Специалисты OpenAI обучают ИИ-системы ловкости человеческих рук

1 Августа 2018, Николай Хижняк 10

Мы все не раз удивлялись возможностям роботов компании Boston Dynamics. Однако последние наработки некоммерческой организации OpenAI, занимающей исследованиями в области технологий искусственного интеллекта, даже на фоне робо-псов Boston Dynamics выглядят как совершенно иной, более продвинутый уровень. OpenAI представила Dactyl – ИИ-систему, обученную управлению роботизированной рукой. Казалось бы, чего тут впечатляющего? Объясняем. Dactyl – это система, позволяющая роботизированной руке манипулировать физическими объектами на уровне, ранее недостижимом ни одной ИИ-системе. В перспективе система будет способна наделить робота физическим параметром ловкости.

О полноценном уровне ловкости роботизированного тела речи пока не идет, но инженеры OpenAI наконец-то заложили основу.

Ловкость рук и никакого мошенничества

Пожалуй, одним из самых прекрасных инструментов, которым нас наделила мать-природа являются руки. Именно человеческие руки, а ни какие-либо другие, включая конечности самых продвинутых обезьян, способны так тонко управлять своими пальцами. Инженеры-робототехники всеми силами пытаются адаптировать ловкостью человеческих рук в своих железных протеже, но каких-то очевидных и значимых подвижек в этом направлении не было уже давно.


Разработанная OpenAI система Dactyl предназначена для, казалось бы, самой простой задачи, с которой справится даже ребенок. Разве для нас сложно взять в руку, скажем, кубик с нанесенными на каждую из его сторон рисунками и перевернуть его на нужную сторону? Для нас, людей, эта задача не составляет никакого труда. Для робота – это настоящая пытка. Но благодаря мощным компьютерам исследователи смогли-таки обучить машину этому трюку всего за 50 часов.

Все дело в практике

Обучение системы Dactyl проходило в симуляционной среде. Для этого инженеры создали цифровую копию руки и поместили ее в компьютерную среду, работающую по принципу рандомизации. Инженеры задали определенный набор параметров для среды (например, размер кубика, гравитацию), а затем стали случайно менять эти переменные. Для более быстрого обучения системы исследователи создали сразу несколько таких виртуальных рук. Научив Dactyl адаптироваться к большому разнообразию возможных сценариев внутри виртуальной среды, ученые наделили ИИ-систему опытом, необходимым для адаптации к тем или иным сценариям задачи в реальном мире.

Спустя 50 часов тренировок внутри виртуальной среди ИИ-система научилась управлять реальной роботизированной рукой и выполнила 50 поставленных перед ней задач: провернуть кубик на ту или иную сторону, не уронив его и уложившись в 80 секунд для решения одного задания. Для того чтобы система могла «понять» в какую сторону поворачивать кубик, она использует набор камер.

На своем официальном сайте разработчики Dactyl поясняют, что в качестве основы для новой системы они применили алгоритм OpenAI Five, ранее разработанный для создания команды из 5-ти нейронных сетей, способных командно играть в DOTA 2. Эту цифровую братию мы с вами сможем увидеть на главном кибертурнире этого года — The International 2018, ежегодно проводимом компанией Valve.

Эффективность Dactyl доказывает возможность создания универсального алгоритма, способного обучать ИИ-систему на выполнение сразу нескольких задач. Главная польза от такой возможности заключается в том, что в будущем это упростит и ускорит сам процесс обучения систем искусственного интеллекта, поскольку разработчикам не придется с нуля создавать и обучать новые ИИ для решения тех или иных новых задач.

10 комментариев Оставить свой

  1. ArRiO

    Жутко смотрится..

  2. Reborn

    Чтобы стать мастером в чем-то, человеку нужно около 10000 часов. ИИ научился за 50. Неплохо.

    • Reborn

      Reborn, Вымрем, прямо по Дарвину.

      • Falloutrulezz

        Reborn, Чего это? Вымирает вид, проигравший конкуренцию за ресурсы. А роботы с нами не конкурируют за еду или самок, или территорию.

        • reactos

          Falloutrulezz, За самок конкурируют умные девайсы из сексшопа, так что вид хомикус дилдоинус под угрозой.

        • Reborn

          Falloutrulezz, Информационные ресурсы, умения, влияние. Не все определяется добычей нефтегаза и поставками жен на запад и ближний восток.

      • SeraphM

        Reborn, Разве в вымирании есть что то плохое? Если бы виды не вымирали, не было бы нас... Конец, так же может быть и началом...

  3. mikastep

    Ну и что ,ну и глупо- потому как зачем машине такие функции-их надо узко специализировать и называть не ИИ ,а тем чем они являются -программируемыми машинами-для открытия бутылок шампанского,ввинчивания гаек,забивания гвоздей,сварки ,расчёта трассы космических кораблей,моделирования различных ситуаций на дорогах,во Вселенной итд,удовлетворения сексуальных желаний -маскируя мастурбацию итд

  4. mikastep

    Всё остальное маркетинговые игры,в том числе от клоуна Илона Маска,и ,царство ему небесное Стивена Хокинга и иже им подобных......

  5. Lurker

    Рука для Терминатора готова.

Новый комментарий

Для отправки комментария вы должны авторизоваться или зарегистрироваться.