A nova IA pode imitar o movimento humano depois de vê-lo apenas uma vez, que é como os humanos aprendem desde a infância. Claro, não há nenhuma medida de intenção de por que o movimento humano foi executado em primeiro lugar. Esse é o pensamento típico de um tecnocrata de que 'por que' não é tão importante quanto 'o que' ⁃ Editor TN
Uma nova geração de robôs com inteligência artificial poderia imitar quase qualquer ação depois de assistir um humano fazê-lo apenas uma vez.
Os cientistas desenvolveram uma máquina com garras que pode aprender novas tarefas, como jogar uma bola em uma tigela ou pegar uma xícara, simplesmente vendo uma pessoa realizando-a primeiro.
Pesquisadores disseram que o truque permite que o androide domine novas habilidades muito mais rapidamente do que outros robôs, e pode um dia levar a máquinas capazes de aprender tarefas complexas apenas através da observação - como fazem os humanos e os animais.
O cientista chefe do projeto Tianhe Yu escreveu em um blog: 'Aprender uma nova habilidade observando outro indivíduo, a habilidade de imitar, é uma parte fundamental da inteligência em humanos e animais.
'Tal capacidade tornaria muito mais fácil para nós comunicarmos novos objetivos aos robôs - poderíamos simplesmente mostrar aos robôs o que queremos que eles façam.'
Desenvolvido por engenheiros da Universidade da Califórnia em Berkeley, o robô aprende rapidamente novas ações assistindo uma pessoa fazer isso em vídeo.
Os clipes do androide mostram que ele apanha frutas e coloca em uma tigela, além de mover cuidadosamente um obstáculo seguindo o mesmo caminho demonstrado por um cientista.
A maioria das máquinas, como os robôs nas fábricas de automóveis, é programada para concluir tarefas via código de computador - um processo rígido e muitas vezes demorado.
Mais recentemente, foram desenvolvidos andróides que podem aprender assistindo outro robô concluir a ação, embora normalmente precisem imitar a tarefa milhares de vezes antes de aperfeiçoá-la.
No novo artigo, a equipe da UC descreve a técnica que lhes permitiu ensinar as ações de um robô com apenas uma demonstração - acelerando bastante o processo de aprendizado.
Eles combinaram dois algoritmos de aprendizado diferentes em uma única super-AI.
Um deles - um algoritmo de meta-aprendizado - ajuda o robô a aprender incorporando os movimentos usados nas tarefas anteriores, em vez de dominar cada habilidade do zero.
O outro, um algoritmo de imitação, permite que a máquina adquira uma nova habilidade assistindo a outra coisa executá-la.
Combinando os dois, os cientistas criaram uma IA que se baseia tanto na experiência anterior quanto na imitação para criar novas habilidades em um processo que os pesquisadores chamam de meta-aprendizagem agnóstica de modelos (Maml).
Isso significa que ele pode aprender a manipular um objeto que nunca viu antes assistindo a um único vídeo - uma inovação que pode acelerar o aprendizado de máquina.
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