Теперь роботы могут учиться на своих ошибках в реальном времени

Роботы и другие устройства с искусственны интеллектом уже способны учиться на своих ошибках, но для этого им  необходимо вставать на паузу, чтобы обработать полученную информацию. Возможно, в будущем этого можно будет избежать.

Исследователи запатентовали метод интегрального укрепляющего обучения, при котором устройства постоянно совершенствуют свои действия на основе каждого предыдущего решения. Если машина уже не знаете оптимальный путь решения тех или иных задач, она может продолжать идти по тому же сценарию (будь то прогнозирование результатов или очередная попытка), пока не начнёт делать все правильно.

Этот метод может быть полезным для любой вычислительной задачи, где важна постоянная оптимизация, например, в программе автопилота или системе контроля вредных выбросов автомобиля. Однако этот метод мог бы найти своё наиболее полезное применение в робототехнике. Многие роботы плохо приспосабливаются к неожиданным условиям, а эта технология может помочь им импровизировать и найти лучшее решение любого вопроса. Независимо от того, где изобретение найдёт себя, можно с уверенностью сказать, что автономные устройства будет умнее и эффективнее.