Kursy Stanforda ruszają już za kilka dni. Z niecierpliwością czekam na rozpoczęcie i zbieram siły, żeby nie odpaść i dotrzeć do końca. Muszę tylko pokonać lenistwo bo do tego, że AI jest przyszłością robotów i warto się tym zająć nikt mnie nie musi przekonywać.
Wiadomo, że wiele robotów dalej zostanie zaprogramowane od A do Z. Zasobożerne algorytmy nie są potrzebne w większości zastosowań przemysłowych gdzie liczy się precyzja i czas. Jednak są takie momenty w życiu robota, w których musi zacząć myśleć sam.Jednym z nich jest lot w kosmos. Człowiek fizycznie nie jest w stanie kontrolować sondy w czasie rzeczywistym, a ona musi omijać przeszkody i reagować na zagrożenia, których natura nie jest znana w momencie programowania. Zakodowanie "kamienie omijaj z lewej i nie wpadaj w rowy" może rozwiązać 98% problemów, ale dalej pozostanie 2% w których może mieścić się atak wściekłych kosmitów, nieznane opady atmosferyczne, zablokowana gąsienica czy inne uszkodzenia. Właściwie w kosmosie może stać się wszystko a kwoty wydawane na misje są zbyt poważne żeby tracić je przez chwilową utratę kontaktu i opóźnienia przekazu danych.
Jest to przykład najbardziej jaskrawy, ale takie same problemy mają twórcy właściwie każdego autonomicznego robota, który ma mieć możliwość rozwiązywania nowych problemów.
Dwa laboratoryjne przykłady zostawania machine learning:
Roboty dzieci zawsze mnie przerażały, ale na tym filmie iCub wygląda nieszkodliwie
Znam łatwiejsze sposoby na zrobienia omleta, ale gdybym tylko miała możliwość nie robiła bym go w inny sposób niż ten
Do nauki!
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz