Die Intelligenz der Roboter - Dokumentation von NZZ Format (2010)
Wenn die Roboterassistenten Sie eines Tages von Ihren Pflichten im Haushalt entlasten, müssen sie nicht nur Hände haben, sondern müssen auch lernen können, was mit ihnen zu tun ist.
Glücklicherweise ist bereits ein Forscherteam der University of California, Berkeley, mit dem Fall befasst, der dafür sorgt, dass die Roboter der Zukunft visuelle Informationen interpretieren und in Schritt-für-Schritt-Aufgaben übersetzen können, die sie alleine erledigen können.
Dieser neue Sortier-Bot wurde von den Co-Autoren Tianhe Yu und Chelsea Finn entwickelt, die die Ergebnisse ihres Experiments bereits im Juli veröffentlicht hatten. In der Zeitung erklären sie, wie sie einen kommerziell erhältlichen Roboter namens PR2 darin trainieren konnten, Haushaltsgegenstände in farbcodierten Behältern zu platzieren, indem er sie zuerst dabei beobachtet. Sie erreichten dies, indem sie ein neuronales Netzwerk-Filmmaterial fügten, in dem Yu einen Pfirsich in eine Schüssel gab und nach dieser ersten Demonstration PR2 dazu veranlasste, diese Aktionen nachzuahmen.
Dies ist Nr. 20 auf der Inverse-Liste der 20 Wege A.I. Wurde 2018 menschlicher.
Dies ist ein gewaltiger Schritt in Richtung auf nicht nur Roboter-Butler, sondern auch auf die allgemeine Bauweise, Reinigung und möglicherweise sogar auf Sport-Roboter. Der Schlüssel zum Durchbruch liegt darin, dass die Bots nicht für jede einzelne Aufgabe speziell programmiert werden müssen, sondern die Besitzer ihnen theoretisch nur zeigen können, was sie selbst tun sollen. Es ist der Unterschied zwischen einer futuristischen Alexa, die weiß, wie man Wäsche faltet, und einem Roboter, der weiß, wie Sie wie deine Wäsche gefaltet.
Roboter in die Lage zu versetzen, die von einem Menschen ausgeführten Handlungen nachzubilden, war keine leichte Aufgabe, und bei früheren Untersuchungen war es in der Regel erforderlich, dass ein Roboter von einem anderen Roboter trainiert wurde. Menschliche Gliedmaßen bewegen sich einfach nicht wie Roboterarme, was es für A.I. die Bewegungen zu verfolgen und nachzuahmen, mit denen wir in unserem täglichen Leben vorgehen.
Yu und Finn fanden heraus, wie sie diese Hürde überwinden können, indem sie sich einfach auf PR2 konzentrieren woher Das Objekt musste gehen, anstatt Wie es musste es bewegen. Sie halfen dabei, die Tür zu öffnen, die nicht nur putzen kann, sondern auch, die von Nichtfachleuten leicht unterrichtet werden können.
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