Specialisté na umělou inteligenci z laboratoře americké armády a vývojáři na Texaské univerzitě vytvořili algoritmus umělé inteligence Deep TAMER, který se může rychleji učit nové dovednosti sledováním videí zrychlenou rychlostí. Osoba, která trénuje AI, bude pozorovat výsledky učení, chválit nebo pokárat robota v závislosti na situaci. Samotný proces učení připomíná výcvik psů a rychlost, s jakou se AI naučí nové „triky“, by měla exponenciálně růst.
Hlavní autor studie a vývojář technologií, Dr. Garrett Warnell, vysvětlil, že díky novému výcvikovému programu umělé inteligence se budou roboty učit mnohem rychleji, přizpůsobí se okolnostem a přizpůsobí se aktuálním úkolům. Kromě toho poznamenal, že tato práce bude důležitým krokem při vytváření plně autonomních zařízení schopných samostatně rozhodovat a provádět celou řadu složitých úkolů nejen v laboratořích, ale také v terénu.
Nyní se roboti učí dlouhou dobu a interagují s objekty metodou pokusu a omylu. Teprve po sérii nesprávných sekvencí akcí začnou jednat víceméně správně, ale například během tréninku se robot může úplně rozbít, spadnout z útesu nebo se utopit. Nová metoda a pomoc od lidí zrychlí učení a pomůže vyhnout se fatálním chybám.
Viacheslav Larionov