Инженеры Массачусетского Технологического Института в данный момент заняты созданием программы, которая могла бы обучить роботов не просто перемещаться в пространстве, но и учитывать массу факторов, которые могут повлиять на конечный результат. Как заявляет один из авторов работы Андрей Барбу,
«Сейчас искусственный интеллект работает следующим образом: для перемещения используется постоянно работающий алгоритм прокладки пути. После каждого шага он анализирует обстановку, «прикидывает» все возможные действия и выбирает из них самое оптимальное. Поэтому даже в тысячный раз проходя один и тот же маршрут, робот будет это делать все также, как и множество попыток назад. Он просто не пользуется уже полученным опытом.»
Для того, чтобы улучшить этот показатель, ученые из Массачусетского Технологического Института дополнили алгоритмы перемещения новым — «фактором распознавания окружающей среды». Именно он должен позволить роботам ориентироваться так, как это делаем мы. В ходе серии тестов с применением новой разработки, роботизированные механизмы должны были несколько раз преодолеть полосу препятствий с другими движущимися объектами. И было выявлено, что в отличие от первого раза, последующие прохождения не только меньше просчитывались заново, но и использовали уже полученную информацию о предыдущих «походах».
Ну и самое интересное тут заключается в том, что новый алгоритм в MIT разрабатывают не столько для роботов, сколько для самоуправляемых автомобилей, ведь такие способы поведения позволят гораздо более эффективно анализировать городскую среду и в теории могут сделать самоуправляемые авто более безопасными. Пресс-служба университета уже заявила, что новая технология будет применена в рамках нового проекта MIT и Toyota.
источник: hi-news.ru