Передача знаний между компьютерами: компьютеры учат друг друга Pac-Man

Статья Мэтью Э. Тейлора, заслуженного профессора Университета Оллреда в области искусственного интеллекта, была опубликована в Интернете в журнале Connection Science.У исследователей были агенты — как называют виртуальных роботов — действовали как настоящие пары ученик и учитель: агенты учеников изо всех сил пытались изучить Pac-Man и версию видеоигры StarCraft.

Исследователям удалось показать, что студент-агент освоил игры и, по сути, превзошел учителя.Хотя это может показаться забавой и игрой, помощь роботам в обучении друг друга компьютерным играм является важной областью исследований в области робототехники, и это непросто.

Если бы роботы могли обучать друг друга задачам, людям бы в этом не было нужды; например, робот-уборщик мог бы научить замену этой работе.Если вы беспокоитесь о том, что роботы захватят мир, не беспокойтесь.

«Они очень тупые», — говорит Тейлор, эксперт по роботам, агентам и помогающий им учиться.

По его словам, даже самых продвинутых роботов легко спутать. А когда путаются, перестают работать. Он говорит, что для того, чтобы заставить робота вообще работать, часто требуется в два или три раза больше времени, чем он думает.По словам Тейлора, самый простой способ успешно обучить робота новым навыкам — удалить «мозги» из старого и поместить его в новый.

Однако проблемы возникают, когда аппаратное и программное обеспечение не работает в новой модели.Кроме того, одна из долгосрочных целей робототехники — научить людей навыкам.

Но мы не можем просто вставить их жесткие диски.В своем исследовании исследователи запрограммировали своего обучающего агента так, чтобы он сосредоточился на совете действий или указывал студенту, когда действовать.

Как известно любому подростку, главное — знать, когда робот должен давать совет. Если он не дает советов, робот не обучает. Но если он всегда дает совет, ученик раздражается и не учится лучше учителя.

«Мы разработали алгоритмы для предоставления советов, и мы пытаемся выяснить, когда наши советы имеют наибольшее значение», — говорит Тейлор.Он стремится разработать учебную программу для агентов, которая начинается с простой работы и переходит в более сложную.

Он также недавно получил грант NSF на использование идей дрессировки собак для обучения роботов-агентов. В конце концов, он надеется разработать лучший способ для людей обучать своих роботов-агентов, а также чтобы роботы учили людей.

Работа частично финансировалась Национальным научным фондом (NSF).


Новости со всего мира