Исследователи из Корнелльского университета получили поддержку от Управления военно-морских исследований США и Национального научного фонда для развития проекта RhyME. Это специальная версия искусственного интеллекта, которая предназначена для обучения роботизированных систем. Сейчас она демонстрирует 50 % прирост в скорости и эффективности освоения роботами новых знаний, а в перспективе это показатель может вырасти в тысячи раз.
Главная проблема в обучении роботов в том, что они не способны анализировать изменчивую окружающую среду и — как следствие — не могут гибко адаптироваться для действий в новых условиях. Точнее, это возможно, но требует запредельно большого объема памяти и вычислительных мощностей, а потому делает утилитарных роботов нерентабельными. Как следствие, наиболее эффективные системы – это промышленные роботы, которые работают в строго обозначенных условиях. И если такой робот, к примеру, уронит инструмент или деталь на конвейере будет повернута не той стороной, он окажется беспомощным.
RhyME частично компенсирует этот недостаток. Данный ИИ работает с банком памяти, в котором сохранено множество примеров действий с разными предметами и в разных условиях. Он проходит краткий курс обучения — например, как вырезать из куска древесины ложку. А затем самостоятельно выстраивает алгоритм работы, подбирая из банка данных определенные операции – как зафиксировать заготовку, какой инструмент выбрать, как им пользоваться.
В среднем системе под управлением RhyME требуется 30 минут для обучения новой операции в сравнении с тысячами часов, которые были нужны ранее. А все потому, что такой робот не фиксирует в мельчайших деталях все движения и во всех ситуациях, чтобы иметь указания на все случаи жизни. Он лишь запоминает принцип действия, а как его реализовать в конкретной ситуации, решает сам.
