The Return of Superman | 슈퍼맨이 돌아왔다 - Ep.194 : I'm a Star [ENG/IND/2017.08.13]
Mempunyai seorang butler robot tangan anda cawan kopi yang mengukus dan akhbar pada waktu pagi adalah sesuatu yang fiksyen sains telah membuat kita rindu dan robotik moden telah membawa ke alam kemungkinan. Namun ahli robotik masih mengalami kesulitan mengajar mesin bagaimana menyelesaikan tugas yang walaupun kanak-kanak mampu. Itulah sebabnya dua penyelidik di University of California, Berkeley telah mula mengajar robot seolah-olah ia berumur lima tahun dengan harapan menjadikan mereka robot robot tugas itu.
"Kami mengajar robot bagaimana untuk menyusun tugas menyusun dan organisasi dengan sekadar menonton manusia melakukannya sekali," kata pengarang bersama Tianhe Yu Songsang. "Robot hari ini mampu melakukan beberapa tugas tertentu dengan baik, tetapi mereka masih tidak mendekati apa yang mampu. Kami berharap dengan mengajar robot melalui demonstrasi kami dapat membolehkan mereka menjalankan tugas yang lebih umum."
Dalam kertas yang diterbitkan dalam talian, Yu dan rakannya Ph.D. Pelajar Chelsea Finn melatih robot yang tersedia secara komersil, bernama PR2, dengan menunjukkan, tidak "menceritakan" atau memberi arahan yang jelas. Mereka memberi makan rangkaian neural klip video tunggal Yu melakukan tugas mudah, seperti meletakkan pic ke dalam mangkuk merah, dan PR2 mampu meniru tindakan tersebut selepas hanya satu demonstrasi.
Penyelidikan sebelumnya dapat mengajar robot melalui demonstrasi, tetapi mereka semua memerlukan robot lain untuk menunjukkan tugas dan bukan manusia. Itu kerana anggota badan manusia tidak bergerak seperti lengan robotik menjadikannya sukar untuk A.I. untuk mengesan dan meniru gerakan lengan.
Itulah sebabnya Finn dan Yu membuat sistem mereka memberi tumpuan kepada objek yang dipindahkan, bukannya lengan yang bergerak. Dengan cara ini PR2 hanya boleh memberi tumpuan kepada mendapatkan pic yang mana perlu, tanpa perlu dibimbangkan betul-betul bagaimana Yu melakukannya sendiri.
"Syarikat seperti FedEx atau UPS boleh menggunakan teknologi ini untuk mengajar robot mereka bagaimana untuk mengambil dan meletakkan kotak di tempat tertentu," jelasnya. "Kami berjaya mendapatkannya untuk belajar apa yang perlu dilakukan dengan hanya satu demonstrasi, dapat menunjukkan robot yang mana pakej sepatutnya pergi daripada perlu keras atau mengawalnya akan sangat membantu."
Melangkah ke hadapan, Finn dan Yu ingin melihat buah menyortir lalu mendapatkan robot mereka bermain sukan dan menggunakan alat, kata mereka dalam catatan blog. Membangun kejayaan mereka dengan tugas yang lebih mudah, ini membolehkan PR2 dan penggantinya menjadi pakar pembina, pembersih, dan mungkin pemain besbol.
Sekiranya fasa seterusnya penyelidikan ini dilaksanakan, satu pasukan kontraktor di masa depan boleh menjadi satu pesanan manusia di sekitar sekumpulan bot. Atau lebih baik lagi, mungkin ada liga baseball sepenuhnya robot untuk pengawasan kami.
Ini Robot Yang Hebat Boleh Belajar Dari Manusia Hanya Dengan Menonton Mereka
Satu pasukan penyelidik di University of California, Berkeley telah membawa pembinaan umum, membersihkan, bahkan robot bermain sukan satu langkah lebih dekat. Penyelidikan mereka telah membolehkan bot meniru tindakan selepas menonton seorang lelaki melakukannya sekali.
Bagaimana Mengurus Sumber dalam 'Tiada Manusia Langit'
Permainan penerokaan kotak pasir untuk menamatkan semua permainan penerokaan kotak pasir di sini: Tiada Sky Man. Sebagai pengembara ruang nomad di alam semesta terbuka luas Hello Games, anda dicabar untuk bertahan dengan unsur-unsur oleh sumber-sumber perlombongan sambil mengelakkan kemarahan drone terbang yang dikenali sebagai Sentinels. Ia adalah tempat yang besar dan berbahaya, dan jika anda ...
Adakah Belajar Kod dan Belajar Bahasa Baharu yang Sama Sama?
Aplikasi baru Lrn mempunyai masa untuk vokal atau gimmik: Muatkannya, dan anda menyelam terus ke dalam hati tujuannya, yang akan mengajar anda kod. Nathan Bernard, yang mencipta aplikasi kopi Tinder-untuk-rangkaian, melancarkan Lrn pada akhir bulan Julai dengan pengasas bersama Chirag Jain dan Logan Bernard. Mereka tidak memerlukan ...