28 C
Ho Chi Minh City
Thứ Hai, Tháng Mười Một 29, 2021

Bên trong phòng thí nghiệm robot của Facebook, nơi nó dạy các robot sáu chân biết đi và làm cho AI của nó thông minh hơn


Facebook thường không được coi là một công ty chế tạo robot, nhưng công việc mới đang được thực hiện trong phòng thí nghiệm AI của gã khổng lồ truyền thông xã hội đang cố gắng chứng minh điều khác.

Công ty vào thứ hai đã xem xét chi tiết vào một số dự án đang được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu AI của nó tại Công viên Menlo, Californiatrụ sở chính, nhiều trong số đó nhằm mục đích làm cho robot thông minh hơn.

Trong số các máy móc đang được phát triển có hexapod đi bộ giống như một con nhện, một cánh tay robot và bàn tay giống người hoàn chỉnh với các cảm biến để giúp nó chạm vào.

Cuộn xuống để xem video

Trong số các máy móc mà Facebook đang phát triển có hexapod đi bộ (trong hình) giống với một con nhện, một cánh tay robot và một bàn tay giống người hoàn chỉnh với các cảm biến để giúp nó chạm vào

Trong số các máy móc mà Facebook đang phát triển có hexapod đi bộ (trong hình) giống với một con nhện, một cánh tay robot và một bàn tay giống người hoàn chỉnh với các cảm biến để giúp nó chạm vào

NHỮNG NGHIÊN CỨU ROBOT CỦA FACEBOOK LÀ GÌ?

Facebook có một nhóm các nhà nghiên cứu AI chuyên dụng tại trụ sở chính ở Menlo Park, California được giao nhiệm vụ thử nghiệm robot.

Các nhà nghiên cứu hiện đang giám sát ba dự án khác nhau:

  • Robot hai vũ trang
  • Một hexapod giống như nhện
  • Một robot có cảm biến xúc giác

Hy vọng là việc học của họ có thể được áp dụng cho các phần mềm AI khác trong công ty và làm cho các hệ thống đó thông minh hơn.

Facebook cho biết các thí nghiệm mà họ tiến hành với robot vật lý có thể đóng vai trò là 'trường hợp thử nghiệm cho AI' hữu ích trong các tình huống khác, chẳng hạn như môi trường trực tuyến.

Nhiều robot đang được thử nghiệm sử dụng 'phương pháp học tập tự giám sát' để trở nên thông minh hơn, dựa trên những gì Facebook gọi là thuật toán học tăng cường.

Điều này có nghĩa là họ được phép đi lang thang một cách độc lập, tự dạy mình nhận ra các đối tượng hoặc học các khả năng mới thông qua quá trình thử và sai.

Một robot đang áp dụng phương pháp này để làm việc là droid sáu chân.

Robot không có kiến ​​thức trước về cách đi bộ hoặc môi trường xung quanh trông như thế nào, nhưng khi nó học được nhiều thông tin hơn, khả năng của nó sẽ cải thiện theo thời gian.

Nó thử một số phương pháp khác nhau để bắt đầu đi bộ và bất kỳ phương pháp nào đạt được mục tiêu gần hơn, bộ điều khiển sẽ biểu thị nó như một phần thưởng.

Đổi lại, robot bắt đầu tìm hiểu phương pháp nào thành công và phương pháp nào không.

'Học cách đi bộ là một thách thức vì robot phải suy luận về sự cân bằng, vị trí và định hướng trong không gian, với sự trợ giúp của các cảm biến, chẳng hạn như các cảm biến trên khớp của mỗi sáu chân của nó (vì nó không có cảm biến trên đôi chân của nó), 'các nhà nghiên cứu của Facebook đã viết trong một bài đăng.

'Mục tiêu của chúng tôi là giảm số lượng tương tác mà robot cần học để đi bộ, do đó, chỉ mất vài giờ thay vì vài ngày hoặc vài tuần.'

