Робот BRETT учится методом проб и ошибок

В калифорнийском университете в Беркли создан робот BRETT (Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks), который использует алгоритмы глубокого обучения (deep learning) на основе нейронной сети, чтобы осваивать новые для себя действия.

Возможностью самообучения BRETT напоминает ребенка, который приобретает навыки методом проб и ошибок. Теоретически, можно вовсе исключить из процесса эксплуатации робота написание нового кода: достаточно поставить задачу, которую он физически в состоянии решить, и дать достаточно времени на ее решение. <script type="text/javascript"> $("#player_160332").ixbtVideo("filmdepo", { filmdepoId : 160332, width : 1280, height : 720 });
Пока обучение идет медленно, а его скорость сильно зависит от «маршрута», который интеллекту робота предстоит проложить от начальных условий к конечной цели. К сожалению, в отличие от человека, BRETT не в состоянии учитывать предыдущий опыт, что не позволяет со временем обучаться быстрее. Однако участники проекта полны оптимизма. Они рассчитывают существенно усовершенствовать технологию самообучения в ближайшие годы.
Источник: Калифорнийский университет в Беркли