tác vụ mới chưa từng được dạy trước đó, chẳng hạn như các quá trình lắp ráp nhiều bước thực hiện bởi những cánh tay robot trong nhà máy.”

Bước đầu tiên của quá trình dạy là cung cấp cho robot thông tin về cách tiếp cận hoặc nắm bắt các đối tượng với các ràng buộc khác nhau. Chẳng hạn như, mặc dù một vật thể cụ thể có thể giống với các vật thể khác về hình dáng, như bánh xe và vô-lăng, nhưng khi gắn vào những vị trí khác nhau trên xe thì chuyển động của chúng sẽ khác nhau. Ở giai đoạn thứ 2, một người sẽ dùng giao diện tương tác 3D để cho robot thấy cách hoàn thành tác vụ.

Trong các thử nghiệm, sau khi quan sát các động tác của con người, robot có thể tự truy cập lại kiến thức học đưọc để hoàn thành nhiệm vụ và khi cảm thấy cần thiết, chúng sẽ tự yêu cầu con người phê duyệt hoặc điều chỉnh cách làm. Khi không có sự chỉ dẫn từ con người, robot chỉ có thể đưa ra phán đoán để làm việc và theo nhóm nghiên cứu, khả năng hoàn thành tác vụ lúc này là 87,5%, còn khi có con người thì 100%.


Pérez-D’Arpino cho biết: “Cách tiếp cận cũng tương tự như cách con người học hỏi bằng cách quan sát cách hoàn thành thứ gì đó và kết nối điều đó với những gì mà họ đã biết về thế giới. Chúng ta không thể học hỏi một cách kỳ diệu chỉ từ một lần biểu diễn duy nhất, nên chúng ta lấy thông tin mới và kết hợp nó với những kiến thức trước đây về môi trường xung quanh”

Ngoài những kiến thức đã học có thể được robot này dạy cho robot khác. Trong phòng thí nghiệm, các nhà nghiên cứu cũng đã dạy một bộ các tác vụ cho Optimus - một con robot 2 cánh tay được thiết kế cho các nhiệm vụ gỡ bom. Sau đó, nó dần dần chuyển kiến thức học được sang Atlas, một con robot 2 chân. Cuối cùng, cả 2 robot đều có khả năng mở cửa, di chuyển các vật thể và kéo những đồ vật từ các thùng chứa, mặc dù ngoại hình của 2 con robot là khác nhau và Atlas trước đó chưa từng được con người dạy.
524Vote
42Vote
310Vote
210Vote
110Vote
3.456
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
06 Tháng Mười 2019
Khoảng đầu tháng 10/2019, theo Ủy ban Khiếu nại Chăm sóc Sức khỏe tiểu bang New South Wales (HCCC), một người phụ nữ tự xưng là "nhà trị liệu thuận tự nhiên" ở Úc đã bị cấm hành nghề y tế suốt đời.
06 Tháng Mười 2019
Khoảng đầu tháng 10/2019, ECJ, Tòa án tối cao của Liên minh Châu Âu, đã đưa ra phán quyết, theo đó các tòa án trong EU có thể ra lệnh cho Facebook xóa bỏ bình luận bất hợp pháp của người dùng toàn cầu.
06 Tháng Mười 2019
Khoảng đầu tháng 10/2019, theo một nhà phân tích uy tín, Apple sẽ không ra mắt một chiếc iPhone 11S như thường lệ vào năm 2020. Thay vào đó, hãng dự kiến sẽ đặt tên cho thế hệ iPhone năm 2020 là "iPhone 12". Đây được xem là một bước đột phá từ cách đặt tên iPhone theo truyền thống của hãng.
04 Tháng Mười 2019
Khoảng đầu tháng 10/2019, theo CNET, những cây ATM luôn được thiết kế chắc chắn, khoang chứa tiền gia cố bởi thép siêu cứng rất khó để phá. Tuy nhiên, điểm yếu của cây ATM chính là chiếc máy tính mà người dùng tương tác để rút tiền. Nhiều chuyên gia bảo mật khẳng định vẻ ngoài kiên cố của cây ATM chỉ để che giấu chiếc máy tính cũ kĩ, không an toàn.
04 Tháng Mười 2019
Ẩn trong tầng hầm trung tâm thương mại đặt giữa khu phố giao thương thịnh vượng của tỉnh Quảng Châu, có một “nhà máy” sản sinh ra những hàng hóa giá trị đặc biệt. Không phải quần áo hay giày dép, mà là “cách để bán” những món hàng giá hời đó. Dưới tầng hầm của trung tâm thương mại, người ta thấy một loạt các KOL (Key Opinion Leaders - những người có sức ảnh hưởng trên cộng đồng mạng) đang stream cho hàng trăm ngàn người xem.
04 Tháng Mười 2019
“Không khí ô nhiễm có thể khiến chúng ta nóng nảy, hung hăng hơn” - đây là kết luận của một loạt các nghiên cứu khoa học do các chuyên gia ở đại học bang Colorado, Mỹ tiến hành, kết hợp cả nghiên cứu kinh tế, khoa học khí quyển và thống kê. Kết hợp những yếu tố lại với nhau, các nhà khoa học phát hiện ra rằng, hít thở không khí bị ô nhiễm có liên quan mật thiết đến những hành vi mang tính bạo lực và hung hăng của con người, và có liên quan cả tới tỉ lệ tội phạm, tính riêng tại Mỹ.