Роботу из США хватило лишь одного примера для обучения
Американские инженеры создали алгоритм, который позволил повторять простые действия человека.
Хватило для этого лишь одного примера. Обучен он был на парах данных, в которых подобные действия выполнял человек или управляемый вручную робот, о чем рассказали ученые в ходе конференции RSS 2018.
Успехи в машинном обучении позволяют роботам выполнять довольно сложные задачи, но для того, чтобы научить робота чему-то более обыденном, как не парадоксально, требуется специальный эксперт и долгий процесс обучения.
Недавний результат экспериментов показал, что робот может запоминать, как человек двигает его манипуляторы или же смотрит на видеозапись движений, а следом за этим воспроизводит определенное движение. Это прекрасно работает на производстве, однако, если поменять одну из составляющих эксперимента, к примеру, сдвинуть необходимый к захвату предмет, то результаты сразу станут значительно хуже.
Группа исследователей из Калифорнийского университета в Беркли под руководством Сергея Левина создала алгоритм, которому для того же самого достаточно всего лишь одного примера.
Для робота перемещение кружки из одного края стола в другой, является, на самом деле, двумя разными действиями, поскольку он не может без предварительного обучения сопоставить движения рук человека и требуемые для него самого перемещения манипулятора.
Авторы существенно упросили проблему и выбрали двухстадийный подход, при котором робот изначально учиться сопоставлять движения робоманипулятора и человека, а следом обучается непосредственному навыку.