Facebook thường không phải là một công ty chế tạo robot, nhưng công việc mới đang được thực hiện trong phòng thí nghiệm AI của gã khổng lồ truyền thông xã hội đang cố gắng chứng minh điều khác. Trong ảnh là một cánh tay robot đang được thử nghiệm

Facebook thường không phải là một công ty chế tạo robot, nhưng công việc mới đang được thực hiện trong phòng thí nghiệm AI của gã khổng lồ truyền thông xã hội đang cố gắng chứng minh điều khác. Trong ảnh là một cánh tay robot đang được thử nghiệm

Nhiều người trong số các robot sử dụng 'phương pháp học tập tự giám sát' để học, dựa trên cái mà công ty gọi là thuật toán học tăng cường. Trong ảnh là mô hình của Facebook cho thuật toán

Nhiều người trong số các robot sử dụng 'phương pháp học tập tự giám sát' để học, dựa trên cái mà công ty gọi là thuật toán học tăng cường. Trong ảnh là mô hình của Facebook cho thuật toán

Về cơ bản, Facebook đang cố gắng tạo lại cách con người học những gì hoạt động và những gì không có trong một mô hình có thể áp dụng cho robot.

Các nhà nghiên cứu của Facebook đang sử dụng một phương pháp tương tự với robot hai vũ khí, ngoại trừ thay vì chỉ sử dụng hệ thống dựa trên phần thưởng, họ sẽ để máy tò mò hơn một chút.

"Hệ thống AI tò mò của AI được khen thưởng vì đã khám phá và thử những điều mới, cũng như hoàn thành một mục tiêu cụ thể", công ty giải thích.

'Mặc dù các hệ thống tương tự trước đây thường khám phá môi trường của chúng một cách ngẫu nhiên, chúng tôi thực hiện theo cách có cấu trúc, tìm cách thỏa mãn sự tò mò của nó bằng cách tìm hiểu về môi trường xung quanh và do đó làm giảm sự không chắc chắn của mô hình.

'Chúng tôi đã áp dụng kỹ thuật này thành công trong cả hai mô phỏng và cả với một cánh tay robot trong thế giới thực', các nhà nghiên cứu cho biết thêm.

Một dự án khác được giám sát bởi nhóm nghiên cứu AI liên quan đến việc đào tạo robot sử dụng cảm biến xúc giác để nhận ra vật thể. Trong ảnh, một robot có cảm biến học cách di chuyển quả bóng

Vẫn chưa rõ Facebook sẽ sử dụng những hiểu biết này trong tương lai như thế nào, nhưng nó có thể chứng minh là có giá trị đối với phần cứng được trang bị AI đầu tiên của công ty, Cổng thông tin Facebook

Vẫn chưa rõ Facebook sẽ sử dụng những hiểu biết này trong tương lai như thế nào, nhưng nó có thể chứng minh là có giá trị đối với phần cứng được trang bị AI đầu tiên của công ty, Cổng thông tin Facebook

Các tổ chức khác đang thử nghiệm mô phỏng kỹ thuật số để thực hiện nhiều nhiệm vụ tương tự, nhưng họ có thể lặp lại nhanh hơn nhiều, vì các thử nghiệm đang được thực hiện trên máy tính.

Làm điều này trong thế giới vật lý chậm hơn rất nhiều, nhưng điều này cuối cùng có thể giúp robot triển khai mượt mà hơn trong môi trường thế giới thực, chẳng hạn như trên vỉa hè hoặc trong nhà, nơi những chướng ngại vật không thể đoán trước.

Facebook tin rằng họ có thể sử dụng những hiểu biết thu được từ việc đào tạo robot của mình để giúp AI học hỏi trong các tình huống khác, như nhờ trợ lý kỹ thuật số đoán người dùng muốn gì.

'Rất nhiều vấn đề thú vị và những câu hỏi thú vị liên quan đến AI, đặc biệt là tương lai của AI, làm thế nào chúng ta có thể tiếp cận với AI ở cấp độ con người hiện đang được giải quyết bởi những người làm việc trong ngành robot,' Yann LeCun, AI nhà khoa học, nói với Wired.

'Bởi vì bạn không thể gian lận với robot. Bạn không thể có hàng ngàn người dán nhãn cho bạn. '

Vẫn chưa rõ Facebook sẽ sử dụng những hiểu biết này như thế nào trong tương lai, nhưng nó có thể chứng minh là có giá trị đối với phần cứng được trang bị AI đầu tiên của công ty, Cổng thông tin Facebook.



Nguồn Dailymail

Bài viết liên quan

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Bài viết mới nhất

Kết nối với chúng tôi

333Thành viênThích
203Người theo dõiTheo dõi

Quảng cáo