Des spécialistes de l'IA du laboratoire de l'armée américaine et des développeurs de l'Université du Texas ont créé l'algorithme d'intelligence artificielle Deep TAMER qui peut acquérir de nouvelles compétences plus rapidement en regardant des vidéos à un rythme accéléré. La personne qui forme l'IA observera les résultats d'apprentissage, félicitera ou grondera le robot en fonction de la situation. Le processus d'apprentissage lui-même ressemble au dressage des chiens, et la vitesse à laquelle l'IA apprendra de nouveaux «trucs» devrait en même temps augmenter considérablement.
L'auteur principal et développeur technologique de l'étude, le Dr Garrett Warnell, a expliqué qu'avec le nouveau programme de formation à l'IA, les robots pourront apprendre beaucoup plus rapidement en s'adaptant aux circonstances et en s'adaptant aux tâches actuelles. En outre, il a noté que ce travail constituera une étape importante dans la création de dispositifs entièrement autonomes capables de prendre des décisions de manière indépendante et d'effectuer un certain nombre de tâches complexes non seulement dans les laboratoires, mais également sur le terrain.
Désormais, les robots apprennent depuis longtemps, interagissant avec les objets par essais et erreurs. Ce n'est qu'après une série de séquences d'actions incorrectes qu'ils commencent à agir plus ou moins correctement, mais pendant l'entraînement, le robot, par exemple, peut complètement tomber en panne, tomber d'une falaise ou se noyer. La nouvelle méthode et l'aide des personnes accéléreront l'apprentissage et aideront à éviter des erreurs fatales.
Viacheslav Larionov
