這台​機器人跟人類一樣,懂得從錯誤中學習


我們對一般機器人的認識,如果它們要加入新功能就需要加入新程式,現在可能是看影片或是手把手教導等的被動式學習。柏克萊加利福尼亞大學(UC Berkeley)的 BRETT 就讓機器人利用基於神經網絡的深度學習算法,以 Trial and Error 的方式主動學習。例如是組裝玩具時,機器人會不停嘗試,直至它清楚組裝的原理。理論上,這機器人不需要再依賴人手的更新,而是給足夠時間讓它學習就可以了。當然這科幻小說似的橋段還沒有準備好正式推出,現時它需要 10 分鐘來確認工序,然後再以 3 小時來不停犯錯嘗試。畢竟 BRETT 暫時也沒有很豐富的經驗,所以它不能有邏輯飛躍來加速理解。不過研究員將會在未來幾年為機器人收集更多數據和經驗值。最終,人工智能將能讓機器人在其設計的功能範圍之中做得最好。

來源: UC Berkeley

經由: Gizmodo, SlashGear, Engadget