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當(dāng)機(jī)器人有了好奇心......科學(xué)家研發(fā)出能探索周圍環(huán)境進(jìn)而學(xué)習(xí)的機(jī)器人

來源:中國(guó)科學(xué)報(bào)

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關(guān)鍵詞:工業(yè)機(jī)器人 科學(xué)家George Konidaris

    當(dāng)機(jī)器人有了好奇心......科學(xué)家研發(fā)出能探索周圍環(huán)境進(jìn)而學(xué)習(xí)的機(jī)器人

    具有好奇心的機(jī)器人  

    OFweek機(jī)器人網(wǎng)訊:在一場(chǎng)關(guān)于人工智能的轉(zhuǎn)折中,計(jì)算機(jī)科學(xué)家對(duì)機(jī)器進(jìn)行編程,使其變得具有好奇心——能自己探索周圍環(huán)境并且為了學(xué)習(xí)而學(xué)習(xí)。這種新方法可使機(jī)器人比現(xiàn)在學(xué)習(xí)得更快。有朝一日,它們甚至可能在形成假設(shè)和推動(dòng)已知科學(xué)向前發(fā)展方面超越人類科學(xué)家。

    “發(fā)展好奇心是智能的核心問題?!痹诿绹?guó)布朗大學(xué)掌管智能機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算機(jī)科學(xué)家George Konidaris介紹說,“當(dāng)你不確定你的機(jī)器人將來要做什么時(shí),使其具有好奇心將會(huì)非常有用?!?/span>

    多年以來,科學(xué)家一直在開發(fā)針對(duì)好奇心的算法,但復(fù)制人類的求知欲是個(gè)難題。比如,大多數(shù)方法不能評(píng)估智能機(jī)器人在看見某個(gè)事物前預(yù)測(cè)其是否有趣方面存在的差距。(人類有時(shí)能通過封面判斷一本書是否有趣)

    目前在英國(guó)倫敦谷歌深度思維公司就職的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Todd Hester希望做得更好。“我在尋找使計(jì)算機(jī)更加聰明地學(xué)習(xí)并且像人類一樣進(jìn)行探索的方法?!盚ester表示,“不是探索所有事情,也不是隨意進(jìn)行探索,而是嘗試著更加聰明地做一些事情?!?/span>

    為此,Hester和得克薩斯大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Peter Stone開發(fā)了一種名為TEXPLORE-VENIR、依賴于強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的新算法。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,程序會(huì)嘗試一些事情。如果一個(gè)舉動(dòng)使其離某個(gè)最終目標(biāo)(比如迷宮的盡頭)更近一步,它會(huì)收到一個(gè)小小的獎(jiǎng)勵(lì)并且更有可能在將來再次嘗試這一操作。深度思維公司利用強(qiáng)化學(xué)習(xí),使程序通過隨機(jī)試驗(yàn)掌握雅達(dá)利游戲和圍棋游戲的玩法。不過,和其他具有好奇心的算法一樣,TEXPLORE-VENIR同樣設(shè)置了一個(gè)內(nèi)在目標(biāo)。如果它理解了一些新事物,就會(huì)獎(jiǎng)勵(lì)自己,即便這些知識(shí)并未使其離最終目標(biāo)更近一步。

    隨著TEXPLORE-VENIR不斷學(xué)習(xí)并且構(gòu)建起關(guān)于世界的模型,它會(huì)因發(fā)現(xiàn)了和此前見到的事物不一樣的信息而獎(jiǎng)勵(lì)自己。比如,在一幅地圖上發(fā)現(xiàn)遙遠(yuǎn)的地方,或者在烹調(diào)用的程序上發(fā)現(xiàn)具有異國(guó)情調(diào)的食譜?!八鼈兪峭耆煌膶W(xué)習(xí)和探索類型?!盞onidaris表示,“對(duì)它們進(jìn)行平衡真的很重要。我喜歡這篇文章的地方在于它同時(shí)做到了兩點(diǎn)?!?/span>

    Hester和Stone在兩個(gè)場(chǎng)景中測(cè)試了他們的方法。首先是一個(gè)含有一圈4個(gè)房間的虛擬迷宮,房間則由鎖著的門連接起來。機(jī)器人(僅是一個(gè)計(jì)算機(jī)程序)不得不找到鑰匙,將其撿起來,然后利用它打開門上的鎖。每通過一扇門,機(jī)器人會(huì)獲得10分,并且擁有3000步來獲得更高的得分。如果研究人員先讓機(jī)器人僅在TEXPLORE-VENIR的指導(dǎo)下摸索1000步,它在3000步的測(cè)試階段會(huì)平均獲得約55分。如果機(jī)器人利用其他開發(fā)好奇心的算法進(jìn)行此類探索,它在測(cè)試階段的得分從0到35分不等,除了利用一種被稱為R-Max的算法。后者也能讓機(jī)器人獲得約55分。在另一個(gè)不同的設(shè)定中,機(jī)器人不得不同時(shí)探索和穿過門。TEXPLORE-VENIR獲得了約70分,R-Max獲得了約35分,其他算法獲得的分?jǐn)?shù)則不到5分。研究人員在6月出版的《人工智能》雜志上報(bào)告了這一結(jié)果。

    (審核編輯: 智匯張瑜)

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